СТЕРЕОС групп: успешные проекты https://stereos-group.ru ru Tue, 09 Jun 2026 14:39:28 +0300 Сквозная обработка документов по поступлению ТМЦ https://stereos-group.ru/cases/tpost/hrrte1xsv1-skvoznaya-obrabotka-dokumentov-po-postup Thu, 04 Jun 2026 15:17:00 +0300 Команда Stereos Group ИИ-технологии Извлечение данных Создали единый цифровой процесс для общего центра обслуживания: от качественного сканирования и контроля статусов до передачи выверенных данных в SAP

Сквозная обработка документов по поступлению ТМЦ

Сквозная обработка документов по поступлению ТМЦ
Кейс

Создали единый цифровой процесс для общего центра обслуживания: от качественного сканирования и контроля статусов до передачи выверенных данных в SAP.

до 1 млн
документов в год
10
типов документов
70%
без участия оператора
в 4 раза
быстрее ввод данных

Клиент и контекст

Промышленно-инжиниринговая компания

Клиент — промышленно-инжиниринговая компания, поставщик трубных решений и сопутствующих сервисов. Проект реализован для общего центра обслуживания и охватывает восемь бизнес-единиц.

Задача

Сократить ручную обработку и повысить качество данных для учета ТМЦ, нивелировать риски утери документов

  • Обработка документов по поступлению товарно-материальных ценностей и проверка актов сверки требовали ручного ввода и сопоставления данных из разных типов сканов.
  • В процессе участвовали бумажные и электронные документы: УПД, счета-фактуры, ТОРГ-12, акты ОС-14, матрицы ТМЦ, акты сверки, сертификаты, ТТН, CMR и железнодорожные накладные.
  • При ручной обработке возникал риск потери документов: отдельные пакеты не доходили до учетной системы. При годовом объеме до 1 млн страниц требовался контролируемый сквозной процесс.

Решение

Наша команда внедрила платформу обработки документов и разработала пользовательскую отчетность. Решение объединило получение документов, контроль качества сканов, идентификацию, интеллектуальную обработку и передачу результатов в корпоративные системы.

01

Единый интерфейс сканирования

Настроили единый интерфейс сканирования, который помогает получать качественные цифровые копии документов.

02

Проверки статуса и идентификация

Реализовали присвоение уникального идентификатора каждому документу и передачу статуса обработки в OpenText.

03

Интеллектуальная обработка

Автоматизировали распознавание, классификацию, извлечение атрибутов и передачу выверенных результатов в SAP.

04

Проверки данных

Добавили проверки комплектности, математические, логические и форматные проверки данных.

04

Интеграция с ERP и ЭДО

Обеспечили бесшовную интеграцию с учетной системой и системой электронного документооборота.

05

Отчетность, KPI сотрудников и контроль качества

Разработали отчеты для контроля KPI сотрудников, качества обработки и использования лицензий по каждой бизнес-единице.

Результаты проекта

Новый цифровой контур ускорил обработку входящих документов, снизил долю ручных операций и сделал процесс прозрачным для руководителей.

  • 100% входящих документов проходят автоматическую классификацию и извлечение атрибутов.
  • Время ввода документов сократилось в 4 раза.
  • 70% документов обрабатываются полностью автоматически, без участия человека.
  • Для 30% документов достаточно точечной проверки 3–5 полей в едином интерфейсе.
  • Исключены риски потери документов в процессе обработки.
  • Заказчик получил прозрачную отчетность по производительности, качеству и загрузке сотрудников для каждой бизнес-единицы.

Технологии и компетенции

  • Интеллектуальная обработка документов
  • OCR
  • Классификация
  • Извлечение атрибутов
  • контроль комплектности
  • Контроль бизнес-процесса
  • SAP
  • OpenText
  • KPI-отчетность
]]> Автоматизация проверки контрагентов и кредитных лимитов https://stereos-group.ru/cases/tpost/k094mvo2s1-avtomatizatsiya-proverki-kontragentov-i Thu, 04 Jun 2026 17:58:00 +0300 Команда Stereos Group ИИ-технологии Извлечение данных Для крупной металлургической компании создали решение, которое автоматически разбирает досье покупателей, проверяет комплектность и ускоряет подготовку данных для скоринга.

