S2 · AI Doc → Data

Структурированные данные из документов за 10 рабочих дней без «большого внедрения»

Один тип документа, один пилот, чёткие критерии приёмки. Без обещаний «в вакууме».

Если у вас…

Узнаёте хотя бы одно — решение есть

…сотрудники вручную перепечатывают данные из документов в таблицы/системы
…ошибки ввода бьют по деньгам/репутации/срокам
…объём документов растёт, а команда не масштабируется
…нет прозрачности: «где ошибка» и «почему цифры не сходятся»
…хотите проверить автоматизацию на малом объёме, прежде чем инвестировать

До и после AI-обработки

Реальный проект: извлечение структуры из PDF-экзаменов (EdTech)

Сейчас: документы вручную

Document list — unprocessed source files, no extracted structure

Документы в очереди — структура разбирается вручную

После: структурированные данные

Full structured view — fields, types and criteria extracted automatically

Структурированные данные: поля, типы, критерии — без ручного ввода

AI pipeline generation log — every step traced, data verified

Лог AI-пайплайна — каждый шаг прослеживается, данные верифицированы

Что получите

Согласованный формат выдачи

Список полей и CSV / Google Sheets — одно на выбор клиента

Обработка тест-выборки

1 тип документа, 30–100 реальных файлов — не демо-данных

Контроль качества

Отчёт по точности, типовым ошибкам и рекомендациям корректировок

Очередь «на проверку»

Для спорных случаев — никакого мусора в выходных данных

План внедрения

Что нужно для масштаба, сроки и стоимость следующего шага

Для кого

Head of Ops / backoffice

Много PDF/DOCX и ручного ввода каждый день

Владелец бизнеса

Ускорить обработку документов без риска сломать процессы

CTO / тех. руководитель

Нужен пилот с критериями качества и понятными границами

EdTech, бухгалтерия, legal

B2B-порталы, документооборот, юридическая обработка

Формат пилота — 10 рабочих дней

  1. 1

    Kickoff · 90 мин

    Тип документа, поля, риски, «где истина» для сверки

  2. 2

    Настройка

    Правила извлечения + формат результата + критерии качества

  3. 3

    Проверка

    Тест на 30–100 реальных документах, калибровка

  4. 4

    Handover

    Выдача результата + отчёт + рекомендации по внедрению

Что нужно от вас

  • 30–100 реальных документов одного типа (без «сборной солянки»)
  • Список полей (до 40) и примеры «как должно быть»
  • Определение «истины» (с чем сверяем: система/ручной эталон)
  • Требования по безопасности и месту обработки (одно окружение)

Что будет готово

  • Выгрузка структурированных данных (таблица/CSV или Google Sheets — одно на выбор)
  • Отчёт пилота: точность, типовые ошибки, рекомендации
  • Очередь «на проверку» для низкой уверенности (минимально достаточная)
  • Ясные критерии приёмки — фиксируются до старта, меряются на тест-выборке

Цена

Оценка внедрения после пилота (при необходимости)

30–120 k PLN

зависит от объёма/интеграций

Оплата: 50% предоплата / 50% после приёмки.

Опыт

Цифры из завершённых проектов

↑60%
скорость обработки
↓45%
ошибок ввода
↓25%
операционных расходов
Exam categories and structure extracted automatically from PDF

Категории экзамена из PDF → сгенерированы автоматически

Individual question detail with type and scoring criteria from AI pipeline

Вопрос с типом и критериями оценки — структура восстановлена AI

Generation task queue — 10 parallel workers, full audit trail

Очередь задач: 10 параллельных воркеров, полный аудит-трейл

FAQ

Что чаще всего спрашивают перед стартом

Какая точность будет?
Не обещаем «в вакууме»: фиксируем критерии и меряем на ваших 30–100 документах, затем калибруем.
Что если документы «разные»?
В пилоте берём один тип; если типов несколько — это отдельные пилоты/этапы.
Где будут данные?
Место обработки фиксируем заранее — одно окружение: облако или ваше.
Вне рамок пилота
  • Несколько типов документов (в пилоте — только один)
  • «100% точность без проверок» и обещания без тест-выборки
  • Сложные интеграции в 3–5 систем и enterprise-SLA 24/7
  • Масштаб на весь поток компании без отдельного этапа внедрения