Обслуживание оборудования

Кейс: автоматизация обработки документов нейросетью

Мы автоматизировали обработку документов в компании, которая обслуживает вентиляцию и кондиционирование.

Нейросеть распознаёт рукописные акты инженеров, сама раскладывает их по папкам под счета и заводит заявки на дополнительные работы в amoCRM. Около 80% актов обрабатываются автоматически, без ручного ввода данных, остальные проверяет человек. Данные остаются в российском контуре.

Клиент

Сервисная компания по обслуживанию систем вентиляции и кондиционирования. Инженеры выезжают на объекты для планового технического обслуживания и по заявкам клиентов. Заказчик проекта — руководство компании.

Задача

Клиент обратился с понятной болью: обработка актов держалась на ручном труде менеджера, и часть заявок на дополнительные работы терялась. Вот как это было устроено.

После каждого выезда инженер заполняет акт от руки: что сделал, по какому адресу был, какие работы провёл. Готовый акт он фотографирует и присылает в общий рабочий чат в мессенджере МАКС.

Дальше акты вручную разбирал менеджер: раскладывал каждый по папкам на Яндекс.Диске, чтобы в конце месяца выставить клиентам счета за выполненные работы. На этом же разборе компания теряла деньги: заявки на дополнительные работы менеджер не всегда замечал и заводил, и выручка утекала.

Перед нами стояла задача убрать ручной разбор актов и сделать так, чтобы ни одна заявка на дополнительные работы не терялась.

Что мы сделали

  1. 01

    Собрали документы из рабочего чата

    Добавили в закрытую группу бота, который отслеживает вложения от инженеров и складывает их на сервер. Инженеры работают как привыкли: просто присылают фото акта в тот же чат. Так же сервис подключается к другому мессенджеру, почте или каналу, куда компании приходят документы.

  2. 02

    Собрали веб-интерфейс обработки

    Все поступившие документы попадают в общий интерфейс со статусом обработки по каждому. С этого рабочего места менеджер видит поток и подхватывает то, что требует внимания.

  3. 03

    Настроили распознавание рукописного текста

    Рукописный текст в актах распознаёт нейросеть Яндекса для работы с изображениями. Российскую модель мы выбрали сознательно: данные не уходят за пределы страны, и это снимает вопрос трансграничной передачи. Модель читает рукописную кириллицу: объект, адрес, содержание акта.

  4. 04

    Автоматически раскладываем документы по папкам

    Распознанный акт сервис сам раскладывает по структуре месяц, клиент, адрес (у клиента бывает несколько адресов). Хранилище под выставление счетов собирается без участия человека.

  5. 05

    Заводим заявки на дополнительные работы в CRM-систему

    Если в акте есть дополнительные работы, сервис сам создаёт заявку в amoCRM: отдельная воронка по дополнительным работам, назначенный менеджер, движение по этапам. Сервис связывается с той CRM-системой, которой компания уже пользуется. Заявка больше не зависит от того, заметил ли её человек.

  6. 06

    Оставили человека там, где нужна точность

    Около 80% актов (8 из 10) распознаются автоматически. Остальные проверяет человек: модели Яндекса пока не читают рукописный текст со 100% точностью. Иностранные модели точнее, но мы их сознательно не берём, потому что данные должны оставаться в российском контуре.

Интерфейс сервиса разбора актов: реестр поступивших актов, распознанный акт и карточка с данными
Рабочий интерфейс сервиса: слева реестр поступивших актов, в центре распознанный акт, справа карточка с данными. Данные клиента на скриншоте скрыты.

Как это работает

1Инженер присылает фото актав рабочий чат в мессенджере МАКС
2Нейросеть распознаёт текструкописная кириллица: объект, адрес, работы
3Сервис раскладывает акт по папкаммесяц, клиент, адрес, под выставление счетов
4Заявка уходит в amoCRMдополнительные работы попадают в отдельную воронку с менеджером

≈80% актов проходят этот путь автоматически. Спорные ≈20% сервис отправляет диспетчеру на проверку, прежде чем данные пойдут дальше.