Автоматизация проверки контрагентов и кредитных лимитов

Автоматизация проверки контрагентов и кредитных лимитов
Кейс

Автоматизировали обработку документов для проверки контрагентов и определения кредитного лимита покупателей. Решение классифицирует документы, извлекает реквизиты, контролирует комплектность и передает результаты в корпоративную систему документооборота.

до 1 млн
документов в год
55
типов документов
80%
обрабатываются автоматически
в 3 раза
снижены трудозатраты

Клиент и контекст

Металлургическая компания

Крупной металлургической компании необходимо регулярно проверять покупателей и определять кредитные лимиты. Для принятия решения сотрудники анализируют объемные пакеты документов контрагентов и проводят скоринг.

Задача

Ускорить процесс обработки запросов клиентов для масштабирования бизнеса

  • Поступающие пакеты вручную проверялись на комплектность, разделялись на отдельные документы и последовательно проходили контроль корректности.
  • Сотрудникам приходилось работать более чем с 50 типами документов, а совокупный годовой объем достигал 1 млн документов.
  • Большая доля ручных операций замедляла процесс, повышала нагрузку на специалистов и ограничивала масштабирование.

Решение

Мы внедрили интеллектуальную обработку документов, настроили классификатор и разработали интеграционные модули для корпоративных систем заказчика. Автоматизация охватила 55 типов документов и стандартизировала работу с досье контрагентов.

01

Автоматическая обработка документов

Настроили загрузку, распознавание, классификацию и извлечение атрибутов из входящих документов.

02

Проверка комплектности

Реализовали автоматическую проверку комплектности пакета документов.

03

Контроль данных

Добавили математические, логические и форматные проверки извлеченных данных.

04

Интеграция с OpenText и ЭДО

Обеспечили экспорт результатов в карточку OpenText и бесшовную интеграцию с системой документооборота.

05

Единый интерфейс

Создали единый интерфейс, в котором оператор может быстро проверить спорные значения и подтвердить результат.

Результаты проекта

Автоматизация позволила не тольок ускорить процесс, повысив клиентоориентированность бизнеса, но и в разы сократить трудозатраты.

  • 100% входящих документов проходят автоматическую классификацию и извлечение атрибутов.
  • 80% документов обрабатываются автоматически.
  • Для оставшихся 20% пприменяется проверка в режиме «одного окна»: специалисту достаточно верифицировать 3–5 полей.
  • 10% документов обрабатываются полностью автоматически, без участия человека.
  • Трудозатраты на обработку документов снижены в 3 раза.
  • Единый процесс повысил управляемость проверки контрагентов и создал основу для дальнейшего масштабирования.

Технологии и компетенции

  • Интеллектуальная обработка документов
  • OCR
  • Классификация
  • Извлечение атрибутов
  • контроль комплектности
  • верификация
  • OpenText
  • Документооборот
]]> Интеллектуальная обработка документов поставщиков https://stereos-group.ru/cases/tpost/dl35ze1e91-intellektualnaya-obrabotka-dokumentov-po Fri, 05 Jun 2026 10:40:00 +0300 Команда Stereos Group ИИ-технологии Извлечение данных Автоматизировали прием документов от поставщиков, сопоставление данных со справочниками и передачу проверенных результатов в SAP

Интеллектуальная обработка документов поставщиков

Интеллектуальная обработка документов поставщиков
Кейс

Автоматизировали прием документов от поставщиков, сопоставление данных со справочниками и передачу проверенных результатов в SAP.

до 300 000
документов в год
6
типов документов
в 3 раза
быстрее сопоставление данных
10%
обработка без участия оператора

Клиент и контекст

Разработчик аэронавигационных систем

Клиент разрабатывает и производит аэронавигационные системы и комплексы для оснащения аэродромов и воздушных трасс, а также решения в области информационной безопасности, оповещения и биометрической идентификации.

