Обработка счетов и первички: поток, маршруты согласования, контроль исключений

В офисе одной строительной компании я видел комнату, которую сотрудники называли «склад счетов». Там стояли стеллажи с папками — сотни, если не тысячи входящих документов: счета от поставщиков, акты выполненных работ, накладные, счета-фактуры. Три человека занимались только тем, что разбирали эту гору: сортировали по контрагентам, проверяли реквизиты, вносили в 1С, отправляли на согласование, следили за оплатой.

Когда я спросил, сколько документов они обрабатывают в месяц, ответ был: «Около четырёх тысяч». На каждый документ — от 5 до 15 минут ручной работы. Это от 300 до 1000 человеко-часов в месяц только на первичку. При этом ошибки, пропуски, потерянные документы — постоянно. И вечный вопрос от руководства: «Почему счёт от подрядчика не оплачен уже неделю?»

Обработка входящих документов — один из самых очевидных кандидатов на автоматизацию. Процесс стандартный: получили документ, распознали, проверили, создали запись в системе, отправили на согласование, проконтролировали оплату. Каждый шаг можно роботизировать. В этой статье разберём, как это сделать правильно.

Анатомия потока: откуда берутся документы

Первый шаг к автоматизации — понять, какими путями документы попадают в компанию. Обычно это несколько каналов.

Электронная почта. Самый частый канал. Поставщики присылают счета и акты вложениями в письма. Иногда структурированно — PDF с чётким форматом. Иногда хаотично — скан на телефон, фото документа, Excel-файл с непонятной структурой.

ЭДО (электронный документооборот). Сервисы электронного документооборота и e-invoicing. Документы приходят в структурированном виде, с электронной подписью. Это лучший вариант — распознавание не нужно, данные уже в цифровом формате.

Бумажная почта и курьеры. Всё ещё актуально для многих компаний. Документы нужно сначала отсканировать, потом обработать как изображения.

Личные передачи. Менеджер привёз документ со встречи, водитель получил накладную на складе поставщика. Документ оказывается на столе бухгалтера в бумажном виде.

Задача автоматизации — свести все эти каналы в единый поток обработки. Откуда бы документ ни пришёл, дальше он идёт по одному маршруту: распознавание → проверка → регистрация → согласование → контроль.

Распознавание: от изображения к данным

Если документ пришёл не через ЭДО, его нужно «прочитать» — извлечь данные из изображения или PDF. Это делает связка OCR (распознавание символов) и NLP (понимание текста).

Современные системы распознавания умеют многое. Они находят на документе ключевые поля: номер счёта, дата, сумма, НДС, реквизиты поставщика и покупателя, наименования товаров или услуг. Даже если документ — криво снятый скан, качественный OCR справится в большинстве случаев.

Важно понимать: распознавание не идеально. Точность хороших систем — 95-98% на полях с чёткими данными (суммы, даты, ИИН/БИН). Но это значит, что на 100 документов 2-5 будут с ошибками. Поэтому после распознавания нужен контроль качества — об этом позже.

Для разных типов документов — разные шаблоны распознавания. Счёт-фактура отличается от товарной накладной, акт — от счёта на оплату. Система должна сначала классифицировать документ (что это?), а потом применить правильный шаблон извлечения.

Хорошая практика — начать с самых массовых типов документов. Если 60% входящего потока — счета от поставщиков, настройте сначала их. Потом добавляйте остальные типы по мере необходимости.

Проверка и валидация: ловим ошибки до регистрации

После распознавания документ нужно проверить. Это не просто «глазами посмотреть» — это набор автоматических правил.

Проверка реквизитов. ИИН/БИН поставщика — корректный формат. БИК банка — соответствует справочнику Национального банка РК. IBAN — начинается с KZ и содержит 20 символов. Эти проверки ловят опечатки и ошибки распознавания.

