В чём была проблема
Небольшая австрийская девелоперская компания в сфере недвижимости столкнулась с масштабной задачей документооборота. Налоговый консультант выявил потенциальную экономию на налогах около 100 000 евро, но для этого требовалось подготовить полный отчёт по расходам с пояснениями по каждой статье.
За два года по крупнейшему строительному проекту компания накопила более 2000 счетов. Ручная обработка заняла бы несколько месяцев кропотливой работы. Задача казалась невыполнимой в разумные сроки.
Решение
Олег Захаренко, известный своим умением решать на первый взгляд невыполнимые задачи автоматизации, взялся за проект. Его подход сочетает разные технологии: модели машинного обучения, аппаратные компоненты вроде Raspberry Pi и платформы автоматизации n8n и Make.
Технологический стек:
- хранение - Google Drive (выбран после проблем с интеграцией Dropbox);
- OCR - Google Vision API (превосходит Tesseract при работе с чеками низкого качества);
- извлечение данных - Python в связке с OpenAI GPT (вместо ненадёжных регулярных выражений);
- категоризация и документация - OpenAI API;
- вывод результата - Google Sheets и экспорт в Excel.
Итоговый процесс
Семь шагов обработки:
- сканирование и автоматическая загрузка в Google Drive;
- распознавание текста через Google Vision API;
- извлечение ключевых данных с помощью Python и GPT;
- автоматическая категоризация документов;
- генерация описания для каждого документа;
- структурирование данных в Google Sheets;
- экспорт в Excel/CSV для бухгалтерии.
Результат
Обработка всех документов заняла буквально 4-5 часов, при этом 75% времени ушло на первоначальное сканирование. Компания сэкономила около 100 000 евро на налогах и теперь использует систему на постоянной основе.