Задача

Сократить ручную обработку и повысить качество данных

  • До внедрения значительная часть обработки документов выполнялась вручную: сотрудники переносили данные из сканов в учетную систему и проверяли корректность реквизитов.
  • Поставщики указывали наименования компаний и номенклатурных позиций в свободной форме. Формулировки часто отличались от значений во внутренних справочниках.
  • До 50% времени обработки одного документа уходило на поиск соответствий по контрагентам и номенклатуре.
  • Ручной ввод создавал риск ошибок в наименованиях, суммах и ставках НДС. При масштабе до 300 000 документов в год это напрямую влияло на скорость и качество работы.
  • В периметр проекта вошли коммерческие предложения, счета, прайс-листы, универсальные передаточные документы, счета-фактуры и формы ТОРГ-12.
  • Справочники включали более 5 500 поставщиков и свыше 60 000 номенклатурных позиций.

Решение

Команда внедрила платформу обработки документов и разработала специализированные модули, адаптированные к процессам заказчика. Решение охватывает полный цикл обработки: от поступления скана до передачи проверенных данных в SAP.

01

Автоматическая обработка документов

Настроили загрузку, распознавание, классификацию и извлечение атрибутов для шести типов документов.

02

Проверки до передачи в учетную систему

Реализовали математические, логические и форматные проверки, чтобы выявлять некорректные значения до передачи данных.

03

Интеграция с SAP

Обеспечили бесшовную интеграцию с SAP и обратную связь по статусу обработки каждого документа.

04

Нечеткий поиск по справочникам

Система определяет точное соответствие или предлагает оператору наиболее вероятные варианты для подтверждения, заменяя длительный ручной поиск.

05

Отчетность и контроль качества

Добавили отчетность по верифицированным пакетам документов, производительности и качеству обработки.

Результаты проекта

Новый цифровой контур ускорил обработку входящих документов, снизил долю ручных операций и сделал процесс прозрачным для руководителей.

  • 100% входящих документов проходят автоматическую классификацию и извлечение атрибутов.
  • Время сопоставления поставщиков и номенклатурных позиций сократилось в 3 раза.
  • 90% документов проверяются в режиме «одного окна»: оператору достаточно уточнить 3–5 полей, остальные данные система заполняет самостоятельно.
  • 10% документов обрабатываются полностью автоматически, без участия человека.
  • Снижены риски ошибок при выборе контрагентов и номенклатуры, в том числе при морфологически сходных значениях.
  • Руководители получили прозрачную отчетность о производительности, качестве обработки и загрузке сотрудников.

Технологии и компетенции

  • Интеллектуальная обработка документов
  • OCR
  • Классификация
  • Извлечение атрибутов
  • Нечеткий поиск
  • Справочники
  • SAP
  • Отчетность
]]> Цифровой архив инженерных чертежей https://stereos-group.ru/cases/tpost/r3djfo3921-tsifrovoi-arhiv-inzhenernih-chertezhei Fri, 05 Jun 2026 17:33:00 +0300 Команда Stereos Group Извлечение данных Архив ИИ-технологии Автоматизировали создание карточек электронного архива и обработку до 300 000 страниц чертежей и спецификаций в год.

Цифровой архив инженерных чертежей

Цифровой архив инженерных чертежей
Кейс

Автоматизировали создание карточек электронного архива и обработку до 300 000 страниц чертежей и спецификаций в год.

до 300 тыс
документов в год
2
типа документов
70%
обрабатываются автоматически
в 4 раза
быстрее ввод данных

Клиент и контекст

Промышленно-инжиниринговая компания

В компании накоплен значительный массив электронных чертежей и спецификаций по различным объектам. Для перехода к централизованному хранению информации требовалось создавать карточки документов в электронном архиве.

Задача

Высвободить время квалифицированных специалистов, обеспечить контроль результата.

  • Ручное заведение карточек занимало время квалифицированных специалистов, хотя значительная часть операций носила рутинный характер.
  • Объем обработки достигал 300 000 страниц в год. Для масштабирования процесса требовалось использовать ресурсы общего центра обслуживания и автоматизировать извлечение реквизитов.
  • Важно было обеспечить стабильное качество данных и прозрачный контроль результатов.

Решение

Мы внедрили интеллектуальную автоматическую обработку двух типов документов: инженерных чертежей и спецификаций. Решение стало связующим звеном между электронным массивом документов и централизованным архивом OpenText.

