Как собрать данные в таблицу, когда первичка приходит хаосом — сообщениями, чеками и фотографиями?
Strela Digital · обновлено
Первичка приходит хаосом: платёж — сообщением в чате, расход — фотографией чека с рынка, что-то — электронным чеком. Учётная система такое сама не соберёт. ИИ извлекает из разнородной первички нужные поля — суммы, даты, назначение, категории — и складывает их в таблицу заданного формата. Где ошибка в цифре критична, значения проверяет человек.
Что это даёт бизнесу
- Разнородная первичка собирается в один формат: сообщения, электронные чеки и фотографии бумажных чеков превращаются в строки таблицы.
- Команда не переносит данные руками из чатов, чеков и комментариев — ИИ извлекает суммы, даты, назначения и категории.
- Проверку можно настраивать по цене ошибки: где риск критичен — человек сверяет значения, где дешевле исправить редкую ошибку позже — поток идёт быстрее.
Как у реального клиента
Клиенту нужно было собирать первичку проектной команды в таблицу заданного формата. Проблема была не в том, что данные вообще нельзя внести вручную, а в том, что они приходили хаотично: часть — свободными сообщениями в чате, часть — электронными фискальными чеками, часть — фотографиями бумажных чеков.
Типичный пример: сотрудник срочно докупил для проекта саморезы и диски для болгарки на рынке, прислал фото чека в чат — и эти расходы тоже нужно было аккуратно собрать в общую таблицу. Учётная система обычно хорошо работает со структурированными документами, но не умеет сама разобрать такой поток: сообщение, чек, фотография, комментарий, сумма, дата, назначение.
ИИ извлекает из разнородной первички нужные поля — суммы, даты, назначения, комментарии, категории — и складывает их в таблицу нужного формата. Клиент сознательно выбрал скорость: не сверять вручную каждую сумму перед попаданием в таблицу, а разбирать редкие ошибки отдельно. Там, где цена ошибки критична, проверку можно встроить отдельным шагом.
Doc-filler собирает таблицу из хаотичной первички. Chat-with-data отвечает на вопросы уже по собранным данным. Proposal-generator и contract-assistant работают с документами: КП, сметами, договорами и их версиями.
Собрать ваши документы из данных?
Соберём ваши документы из ваших данных по вашему шаблону — покажем на реальном примере.
Вопросы и ответы
- Это живой ИИ или примеры?
- Показаны реальные прогоны «первичка → таблица» (помечены «пример прогона»); приведение вашей первички к таблице — в полной версии.
- Чем это отличается от учётной системы или 1С?
- Учётная система хорошо работает со структурированными данными: документами, проводками, справочниками, выгрузками. Здесь задача на шаг раньше: разобрать хаотичную первичку — сообщение в чате, электронный чек, фотографию бумажного чека — и привести её к таблице заданного формата, которую уже можно проверять, обрабатывать или загружать дальше.
- А если данные не в таблице, а в чеках и сообщениях?
- Это и есть основной сценарий. ИИ извлекает поля из разных типов входа: свободного текста, фискальных чеков, фотографий бумажных чеков и комментариев. Он приводит данные к единому формату: сумма, дата, назначение, категория, проект или другой набор полей, который нужен клиенту.
- Система сама проводит данные в учёте?
- Нет. Результат сценария — таблица заданного формата. Её можно проверить, доработать или передать дальше в учётную систему, но само проведение в учёте остаётся отдельным шагом.
- Что нужно для запуска?
- Нужны примеры входящей первички, целевой формат таблицы и правила извлечения: какие поля нужны, как определять категорию, что делать с неполными данными, где нужна обязательная проверка человеком и какие ошибки можно разбирать постфактум.