Фирма «1С» запускает пилотное тестирование по распознаванию текстов из «1С:Бухгалтерии»

Фирма «1С» запускает пилотное тестирование по распознаванию текстов из «1С:Бухгалтерии»
14.01.2020
38300

Фирма «1С» приглашает пользователей 1cfresh.com участвовать в пилотном проекте по тестированию сервиса распознавания сканов и фотографий документов из «1С:Бухгалтерии». 

Что известно о новом сервисе

На данный момент работа с сервисом «Распознавание Документов» анонсирована для облачной «1С:Бухгалтерии», опубликованной в сервисе 1С:Фреш. В каталоге решений на начальной странице приложения будет доступна установка расширения «Библиотека распознавания для Бухгалтерии Предприятия, редакция 1.1».

Предполагается, что пользователи сервиса смогут оцифровывать бумажные документы, чтобы вводить их данные в программу с минимальными трудозатратами, просто загружая комплект сканов или фотографий документов в сервис.

Сервис «Распознавание Документов» позволит:

  • распознавать и готовить к вводу типовые счета-фактуры, УПД, Торг-12, акты и счета на оплату, а также некоторые нетиповые виды актов и счетов;
  • контролировать повторную загрузку ранее отсканированного документа;
  • наглядно проверить каждую деталь без необходимости держать перед собой бумажный оригинал;
  • проверять корректность заполнения сумм документа.
     

Иллюстрация с сайта www.1cfresh.com

 

Кто может участвовать в пилотном тестировании

На сайте облачного сервиса 1С:Фреш оговариваются критерии отбора участников для пилотного тестирования. Они касаются объема вводимых документов и готовности предоставлять обратную связь о пилотном тестировании:

  • рабочие процессы участника пилотного тестирования должны включать задачи регулярного внесения документов в приложение 1С на основе бумажных оригиналов, копий, сканов или фотографий;

  • участник должен делиться некоторыми сведениями о своем документообороте:

    • количеством обрабатываемых бумажных документов;

    • видами обрабатываемых бумажных документов;

    • временными затратами на внесение бумажных документов;

  • не реже, чем раз в две недели, предоставлять обратную связь о впечатлениях об использовании, регулярных и разовых проблемах, а также оценить полезность сервиса.

Подробная информация о пилотном проекте по использованию сервиса «Распознавание документов»

Если вам удобнее смотреть новости в телеграме, то вот наша группа – ИНФОСТАРТ.

Автор:
Обозреватель

См. также

Фирма «1С» напомнила о том, что открытое тестирование сервиса 1С:Напарник для разработки продолжается, и добавила информацию о нем на портал ИТС. Рассказываем, как принять участие в тестировании и чем полезен «Напарник» для разработчиков.

18.11.2025    725    ЕленаЧерепнева    6       

2

В MAKER-STUDIO появился ИИ-помощник MAKER-GPT, который берет на себя рутинные задачи: пишет ТЗ, генерирует код и проверяет ошибки. Рассказываем подробнее о нем и о других обновлениях и улучшениях сервиса.

10.11.2025    838    Alice_Brineva    0       

18

Рассказываем про обновления возможностей в сервисах 1С:Номенклатура, Sellmonitor и 1С-Коннект за прошлый месяц. И напоминаем, что подключение к 1С:Фреш с 1С-Отчетностью по тарифу «Зачетный базовый» будет действовать только до конца года.

05.11.2025    580    ЕленаЧерепнева    0       

3

Автор обработки «Генерация описания номенклатуры с помощью GigaChat» рассказал, как связал 1С с ИИ, чтобы автоматизировать рутину и ускорить создание карточек товаров. Решение, разработанное для внутренних задач, стало популярным в сообществе.

29.10.2025    1035    AnastasiaKl    0       

16

Ручной учет и ошибки в отчетах мешали эффективно управлять строительными проектами. Расскажем, как специалисты отдела сопровождения решили проблему за 4 дня и полностью автоматизировали анализ и учет материалов.

27.10.2025    615    EkaterinaRabynina    0       

1

Недостатки функционала конфигурации – поправимы. Расскажем, как автоматизировали процесс хранения допустимых замены материалов в спецификациях 1С и ускорили процесс производства, разгрузили менеджеров и уменьшили количество ошибок.

20.10.2025    884    EkaterinaRabynina    3       

18

Фирма «1С» представила обзор новых возможностей 1С-сервисов. Рассказываем о наиболее существенных обновлениях, а также о новых спецпредложениях и скидках, которые можно получить при оформлении подписки.

20.10.2025    532    ЕленаЧерепнева    0       

2

Иногда, чтобы сэкономить сотни человеко-часов и ускорить работу, достаточно внедрить один небольшой отчет. Рассказываем, как мы помогли цветочной компании повысить мотивацию менеджеров и увеличить продажи.

17.10.2025    724    EkaterinaRabynina    0       

1

Комментарии

Инфостарт бот
1. mikl79 14.01.20 09:52 Сейчас в теме
Здорово!
graphbuh; j.r.r; igo1; +3 Ответить
2. Гарин 14.01.20 10:02 Сейчас в теме
ML добрался и до 1С наконец!
4. Darklight 14.01.20 10:28 Сейчас в теме
(2)Это не совсем Machine Learning - это задачи OCR - хоть в их основе да, стоит машинное обучение (обычно на эмуляции нейросети) - но всё-таки это особый раздел автоматизации, обычно обобщённо настраиваемый только поставщиком (на наборы печатных шрифтов и на словари слов и выражений), и не предполагающий постоянного обучения на новых аналитических материалах по месту эксплуатации, и смены, "на ходу", стратегии формирования конечных результатов. Но формально да - в основе OCR стоят технологии ML но обычно, всё-таки, под ML понимают другие задачи обработки данных. Да и термин OCR и его технологии возникли гораздо ранее чем термин "Machine Learning"
5. Гарин 14.01.20 11:12 Сейчас в теме
(4) в задачи OCR входит определение в какой колонке скана находится значение цены, в какой количество, в какой НДС?
6. Darklight 14.01.20 13:32 Сейчас в теме
(5)В задачу OCR входит преобразование графических элементов в управляющие. А в то где что расположено - это настраивается шаблонами. Если алгоритм сможет сам распознать 98-99% любых печатных форм из многих тысяч (после автоматического обучения, а не через ручную настройку, и при этом с высокой вероятность - ну, скажем, выше 60% сможет так же распознавать аналогичные но другие формы уже без дополнительного натаскивания) - в т.ч. не типовых, включая нестандартные колонки и горизонтальные поля (после персонального обучения по месту применения), - то да - вот это уже будет что-то типа ML, но всё-таки с большой натяжкой - потому что уровень данной задачи не является особо сложным для реализации просто продвинутыми смарт-скриптами - где обучение не что иное как просто особый вид заполнения словаря сопоставления (имён полей для автозаполнения соответствующих им реквизитов) - без каких либо аналитических изысканий, требующих статистического анализа данных
3. Darklight 14.01.20 10:13 Сейчас в теме
Интересное решение - увы не для всех - и вряд ли будет для всех
Интересно - какой модуль OCR используется - свой или сторонний и как он лицензирован.
А то такие решения есть и от сторонних разработчиков - но обычно дорогие - т.к. требуют особую лицензию на Automation сервер ABBY Find Reader, либо используют условно фриварные/шареварные модули OCR - которые не шибко хорошо работают, особенно с русским текстом. Хотя может сейчас что-то лучше стало в предложениях на рынке - уже очень давно не интересовался этим вопросом
maxopik2; +1 Ответить
Для отправки сообщения требуется регистрация/авторизация