Автоматическая проверка актов сверки

Задача бухгалтера

Когда от контрагента приходит акт сверки — по ЭДО, почте или в мессенджере — бухгалтер должен сформировать встречный акт, сверить взаиморасчёты и зафиксировать расхождения. Если расхождения есть — передать информацию ответственным за соответствующие договоры. После урегулирования — подписать и закрыть задачу.

На практике это означает: открыть несколько систем, вручную сопоставить строки по договорам, посчитать дельту и заполнить таблицу разногласий. При большом объёме контрагентов такая работа отнимает часы каждый месяц и легко приводит к ошибкам.

Стек технологий

Python FastAPI GPT Mistral AI Docker Grafana Phoenix / Arize

Форматы входных файлов

PDF, XLSX, XLS — включая сложные PDF с таблицами

Решение

Автоматизированный сервис, который берёт три файла и возвращает готовый протокол разногласий. Бухгалтер загружает документы через веб-интерфейс, наблюдает за прогрессом и скачивает Excel — без ручного сопоставления строк.

Как работает система

flowchart TD U["Загрузка 3 файлов: 1. Акт контрагента 2. Акт компании за период 3. Акт компании на дату"] --> P["Парсинг документов Mistral AI извлекает текст из PDF/XLSX"] P --> E["LLM извлекает финансовые данные: сальдо, обороты, договоры, документы"] E --> C["Сопоставление данных по договорам и датам"] C --> D{Есть расхождения?} D -- Нет --> OK["Сверка совпадает: генерация подтверждения"] D -- Да --> DISC["Выявление расхождений по каждому документу"] DISC --> XLS["Генерация протокола разногласий в Excel"] XLS --> B24["Опционально: конвертация в BB-код для Bitrix24"] OK --> DONE["Результат готов менее 30 секунд"] B24 --> DONE

Что получает бухгалтер на выходе

Протокол разногласий (Excel)

Список всех расхождений по договорам
Дебет и кредит по каждому документу
Номер и дата документа
Дельта между данными сторон
Итоговое сальдо по контрагенту

Технические особенности

Две LLM для разных задач. Mistral AI парсит «сложные» PDF с нестандартной структурой таблиц. GPT-4o извлекает финансовые сущности с высокой точностью.
Прогресс в реальном времени. Пользователь видит 0–100% завершённости обработки — не нужно ждать «вслепую».
Интеграция с Bitrix24. Протокол разногласий можно автоматически конвертировать в BB-код для вставки в задачу Bitrix24.
Трассировка LLM-вызовов. Все запросы к моделям логируются через Phoenix (Arize) — видны токены, задержки, входные данные.
Stateless-архитектура. Нет постоянной базы данных — файлы обрабатываются и удаляются. Безопасно для финансовых данных.

← Предыдущий: Чат-бот Следующий: LLM Guard в OpenWebUI →