Распознавание текста: реальные примеры использования ИИ в кейсах, где NotebookLM не справится

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. Levon_Official 21 минуту назад Распознавание текста: реальные примеры использования ИИ в кейсах, где NotebookLM не справится Простой 3 мин 893 Искусственный интеллект Кейс Представьте обычное утро в компании - сотрудники приходят на работу, открывают не почту и не рабочие задачи, а очередную пачку документов. Счета, накладные, акты, анкеты, заявления, архивные бумаги, фотографии документов с телефона. Дальше начинается процесс, который в 2026 году вообще не должен существовать: открыть документ, найти нужные данные, вручную перенести их в систему, проверить, не ошибся ли, и перейти к следующему.

На практике в больших компаниях это десятки тысяч часов в год затраченных в пустую. А теперь представьте другой сценарий. Сотрудники приходят утром, заваривают себе кофе и занимаются тем, за что компания действительно платит им зарплату: работают с клиентами, принимают решения, развивают бизнес, решают сложные задачи.

Технические детали

А всю рутинную работу по распознаванию документов, извлечению данных и переносу информации в цифровой вид берет на себя система. Звучит как красивая презентация продавцов ИИ. Но на самом деле это уже рабочая практика.

И да, это не зарубежный NotebookLM, а настоящий софт. Мы не пытаемся заменить людей, мы решили убрать из их работы самое бессмысленное занятие — механическое переписывание информации из одного места в другое. И в этой статье покажем реальные примеры того, как современные технологии распознают документы, какие данные умеют извлекать автоматически и сколько времени это позволяет экономить бизнесу.

Договор в виде фотоСитуация простая и при этом очень распространённая: договор есть, но в виде фотографии с телефона. Часть текста чуть смазана. Классический OCR такое либо не берёт вообще, либо выдаёт мусор.

Отраслевые последствия

SmartDocs вытаскивает из такого документа нужные атрибуты — номер договора, дату, стороны, сумму — и структурирует их в нужном формате. Счёт-фактураСчета-фактуры — это, наверное, самый массовый кейс. Их много, они приходят постоянно, форматы у всех разные.

Система получает документ — в любом виде: скан, PDF, фото — и вытаскивает: номер, дату, контрагента, позиции, суммы, НДС. Готово к загрузке в учётную систему. Человек делал это 30 секунд.

Часто путают две разные вещи: распознавание и атрибутирование. Распознавание (OCR) — это когда система видит скан и говорит: «вот тут написано буква А, тут буква Б». Классический OCR с этим справляется.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.