Нейросеть извлекает данные из квитанций коммунальных платежей без ошибок
Новая нейросеть на основе трансформер-архитектуры распознаёт ключевые поля квитанций: лицевые счета, суммы, сроки платежа, реквизиты получателя. Модель обучена на 50 тысячах документов различного качества печати и разрешения.
Ошибки в критических полях практически исключены благодаря двухуровневой проверке: сначала текст распознаётся, затем валидируется против регулярных выражений и справочников банков.
Применение в бизнесе
Коммунальные компании уже внедряют технологию в системы автоматического учета платежей, что сокращает время обработки одного документа с двух минут до пяти секунд.
Решение интегрируется с существующими 1С и SAP через REST API, не требуя замены инфраструктуры. Провайдеры сообщают о снижении затрат на ручную проверку на 85 процентов.
Система справляется с фотографиями квитанций, отсканированными копиями и цифровыми PDF, что упрощает приём платежей через мобильные приложения.