Как эффективно распознавать документы в 1С и автоматизировать ввод данных?

Программист 1С v8.3 (Управляемые формы) Бухгалтерский учет Торговля и дистрибуция
← К списку

Уважаемые коллеги, в современном мире скорость обработки информации становится ключевым фактором успеха. Ручной ввод данных из первичных документов – это трудоемкий процесс, который часто приводит к ошибкам и замедляет работу. Давайте вместе разберем, как мы можем автоматизировать этот процесс, используя возможности 1С и сторонние решения для распознавания документов. Мы рассмотрим различные подходы, проанализируем их преимущества и недостатки, а также выясним, какие инструменты помогут нам решить эту задачу максимально эффективно.

Проблема распознавания документов в 1С актуальна для многих компаний, сталкивающихся с большим объемом бумажной или сканированной документации. От накладных и актов до счетов и УПД – все эти документы содержат ценную информацию, которую необходимо оперативно и точно внести в учетную систему. К счастью, существуют мощные инструменты и сервисы, способные значительно упростить этот процесс.

Официальные сервисы 1С для распознавания документов

Фирма "1С" активно развивает собственные интегрированные решения, которые позволяют автоматизировать ввод первичных документов прямо из вашей учетной системы. Рассмотрим их подробнее.

  1. "1С:Распознавание первичных документов" (1С:РПД)

    Этот облачный сервис является одним из ключевых инструментов для автоматического ввода и оцифровки разнообразной первичной документации. Мы можем использовать его для обработки счетов на оплату, товарных накладных (ТОРГ-12), актов, счетов-фактур, универсальных передаточных документов (УПД), универсальных корректировочных документов (УКД) и кассовых чеков.

    • Принцип работы: Сервис задействует передовые технологии оптического распознавания символов (OCR) и машинного обучения. Это позволяет ему эффективно работать как с печатными, так и, в некоторой степени, с рукописными текстами.
    • Извлечение данных: 1С:РПД способен извлекать данные как из шапки, так и из табличной части документов. После распознавания он автоматически создает соответствующие документы в вашей базе 1С и прикрепляет сканы оригиналов.
    • Поддерживаемые форматы: Мы можем загружать документы в различных форматах: сканы или фотографии (PDF, PNG, JPG, BMP, TIFF), цифровые документы (PDF, Word, Excel, OpenDocument) и даже архивы (RAR, ZIP, 7Z).
    • Интеграция: Интеграция сервиса осуществляется напрямую в программы 1С. Настройки доступны через раздел Администрирование - Настройки распознавания документов.
    • Мобильное приложение: Для удобства удаленных сотрудников или при отсутствии стационарного сканера предусмотрено мобильное приложение "1С:Сканер документов". Оно позволяет фотографировать документы на смартфон и отправлять их на распознавание.
    • Точность и верификация: Сервис обеспечивает высокую точность распознавания (до 98%). Важно отметить, что сомнительные или новые данные подсвечиваются красным цветом, что позволяет нам легко проверить и при необходимости скорректировать их вручную.
    • Лицензирование: Для ознакомления предоставляется бесплатный тестовый период на 250 страниц. Для дальнейшего использования требуется подписка на 1С:ИТС и приобретение пакетов страниц.
    • Поддерживаемые конфигурации: 1С:РПД поддерживается в конфигурациях 1С:Бухгалтерия предприятия (начиная с версии 3.0.106.60), 1С:Управление нашей фирмой (с 3.0.4.88), 1С:ERP Управление предприятием 2 (с 2.5.9) и 1С:Управление торговлей 8 (с 11.5.9).
  2. "1С:Распознавание текста"

    Это отдельный тариф сервиса 1С:РПД, который ориентирован исключительно на полнотекстовое распознавание без автоматического создания первичных документов в 1С. Этот функционал встроен в 1С:Документооборот 3.0 КОРП, ДГУ, КОРП и Холдинг. Он полезен, когда нам нужно просто извлечь текст из документов для поиска или анализа, без привязки к конкретным учетным объектам.

Расширенные возможности в 1С:Документооборот

Система 1С:Документооборот предоставляет еще более широкие возможности для сканирования, обработки и распознавания документов. Мы можем преобразовывать PDF и графические файлы, упорядочивать их, индексировать и обеспечивать полнотекстовый поиск по содержимому.

Сторонние решения и модули для 1С

Помимо официальных сервисов 1С, на рынке представлены и сторонние разработки, предлагающие мощный функционал распознавания, которые мы также можем рассмотреть.

