За оцінкою IDC, неструктуровані дані складають близько 90% інформації, яку створюють організації: це скани, PDF, листи, фото документів. Для діловодів, бухгалтерів і керівників це означає, що більшість корпоративної інформації не можна знайти пошуком або використати у звітах без ручного перенесення.
У цій статті пояснюємо, як AI перетворює такі документи на структуровані дані та які задачі він уже виконує в системах документообігу.
Що таке неструктуровані дані в документах
Неструктуровані дані – це інформація, яка не має заздалегідь визначеного формату, тому комп'ютерні системи не можуть обробляти її автоматично. У структурованій таблиці кожне значення лежить у своїй комірці: дата в колонці «Дата», сума в колонці «Сума». У сканованому договорі ті самі дата й сума існують лише як пікселі зображення, і для системи це просто картинка.
Типові приклади неструктурованих даних у документообігу:
- скановані договори, рахунки, акти й накладні;
- вхідні листи та вкладення з електронної пошти;
- рукописні заяви та звернення;
- фото документів зі смартфона;
- багатосторінкові PDF без текстового шару.
Звичайний пошук по назві файлу тут не допомагає, адже назва «scan_0234.pdf» нічого не каже про зміст. Excel також не працює: щоб дані потрапили в таблицю, хтось має спершу прочитати документ і перенести значення вручну.
Чому неструктуровані дані – проблема для бізнесу
Головна проблема в тому, що ручне перенесення даних із документів коштує часу і створює помилки. Систематичний огляд і мета-аналіз досліджень, проіндексованих у PubMed, зафіксував помилки ручного введення даних у діапазоні від 0,55% до 3,6%.
За нашими даними, у документообігу з великими обсягами ручне введення дає 5–10% помилок, тоді як AI-розпізнавання з валідацією знижує цей показник до менш ніж 1%.
Помилка в реквізитах або сумі рахунку не залишається в картці документа. Вона йде далі в бухгалтерію та платежі, і кожен наступний крок робить виправлення дорожчим.
Друга проблема – втрачена інформація. Документи, які система «не бачить», не потрапляють у пошук та аналітику, тому рішення ухвалюються без частини даних.
Бізнес уже масово інвестує у розв'язання цієї проблеми. За прогнозом Grand View Research, світовий ринок інтелектуальної обробки документів (IDP) зросте з 3,9 млрд доларів у 2026 році до 29,7 млрд доларів у 2033 році, із середньорічним темпом 33,8%.
Як AI перетворює документ на структуровані дані: 4 етапи
AI обробляє неструктурований документ поетапно: спочатку читає текст, потім розуміє, що це за документ, далі витягує з нього потрібні дані й нарешті передає їх у систему. Розберімо кожен крок на прикладі сканованого рахунку.
Етап 1. Розпізнавання тексту
Система «читає» зображення документа і перетворює його на текст, з яким можна працювати: шукати потрібні слова й редагувати зміст. Сучасні AI-моделі розпізнають друкований текст, а також рукописний, наприклад заяви або звернення, написані від руки. Підтримуються українська та інші мови.
Етап 2. Класифікація документа
AI визначає тип документа: рахунок, договір, акт чи лист. Для цього він аналізує структуру і зміст, а не лише назву файлу. Якщо на скануванні один пакет містить кілька документів, система знаходить межі кожного й розділяє пакет на окремі файли.
Етап 3. Витяг ключових даних
Із розпізнаного тексту AI дістає конкретні значення: контрагента, дату, суму, номер, реквізити. Далі він приводить їх до єдиного формату, наприклад однаково записує дати й валюти, та перевіряє критичні поля на кшталт ІПН чи сум.
Етап 4. Передача даних у систему
Витягнуті значення автоматично заповнюють картку документа в системі документообігу. Документ одразу стає доступним для пошуку, маршрутів погодження та аналітики. Людина в цьому процесі перевіряє результат, а не передруковує документ, тож підхід human-in-the-loop зберігає контроль без рутини.
Що AI вміє робити з документами вже сьогодні
Крім розпізнавання і витягу даних, AI у системах документообігу виконує задачі, які раніше займали години робочого часу. Ось як це виглядає на практиці.
Окремо варто згадати AI-резюме. Модель стискає багатосторінковий документ до кількох речень і може зробити це під конкретний запит, наприклад юридичний підсумок договору або вибірку фінансових показників.
Семантичний пошук вирішує проблему «знаю, про що документ, але не пам'ятаю назви». Система шукає за змістом і знаходить документ навіть тоді, коли в запиті немає жодного слова з його назви.
Як це реалізовано в системах InBase
Ми впровадили описані вище можливості в AI Центрах наших систем документообігу, і вони вже працюють у клієнтів. Функціональність доступна у двох продуктах для різних масштабів бізнесу.
Megapolis.DocNet – система корпоративного документообігу для великих організацій і держсектору. Можливості її AI Центру:
- класифікація документів і витяг даних у картку;
- розділення сканованих пакетів на окремі документи;
- AI-резюме та генерація проєктів резолюцій і відповідей;
- обробка звернень громадян, зокрема рукописних;
- автоматична обробка документів з email.
Система підключає різні LLM-моделі: Сяйво, OpenAI, Azure, Claude, Gemini або локальні. Для організацій із високими вимогами до безпеки доступне локальне розгортання, коли дані не залишають інфраструктуру замовника.
Scriptum.DMS – система управління документами для малого й середнього бізнесу з інтерфейсом за принципом Google Drive. Її AI Центр включає інтелектуальну обробку документів (IDP), AI-резюме, семантичний пошук та AI-асистента. Спробувати систему можна безплатно в межах пробної версії.
Розділення та класифікація документів у Scriptum.DMS
Важлива примітка: AI-розпізнавання в обох системах потребує початкового налаштування адміністратором під ваші типи документів. Це разова робота, після якої обробка йде автоматично, але результат «з коробки» без налаштування очікувати не варто.
«Клієнти найчастіше недооцінюють не швидкість розпізнавання, а ефект від валідації даних. Коли система сама перевіряє реквізити й суми, кількість помилок, які доходять до бухгалтерії, падає в рази», – Олександр Россол, співзасновник InBase.
Часті питання про AI і неструктуровані дані
Чи розпізнає AI рукописний текст? Так. У системах InBase розпізнавання рукописного тексту працює для заяв, звернень та інших документів, написаних від руки, українською та іншими мовами.
Наскільки точне AI-розпізнавання документів? За нашими даними, AI-розпізнавання з валідацією полів дає менше ніж 1% помилок проти 5–10% при ручному введенні у великих обсягах. Точність залежить від якості сканів і налаштування під конкретні типи документів.
Чи безпечно передавати документи AI? Залежить від способу розгортання. У Megapolis.DocNet та Scriptum.DMS можна використовувати локальні LLM-моделі на власному або орендованому обладнанні, тоді документи не залишають інфраструктуру організації.
Скільки часу займає налаштування AI-розпізнавання? Це разова робота адміністратора під ваші типи документів та шаблони полів. Тривалість залежить від кількості типів документів і вимог до валідації, точнішу оцінку дамо після знайомства з вашими процесами.
Висновок
Неструктуровані дані складають близько 90% інформації в компаніях, і саме вони найдовше залишалися поза автоматизацією. AI-розпізнавання та витяг даних уже переводять цю роботу з ручної в автоматичну, а людині залишають контроль результату.
Якщо хочете подивитися, як це працюватиме на ваших документах, замовте консультацію – покажемо AI Центр на живих прикладах. А для малого й середнього бізнесу є безплатний тріал Scriptum.DMS, де AI-можливості можна спробувати самостійно.