01

Автоматическая загрузка

Организовали автоматическую загрузку электронных документов.

02

Извлечение данных

Настроили распознавание, классификацию и извлечение ключевых атрибутов для формирования карточек архива.

03

Контроль данных

Реализовали проверки комплектности, логические и форматные проверки данных.

04

Интеграция с OpenText и документооборотом

Обеспечили экспорт результатов в OpenText и интеграцию с корпоративной системой документооборота.

05

Отчетность

Разработали пользовательские отчеты для контроля KPI сотрудников и качества обработки.

Результаты проекта

Автоматизация позволила не тольок сократить трудозатраты в несколько раз, но и обеспечить качество данных и контроль процесса.

  • 100% входящих документов проходят автоматическую классификацию и извлечение атрибутов.
  • 70% документов обрабатываются полностью автоматически без участия человека.
  • Для оставшихся 30% требуется лишь точечная проверка некоторых реквизитов.
  • Время ввода данных сократилось в 4 раза.
  • Исключены риски потери документов в процессе обработки.
  • Заказчик получил прозрачную отчетность о производительности, качестве и загрузке сотрудников.

Технологии и компетенции

  • Интеллектуальная обработка документов
  • OCR
  • Классификация
  • Извлечение атрибутов
  • обработка инженерной документации
  • KPI-отчетность
  • OpenText
  • Электронный архив
]]> Цифровизация 25-летнего архива банковских документов https://stereos-group.ru/cases/tpost/k9rffgg6h1-tsifrovizatsiya-25-letnego-arhiva-bankov Fri, 05 Jun 2026 18:02:00 +0300 Команда Stereos Group Архив Поиск Извлечение данных ИИ-технологии Автоматизировали обработку архива объемом до2 млн страниц в год: от классификации и нормализации данных до поиска недостающих платежных документов.

Цифровизация 25-летнего архива банковских документов

Цифровизация 25-летнего архива банковских документов
Кейс

Автоматизировали обработку архива банковских документов: от классификации и нормализации данных до поиска недостающих платежных документов.

25 лет
наполнялся архив документов
до 2 млн
страниц в год
65%
обрабатываются автоматически без участия оператора
в 5 раз
быстрее ввод данных

Клиент и контекст

Строительная компания

Заказчик — одна из ведущих компаний в сфере строительства и развития недвижимости. В рамках проекта требовалось обработать архив банковских документов за период с 2001 по 2024 год.

Задача

Обеспечить автоматическое формирование архивных комплектов и сделать возможным быстрый поиск информации в архиве.

  • Архив включал документы по 44 организациям и 35 банкам. В периметр вошли восемь типов документов: банковские выписки, платежные требования, инкассовые и платежные поручения, банковские и мемориальные ордера, счета и приложения.
  • При ручной обработке сотрудники классифицировали документы, извлекали ключевые реквизиты, нормализовали наименования организаций и банков, искали недостающие платежные документы и исключали лишние файлы из комплектов.
  • Совокупный объем достигал 2 млн страниц в год. Для работы с таким массивом требовалось не только распознавание, но и специализированная логика формирования архивных комплектов.

Решение

Наша команда внедрила платворму ввода данных и разработала специализированные модули для обработки банковского архива. Решение автоматизирует основные операции и сохраняет возможность точечной верификации там, где требуется экспертное подтверждение.

01

Автоматическая обработка

Настроили автоматическую загрузку, распознавание, классификацию и извлечение атрибутов для восьми типов банковских документов.

02

Нормализация данных

Реализовали нормализацию наименований организаций и банков по справочникам.

03

Удобство операторов

Создали интерфейс верификации для быстрой проверки значений, требующих проверки человеком.

04

Поиск недостающих документов

Разработали механизм поиска недостающих платежных документов по номеру, дате и сумме.

04

Структурировали хранение

Настроили хранение результатов с формированием структуры по архивному номеру, организации, банку и дате.

05

Отчетность

Разработали пользовательские отчеты по верифицированным пакетам документов.

Результаты проекта

Автоматизация позволила не тольок сократить трудозатраты в несколько раз, но и обеспечить качество данных и контроль процесса.