  1. "Сканы в 1С одним нажатием"

    Это универсальная программа, предназначенная для распознавания и загрузки сканов/фото документов в 1С. Давайте посмотрим, что она умеет:

    • Простота использования: Мы просто выбираем файл (PDF, JPG, DOC, XLS, HTML и т.д.), документ 1С и нажимаем кнопку "Распознать и загрузить".
    • Автоматическое извлечение данных: Программа сама находит таблицы в загружаемом файле, необходимые для загрузки данные в них и загружает их в 1С.
    • Детализация загрузки: Вместе с номенклатурой она загружает штрих-коды, серии ГТД, страну происхождения и т.д. Также может распознать такие данные, как контрагент, номер и дата документа, а также признак НДС в цене (включен в цену или "сверху").
    • Гибкость распознавания: Распознает документы любой формы: УПД, ТОРГ-12, накладная, заказ клиента, прайс-лист и т.д.
    • Технологии: Для поиска таблиц используются методы эвристического поиска. Сервис использует нейросеть, основанную на новейших технологиях OCR-преобразований.
    • Интеллектуальная фильтрация: Загружает только то, что нужно, т.е. пропускает повторы шапки таблицы, заголовки, промежуточные итоги, подписи и т.д.
  2. "ФинДок: OCR для 1C:Документооборот"

    Этот встраиваемый модуль предназначен для конфигурации "1С:Документооборот 8 КОРП". Он автоматизирует потоковый ввод первичных документов, поддерживает различное оборудование, автоматическое распознавание, классификацию и наполнение учетной системы данными.

  3. "Скан-Архив"

    Данная программа сканирует, распознает текст на накладных, счетах-фактурах, актах и договорах, а затем автоматически переносит данные в таблицы или бухгалтерские программы, включая 1С. Это значительно сокращает время на ввод и минимизирует ошибки.

  4. Профессиональные решения и сервисы

    Если мы обрабатываем несколько тысяч документов в день, стоит рассмотреть профессиональные решения, такие как "1С Архив" (если речь идет о комплексе, включающем распознавание) или специализированные облачные сервисы, например, entera.pro. Эти решения часто предлагают более высокую производительность, масштабируемость и глубокую интеграцию.

Использование Open Source решений (Tesseract, Python) и других инструментов

Для тех, кто предпочитает кастомные или более гибкие решения, существуют мощные инструменты с открытым исходным кодом, которые мы можем интегрировать в наши процессы.

  1. Tesseract OCR и Python

    Tesseract OCR остается популярным открытым решением для распознавания текста. Мы можем интегрировать его с Python для создания собственных систем распознавания. Например, можно разработать внешнюю обработку или сервис, который будет:

    1. Экспортировать сканы документов из 1С (например, сохранять их во временную папку).
    2. Вызывать Python-скрипт, который с помощью Tesseract распознает текст на изображении.
    3. Парсить полученный текст, используя регулярные выражения или библиотеки машинного обучения на Python, чтобы извлечь нужные данные (номер, дата, контрагент, табличная часть).
    4. Возвращать структурированные данные обратно в 1С для создания или заполнения документов.

    Такой подход требует определенных навыков программирования, но предоставляет максимальную гибкость. Например, существуют расширения для 1С:Бухгалтерии государственного учреждения (ред. 2.0), использующие Tesseract для автоматического распознавания первичных документов. Также Tesseract может быть задействован для улучшения полнотекстового поиска в 1С:Документооборот, предлагая более высокое качество распознавания по сравнению со встроенными устаревшими механизмами.

    Давайте рассмотрим гипотетический пример взаимодействия 1С с внешним Python-скриптом для распознавания:

    
// Код 1С для вызова внешней программы и обработки результата
Функция РаспознатьДокумент(ПутьКФайлуИзображения) Экспорт
    Перем РезультатРаспознавания;
            
    // Предположим, у нас есть внешняя программа или скрипт,
    // который принимает путь к файлу и возвращает JSON с данными
    ИмяПрограммы = "python.exe"; // Или путь к скомпилированному exe
    Параметры = "C:\Scripts\ocr_script.py """ + ПутьКФайлуИзображения + """";
            
    // Запускаем внешнюю программу
    КомандаСистемы("cmd /c " + ИмяПрограммы + " " + Параметры + " > C:\Temp\ocr_output.json");
            
    // Читаем результат из временного файла
    ТекстовыйДокумент = Новый ТекстовыйДокумент;
    ТекстовыйДокумент.Прочитать("C:\Temp\ocr_output.json");
    СтрокаJSON = ТекстовыйДокумент.ПолучитьТекст();
            