Проверка контрагента. Есть ли такой поставщик в базе? Совпадают ли реквизиты? Если новый контрагент — это сигнал для дополнительной проверки (может быть мошенничество или ошибка).

Проверка сумм. НДС рассчитан правильно? Итого совпадает с суммой позиций? Сумма в пределах лимитов по договору? Арифметические проверки ловят как ошибки распознавания, так и ошибки в самом документе от поставщика.

Проверка на дубликаты. Нет ли уже такого документа в системе? Один и тот же счёт может прийти несколько раз — по почте, через ЭДО, от менеджера. Автоматическое определение дубликатов предотвращает двойную оплату.

Сопоставление с заказами. Если есть заказ поставщику — счёт должен ему соответствовать. Цены те же? Количество совпадает? Расхождения — повод для выяснения, прежде чем оплачивать.

Документы, прошедшие все проверки, идут дальше автоматически. Документы с ошибками — в очередь на ручную обработку с указанием, что именно не так.

Регистрация в системе: робот вместо оператора

Когда документ проверен, его нужно зарегистрировать в учётной системе — создать запись в 1С, SAP, или что у вас используется. Раньше это делал оператор: открывал документ, смотрел на бумагу (или экран), вбивал данные в поля формы.

Теперь это делает робот. Он берёт распознанные данные и заполняет форму в системе. Выбирает контрагента из справочника, заполняет реквизиты, добавляет позиции, прикрепляет скан как основание. Делает то же самое, что человек — только быстрее и без ошибок ввода.

Важный момент — разнесение по статьям и подразделениям. Счёт от поставщика электроэнергии — это «Коммунальные услуги». Счёт за канцтовары — это «Хозрасходы». В простых случаях это определяется по контрагенту или договору. В сложных — нужны правила анализа текста или даже привлечение ответственного лица.

Робот может работать в двух режимах. «Автомат» — документы с высокой уверенностью регистрируются сразу. «С подтверждением» — робот готовит черновик, человек проверяет и подтверждает. Второй режим безопаснее на старте, потом можно переходить к первому по мере роста доверия.

Маршрутизация на согласование: кто и когда утверждает

После регистрации документ уходит на согласование. Здесь начинается самое интересное — логика маршрутов.

В простейшем случае: все счета до 50 000 тенге согласует менеджер, от 50 000 до 500 000 — руководитель отдела, свыше 500 000 — финансовый директор. Это линейный маршрут по сумме.

В реальности сложнее. Счёт за маркетинг — на маркетолога. Счёт за IT-услуги — на IT-директора. Счёт по конкретному проекту — на руководителя проекта. Маршрут определяется комбинацией: тип расхода + сумма + подразделение + бюджет.

Робот автоматически определяет маршрут и отправляет документ нужному согласующему. Согласующий получает уведомление (email, мессенджер, мобильное приложение), видит документ с ключевой информацией, может одобрить или отклонить в один клик.

Важная функция — эскалация при задержках. Если согласующий не ответил за 24 часа — напоминание. Ещё 24 часа — эскалация на руководителя. Это решает проблему «забытых» документов, которые лежат неделями.

После согласования — автоматическое включение в реестр на оплату. Или автоматическое формирование платёжки, если настроена такая интеграция.

Работа с исключениями: где нужен человек

Автоматизация не означает «без людей». Она означает, что люди занимаются только тем, что требует человеческого суждения. Вот типичные исключения.

Низкая уверенность распознавания. Если OCR не уверен в результате — документ идёт на ручную проверку. Оператор видит скан и предложенные данные, корректирует при необходимости. Это быстрее, чем вводить с нуля — нужно только проверить и исправить.

Неизвестный контрагент. Счёт от компании, которой нет в базе. Это может быть новый поставщик (нужно создать карточку), ошибка (неправильные реквизиты), или потенциальное мошенничество. Человек проверяет и принимает решение.

Расхождение с заказом. Цена в счёте выше, чем в заказе. Количество не совпадает. Это повод связаться с поставщиком и выяснить — автоматически оплачивать нельзя.

