Nanonets: извлечение данных из счетов

Задача и цена бездействия

Бизнес-контекст Nanonets публично демонстрирует превращение invoices, purchase orders, claims и других документов в structured data с последующей валидацией. Задача, которую решаем Автоматизировать первичную обработку входящих счетов SMB: письмо/скан, OCR, поля, сверка поставщика, очередь исключений и экспорт в учёт. Почему предпринимателю важно решить её сейчас AI без контрольной выборки и понятного владельца создаёт новую ручную работу: сотрудники перепроверяют ответы, ошибки доходят до клиента, а стоимость запросов растёт без связи с решёнными обращениями. Что фиксируем до оценки — ручной процесс и его текущую стоимость до автоматизации. — допустимые ошибки, обязательную передачу человеку и запрещённые действия. — источники знаний, требования к ПД и системы, куда записывается результат. — контрольный набор примеров и метрику успешного завершения.

Как Alixio решает задачу

Как команда Alixio строит такой проект 1. Ingestion из mailbox и upload. 2. OCR и classification. 3. Schema extraction. 4. Business rules и duplicate detection. 5. Human review и ERP export. Что получает бизнес на выходе — AI берёт повторяемую часть процесса, сохраняя человеку решения с финансовым, юридическим или репутационным риском. — Каждый ответ и автоматическое действие можно связать с источником, версией правила и итогом обработки. — Бизнес платит за полезно завершённый сценарий, а не за количество сообщений или красивую демонстрацию. Какие показатели связываем с деньгами — доля корректно завершённых задач и безопасных передач человеку. — время обработки, снижение ручных операций и стоимость одного результата. — точность на контрольной выборке, latency, ошибки retrieval и жалобы. Риски, которые закладываем до сметы — Неверные реквизиты. — Повторный счёт. — Скан содержит ПД. Как предприниматель принимает результат — Low confidence идёт на review. — Дубликат блокируется до экспорта. — Исходник и правки аудируются. — ПД остаются в разрешённом контуре. Как предлагаем начать Запускаем ограниченный пилот на одном типе обращений. До расширения сравниваем его с ручным процессом по качеству, времени и стоимости; при слабом результате меняем контур, а не масштабируем ошибку.