





Штучний інтелект фіксує номери рахунків, дати, суми та умови без шаблонів. Погодження прискорюється, витрати на обробку падають.
AI розбирає кредитні угоди: сторони, суми, дати, ставки, умови повернення. Юристи зосереджуються на аналізі ризиків, а не на ручному введенні.
Штучний інтелект фіксує імена, досвід, освіту, навички та контакти кандидата. Швидший відбір кандидатів і менше помилок у HR-записах.
AI розпізнає суми, дати, продавця, спосіб оплати та позиції чека. Бухгалтери не вводять цифри вручну та закривають період швидше.
AI виокремлює діагнози, призначення, дати візитів та результати аналізів. Зведення доступне одразу, без перегляду стосу документів.
Штучний інтелект фіксує номер замовлення, постачальника, позиції, суми та умови доставки. Дані одразу йдуть в ERP без подвійного введення.
AI розбирає накладні: адреси, перевізника, позиції товарів, кількість та дати. Логісти миттєво звіряють замовлення з фактом.

Обирайте модель, що найкраще підходить до конкретної задачі, і переходьте на нові моделі, щойно вони виходять.

Сценарій AI задає послідовність дій з документом. Налаштований один раз, далі він працює сам:

AI отримує доступ до системних даних у структурованому й контрольованому вигляді. Це дозволяє йому:

Ви бачите кожен крок роботи AI, тож знаходити та виправляти помилки стає просто. Доступні:

Розпізнавання даних за допомогою AI – це автоматичне розпізнавання та зчитування структурованої інформації з документів: рахунків, договорів, медичних карток, форм KYC. Працює без шаблонів і без ручного введення.
Класичний OCR перетворює зображення на текст, але не розуміє, що саме прочитав. AI-розпізнавання йде далі: воно визначає, де в документі номер, дата, сума чи контрагент, і повертає їх як окремі поля, готові до роботи. Тому на виході ви отримуєте не суцільний текст, а структуровані дані, які одразу лягають у картку документа. AI також краще працює зі складними макетами й документами різної якості, де класичний OCR часто помиляється.
Тут багато залежить від типу документа й налаштувань сценарію, тож універсальної відповіді немає. Головне завдання Scriptum.DMS — витягнути потрібні дані (суми, дати, реквізити, позиції) і привести їх до єдиного формату для подальшої роботи, а не відтворити документ один в один.
Наскільки точно система збереже конкретну таблицю чи колонковий макет, найкраще перевірити на ваших реальних документах. Саме це ми й пропонуємо зробити на демо, щоб ви побачили результат на власних файлах, а не на абстрактному прикладі.
Точність залежить від якості й типу документа, тож чесно назвати одну цифру на всі випадки не вийде. За нашими даними, на типових друкованих документах частка помилок становить менше 1% проти 5–10% при ручному введенні. З рукописним текстом і сканами низької якості результат нижчий, але AI усе одно опрацьовує їх і передає в обробку, а критичні поля проходять перевірку. Для складних або змішаних документів ми радимо режим із контролем результату людиною, щоб важливі дані звірялися перед внесенням у систему.
Так. Scriptum.DMS підключається до інших систем через API, а для типових завдань є готові конектори. Розпізнані дані можна передавати у ваші облікові, ERP чи бізнес-системи, щоб документ проходив увесь шлях без ручного перенесення. Конкретний спосіб інтеграції залежить від вашої інфраструктури, тож деталі ми узгоджуємо під ваш стек на етапі впровадження.