Превышение бюджета. Документ укладывается в лимит согласующего, но превышает остаток бюджета. Нужно решение: одобрить (и скорректировать бюджет), отложить, отклонить.

Сложная классификация. Непонятно, к какой статье отнести расход. Или расход нужно разбить между несколькими подразделениями. Это требует понимания контекста, которого у робота нет.

Ключ к успешной автоматизации — чёткие правила, когда документ идёт в исключения. Лучше перестраховаться и отправить больше на проверку, чем пропустить ошибку.

Метрики: как понять, что работает

Чтобы управлять процессом, нужны метрики. Вот ключевые показатели для автоматизации документооборота.

Процент автоматической обработки (Straight-Through Processing). Какая доля документов проходит от поступления до регистрации без ручного вмешательства? Хороший показатель — 70-80%. Если ниже 50% — нужно улучшать распознавание или правила.

Время обработки. От поступления документа до регистрации в системе. До автоматизации — часы или дни. После — минуты. Сравнивайте «до» и «после», отслеживайте тренд.

Количество ошибок. Сколько документов зарегистрировано с ошибками, которые потом пришлось исправлять? Это должно снижаться, не расти.

Время согласования. Как быстро документы проходят маршрут? Где «пробки»? Если один согласующий систематически задерживает — это видно в статистике.

Нагрузка на операторов. Сколько документов приходится обрабатывать вручную? Это должно быть 20-30% от потока, не больше. Если больше — автоматизация недорабатывает.

История: от хаоса к потоку за три месяца

Расскажу реальную историю из практики. Дистрибьюторская компания, 200+ поставщиков, 3000+ входящих документов в месяц. Команда из четырёх человек занималась только первичкой — и не справлялась. Документы терялись, оплаты задерживались, поставщики жаловались.

Первый этап — аудит. Две недели изучали, как документы движутся по компании. Выяснили: 60% приходит по email, 25% через ЭДО, 15% на бумаге. Основные типы: счета на оплату (45%), товарные накладные (30%), акты (20%), остальное (5%).

Второй этап — настройка распознавания. Начали с двух типов: счета и накладные. Загрузили 500 образцов для обучения системы. Через две недели точность распознавания — 94% для счетов, 91% для накладных.

Третий этап — интеграция с 1С. Робот научился создавать документы в системе. Параллельная работа с ручным вводом — месяц сравнивали результаты, ловили расхождения, дорабатывали правила.

Четвёртый этап — маршрутизация. Настроили согласование по сумме и типу расхода. Подключили уведомления в Telegram — согласующие стали получать документы на ходу, одобрять в один клик.

Результат через три месяца: 70% документов обрабатываются полностью автоматически. Время от поступления до регистрации — 15 минут вместо 2 дней. Команда первички сократилась с 4 до 2 человек (двоих не уволили — перевели в аналитику закупок). Поставщики перестали жаловаться.

Технические требования: что нужно для старта

Чтобы внедрить автоматизацию документооборота, нужна определённая инфраструктура.

Единая точка входа. Все документы должны попадать в одно место, откуда их заберёт робот. Для email — это выделенный почтовый ящик. Для ЭДО — интеграция с системой. Для бумаги — сканер с автоподачей и папка для файлов.

OCR-система. Для распознавания документов. Есть облачные (ABBYY Vantage, Google Document AI) и локальные решения. Выбор зависит от требований безопасности и объёма.

RPA-платформа. Для робота, который будет регистрировать документы в 1С и управлять маршрутами. UiPath, Automation Anywhere, локальные решения — вариантов много.

Система согласования. Может быть встроенная в учётную систему, отдельный workflow-движок, или даже боты в мессенджерах. Главное — удобство для согласующих.

Справочники и правила. Актуальный справочник контрагентов, правила классификации расходов, лимиты согласования, маршруты. Это контент, который нужно подготовить и поддерживать.