11 копеек за чек: как сеть кофеен перестала вбивать первичку руками

Подключили Коннектор ИИ к 1С:УНФ — теперь сотрудники кофеен фотографируют документы поставщиков и складывают их в папку, а система заполняет черновики. По нашим замерам, обращения к модели обходятся примерно в 11 копеек на документ. Проверка остаётся за человеком, но перепечатывать чек целиком ему уже не нужно.

Несколько кофеен и очень разная первичка

Наш клиент — небольшая сеть кофеен. Несколько точек, учёт в «1С:Управление нашей фирмой», ред.3.0. Поставщиков много: от сетевых гигантов до небольших магазинов и торговых точек, где покупают продукты и всё, что нужно для работы кофейни.

Электронный обмен полностью эту цепочку закупок не покрывает. Есть бумажные фактуры, кассовые чеки — а по ним сканы и фотографии с телефона. Какие-то документы сняты ровно, другие помяты или сфотографированы под углом.

Суммы в отдельных документах разные: встречаются покупки и на пару сотен рублей, и на несколько тысяч. Но каждый чек всё равно нужно внести в базу. Для управляющего это часть ежедневной работы с поступлениями.

Рабочее место управляющего: поступления и другие задачи по торговым точкам.

Как было

Фотографию чека отправляли в чат. Потом кто-то открывал 1С и переносил данные вручную: товар, количество, цена, НДС. И так документ за документом.

В случае нашего клиента этим занималась его жена. Вполне конкретный человек, у которого на эту работу уходило время. Причём небольшой чек тоже приходится разобрать по строкам — сумма покупки от ручного ввода не спасает.

Что сделали

Мы подключили Коннектор ИИ через расширение и на его основе собрали обработку документов поставщиков. Вокруг распознавания понадобилось организовать ещё несколько вещей.

Папки для документов. У каждой торговой точки своя папка на облачном диске. На компьютере с 1С диск подключён, поэтому база может забирать оттуда файлы. Сотрудники складывают туда фотографии и сканы вместо отправки в чаты.

Загрузку одной кнопкой. В списке «Документы поставщиков (черновики)» выбираем точку и нажимаем «Загрузить из папки». Система находит новые файлы и предлагает их обработать. Например, в одной из загрузок их было 39: подтвердили — получили 39 черновиков, дальше автоматически пошло распознавание.

Загрузка новых файлов из папки выбранной торговой точки.

Созданы 39 черновиков. Ошибок загрузки нет; распознавание содержимого выполняется следующим шагом.

Настройки в самой базе. Промты хранятся в справочнике 1С. Там мы задаём модель, лимит токенов, таймаут, правила разбора и схему ответа. Чтобы поправить инструкцию для модели, не нужно менять программный код.

Под капотом

Распознавание разделили на два шага. Сначала определяем вид документа: фактура или кассовый чек. Для этого используем JEV — отдельную модель принятия решений. Затем запускаем соответствующий промт: «Счет-фактура — разбор» или «Чек — разбор». Сам документ читает мультимодальная модель через ИИ Роутер.

Ответ настроили по строгой JSON-схеме. Нам нужны одни и те же поля в одной и той же структуре, чтобы программа могла сразу заполнить черновик: реквизиты отдельно, товарные строки отдельно.

С чеками есть нюанс. На одной ленте могут оказаться реквизиты продавца и покупателя, информация об оплате картой, имя кассира, QR-код. Поэтому в промте мы прямо перечислили, что нужно извлечь, а что к данным документа не относится.

Промт «Чек — разбор»: параметры модели и правила обработки болгарских чеков.

Что получает бухгалтер

Черновик документа поставщика. В нём уже есть распознанные реквизиты, номер и дата документа, сумма, НДС и табличная часть с товарами. Исходное фото можно открыть из этой же карточки и сверить спорную строку.

Например, из фотографии тестового чека на 11 рублей 84 копейки получился черновик с шестью позициями — от булочки до помидоров. Названия, количества и цены перенесены. Дальше нужно проверить данные, выбрать поставщика из справочника и сопоставить товары с номенклатурой 1С.

Черновик по фотографии чека на 11 рублей 84 копейки. Товарные строки заполнены, связи со справочниками ещё нужно указать.

В карточке доступны проверка, подтверждение, отклонение, создание поставщика и повторное распознавание. После проверки и подтверждения на основании черновика создаётся документ в учёте — например, приходная накладная.

Сколько это стоит

У счетов-фактур расход немного другой: около 42 копеек за четыре обращения на разбор. Поэтому 11 копеек — ориентир для этого процесса, а не фиксированная цена любого файла. Речь о расходах на обращения к модели. Внедрение, поддержка и время на проверку сюда не входят.

Отчёт по промтам: количество обращений, токены, расходы, время и неуспешные обращения.

В промежуточном отчёте — 22 обращения, около 77 тысяч токенов и 83 копейки расходов. Два обращения при разборе фактур завершились неуспешно. Такие случаи требуют отдельной проверки и при необходимости повторной обработки.

При этом обращения — не то же самое, что готовые документы: один файл проходит несколько шагов. Поэтому делить общую сумму на число запросов и выдавать результат за стоимость обработки чека было бы неверно.

Что осталось людям

Контроль. Человек по-прежнему сверяет данные, разбирается с неоднозначными строками и подтверждает черновик. Плохая фотография или незнакомое сокращение на чеке никуда не исчезают от того, что к базе подключили ИИ.

А у этого клиента есть ещё один результат, который в отчёт по токенам не поместишь. Чеки раньше вбивала его жена — так что к экономии на ручном вводе можно добавить и немного мира в семье.