Результаты

≈80%актов обрабатываются без ручного ввода
0потерянных заявок на дополнительные работы
РФданные в российском контуре
  • Около 80% рукописных актов обрабатываются автоматически: меньше ручного ввода, меньше ошибок и затрат на разбор.
  • Заявки на дополнительные работы больше не теряются: каждая сразу попадает в отдельную воронку amoCRM. Это дополнительная выручка, которая раньше утекала из-за человеческого фактора.
  • Хранилище под выставление счетов собирается само, по папкам месяц, клиент, адрес, и счета в конце месяца не нужно собирать руками.
  • Менеджер освободился от ручного разбора документов и заведения заявок.

Развитие

Первый этап закрыл обработку документов. Следующий сейчас в проработке с клиентом: планирование календаря технического обслуживания, автоматический график выездов инженеров и уведомления в группу МАКС о том, какие объекты и кому нужно посетить.

Оцените свой процесс

Стоит ли вам автоматизировать обработку документов?

5 вопросов про ваш поток документов. Покажем потенциал автоматизации и с чего начать.

Вопрос 1 из 5

Сколько документов в месяц вы обрабатываете вручную?

Вопросы и ответы

Может ли нейросеть распознавать рукописный текст на русском и насколько точно?

Да, нейросеть читает рукописную кириллицу прямо с фотографии документа. В этом проекте около 80% рукописных актов распознаются автоматически, остальные проверяет человек: точность на рукописи зависит от почерка и качества снимка. Мы используем нейросеть Яндекса, чтобы данные оставались в российском контуре.

Как нейросеть обрабатывает документы из мессенджера и заносит их в CRM?

Фото акта из рабочего чата попадает на сервер, нейросеть распознаёт текст, сервис раскладывает файл по папкам и создаёт заявку в amoCRM. Весь путь от сообщения инженера до заявки проходит без ручного ввода. Если в акте есть дополнительные работы, заявка сразу уходит в отдельную воронку с назначенным менеджером.

Как автоматизировать ручной ввод данных из документов?

Нейросеть распознаёт документ и сама переносит данные в учёт и в CRM-систему, без ручного ввода. Человек больше не перепечатывает данные из фотографии или скана. В этом кейсе так обрабатываются акты выполненных работ: около 80% проходят автоматически, остальные проверяет диспетчер.

Где хранятся данные и безопасно ли это?

Обработка идёт в российском контуре: документы складываются на сервер, распознавание выполняет нейросеть Яндекса. Данные не уходят за пределы страны. Это важно там, где есть требования хранить персональные данные внутри России.

Что делать, если нейросеть не уверена в распознавании?

Такие документы проверяет человек. Если уверенность распознавания ниже порога, акт видит диспетчер и правит его вручную. В этом проекте так проходит около 20% актов, остальные 80% обрабатываются автоматически.

Сколько времени экономит автоматизация обработки актов?

Автоматизация снимает ручной разбор документов и заведение заявок: около 80% актов обрабатываются без участия менеджера, а заявки на дополнительные работы перестают теряться. Точную экономию в часах считаем на бесплатном разборе под ваш объём документов.

Какие документы, кроме актов, можно так обрабатывать?

Подход работает с любыми повторяющимися документами: акты выполненных работ, заявки на обслуживание, накладные, паспорта оборудования. Меняются формы и правила раскладки, а логика остаётся: распознали, разложили, завели заявку.

Сколько стоит внедрение и за какой срок окупается?

Стоимость и срок зависят от числа форм документов, объёма и нужных интеграций. Мы начинаем с бесплатного разбора процесса: смотрим ваш поток документов, где теряются данные и заявки, и оцениваем этапы, сроки и окупаемость под вашу задачу.

Автоматизируем обработку документов
в вашей компании

Разберём ваш документооборот и покажем, где нейросеть снимет ручной ввод. Первый разбор бесплатный.

Бесплатный аудит →