  • Автоматизирована обработка банковского архива за 25 лет — с 2001 по 2024 год.
  • 65% документов обрабатываются полностью автоматически без участия человека.
  • Для документов, требующих проверки, ручная верификация сокращена до 6 полей на комплект.
  • Время ввода данных сократилось в 5 раза.
  • Решение охватывает документы по 44 организациям и 35 банкам.
  • Заказчик получил прозрачную отчетность о производительности, качестве и загрузке сотрудников.

Технологии и компетенции

  • Интеллектуальная обработка документов
  • OCR
  • Классификация
  • Извлечение атрибутов
  • обработка банковских документов
  • KPI-отчетность
  • Нормализация данных
  • Электронный архив
]]> Интеллектуальный поиск и анализ нормативной документации https://stereos-group.ru/cases/tpost/xfgaxjxm61-intellektualnii-poisk-i-analiz-normativn Fri, 05 Jun 2026 18:36:00 +0300 Команда Stereos Group Поиск Архив ИИ-технологии Создали единую систему для работы с массивом нормативных документов: семантический поиск, автоматическое выявление связей и ИИ-анализ нормативной базы.

Интеллектуальный поиск и анализ нормативной документации

Интеллектуальный поиск и анализ нормативной документации
Кейс

Создали единую систему для работы с массивом нормативных документов: семантический поиск, автоматическое выявление связей и ИИ-анализ нормативной базы.

до 500 тыс
документов
до 100 тыс
пользователей
Сни- жение
производственных и финансовых рисков
в 2-3 раза
снижение трудозатрат

Клиент и контекст

Транспортно-логистическачя компания

Заказчик — крупная транспортно-логистическая компания. Функциональным заказчиком проекта выступил Департамент технической политики, отвечающий за нормативно-методологическое сопровождение ключевых бизнес-процессов.

Задача

Обеспечить гармонизацию нормативно-технической базы, быстрый доступ к актуальной информации сотрудников компании, снижение финансовых и юридических рисков.

  • Нормативно-техническая документация хранилась и обрабатывалась в разных системах. Сотрудникам приходилось искать информацию по нескольким источникам информации.
  • Связи между документами, дублирующие положения и потенциальные противоречия анализировались вручную.
  • По мере роста нормативной базы увеличивались трудозатраты на поиск, первичный анализ и принятие решений. Требовались современные инструменты загрузки, навигации и аналитики.

Решение

Наша команда создала и развила единую систему разработки, интеллектуального поиска и содержательного анализа нормативных документов. Архитектура решения объединяет управление жизненным циклом документов, поиск, рекомендации и аналитическую визуализацию.

01

Хранение и управление документами

Реализовали управление жизненным циклом документов, хранение карточек и версий.

02

Поиск информации

Настроили полнотекстовый и семантический поиск по нормативной базе.

03

Подсказки экспертам

Автоматизировали установление связей между документами и разработали рекомендательную систему.

04

Удобный интерфейс

Создали модуль визуализации для работы с результатами анализа.

04

Автоматизация загрузки

Реализовали механизм автоматизированной загрузки документов и иерархический каталог.

05

ИИ-аналитика

Применили технологии искусственного интеллекта для выявления дублирующей и противоречащей информации.

Результаты проекта

Автоматизация позволил сократить трудозатраты экспертов в несколько раз, а также сократить финансово-юридические риски компании.

  • Сократили на 30–50% трудозатраты на поиск и первичный анализ нормативно-технической информации.
  • Поиск связанных документов выполняется в 3 раза быстрее по сравнению с ручной проверкой.
  • Реализовали единый семантический поиск по нескольким источникам информациии.
  • Удобный поиск информациии, автоматизированное выявление дублирований и противоречий снижают риск неполного анализа нормативной информации.
  • Снизили риски штрафов и несоблюдения требований за счет гармонизации внутренних нормативных актов с внешними НПА.

Технологии и компетенции

  • Управление жизненным циклом документов
  • ИИ-анализ
  • Интеллектальный семантический поиск
  • граф связей
  • рекомендательная система
  • обработка нормативных документов
  • визуализация аналитики
  • Электронный архив
]]>