    // Преобразуем JSON в структуру 1С
    ЧтениеJSON = Новый ЧтениеJSON;
    ЧтениеJSON.УстановитьСтроку(СтрокаJSON);
    РезультатРаспознавания = ПрочитатьJSON(ЧтениеJSON);
            
    Возврат РезультатРаспознавания;
КонецФункции

// Пример вызова:
// ДанныеДокумента = РаспознатьДокумент("C:\Scans\invoice_123.pdf");
// Если ДанныеДокумента <> Неопределено Тогда
//    // Создаем или заполняем документ в 1С
//    НовыйДокумент = Документы.РеализацияТоваровУслуг.СоздатьДокумент();
//    НовыйДокумент.Номер = ДанныеДокумента.Номер;
//    НовыйДокумент.Дата = ДанныеДокумента.Дата;
//    // ... заполняем табличную часть ...
//    НовыйДокумент.Записать();
// КонецЕсли;

    Этот пример демонстрирует лишь общую логику. На практике реализация может быть сложнее, включая обработку ошибок, передачу более сложных параметров и т.д.

  2. Другие Open Source проекты и инструменты

    Мы можем обратить внимание на такие проекты, как olmocr и PaddleOCR, доступные на GitHub. Они также используют современные методы искусственного интеллекта для распознавания и могут быть адаптированы для наших нужд.

    Кроме того, существуют удобные десктопные приложения, такие как pdf24.org, которые включают в себя функционал OCR (в том числе Tesseract) и поддерживают работу с TWAIN-совместимыми сканерами. Это может быть полезно для предварительной обработки документов перед загрузкой в 1С.

Современные тенденции и вызовы в OCR и интеллектуальной обработке документов

Давайте проанализируем текущие тренды и сложности, с которыми мы можем столкнуться при внедрении систем распознавания.

  1. Интеллектуальная обработка документов (IDP): Современный OCR выходит за рамки простого распознавания текста, становясь частью концепции IDP. Это подразумевает не только "чтение" текста, но и понимание смысла документа, анализ его содержания и принятие предварительных решений на основе извлеченных данных.
  2. Искусственный интеллект и машинное обучение: Новейшие системы OCR, включая сервисы 1С, активно используют нейронные сети и алгоритмы машинного обучения для повышения точности и способности обрабатывать документы различной структуры и формата, включая элементы рукописного текста.
  3. Мультимодальное понимание документов: Будущие системы OCR будут объединять текстовую, визуальную (фон, линии, изображения) и структурную (расположение элементов) модальности для более глубокого понимания документа в целом, а не только отдельных символов.
  4. Самообучающиеся алгоритмы: Системы развиваются, "подстраиваясь" под пользователя. Исправления, вносимые оператором, используются для дообучения алгоритмов, что позволяет OCR со временем работать все точнее для специфических документов конкретной компании.
  5. Вызовы: Качество распознавания по-прежнему сильно зависит от исходного изображения. Размытые сканы, плохой контраст или неразборчивые рукописные пометки могут снизить точность. Поэтому для критически важных процессов мы рекомендуем сохранять этап верификации, когда сотрудник проверяет автоматически заполненные данные.

Важные рекомендации и альтернативы

В завершение, рассмотрим несколько важных рекомендаций, которые помогут нам улучшить процесс ввода данных.

  1. Договоритесь с поставщиками: Если возможно, мы можем договориться с нашими поставщиками о другом варианте передачи данных, например, в форматах XLS или XML. Это значительно снизит необходимость в распознавании. Если ЭДО не используется, это идеальный вариант.
  2. Актуальность информации: Важно помнить, что технологии постоянно развиваются. Например, сервис 1С-ABBYY Comparator, предназначенный для сравнения документов, был снят с продаж 1 марта 2022 года. Поэтому информация о нем может быть устаревшей.
  3. Российские аналоги: В связи с изменениями на рынке, появились достойные российские аналоги продуктов ABBYY FineReader и FlexiCapture, такие как ContentCapture (от Content AI), Beorg Smart Vision (Биорг), Directum Ario One (Directum) и Smart Document Engine (Smart). Мы можем рассмотреть их как альтернативу при выборе коммерческого решения.
  4. Всегда проверяйте данные: Независимо от выбранного решения, всегда внедряйте этап ручной проверки распознанных данных. Это гарантирует точность и минимизирует риски ошибок в учетной системе.

Надеемся, этот подробный обзор поможет вам выбрать наиболее подходящее решение для автоматизации распознавания документов в вашей системе 1С. Успехов в оптимизации ваших бизнес-процессов!

← К списку