На нашем сайте используются cookie–файлы, в том числе сервисов веб–аналитики (Яндекс.Метрика и top.mail.ru). Используя сайт, вы соглашаетесь на обработку персональных данных при помощи cookie–файлов. Подробнее об обработке персональных данных вы можете узнать в Политике конфиденциальности

Как обрабатывать документы без фиксированной структуры

В реальном бизнесе документы редко выглядят одинаково.
Счета от разных поставщиков, договоры в свободной форме, анкеты, письма, сканы — у них нет шаблонов, таблиц и стабильного расположения полей.

Классический OCR здесь почти бесполезен.
Нужен другой подход.

Что значит «документ без фиксированной структуры»

Документ без фиксированной структуры — это файл, где:

поля не имеют постоянного места
формат меняется от документа к документу
нет шаблона или он постоянно нарушается
данные могут быть в тексте, таблицах или примечаниях

Типичные примеры

договоры и дополнительные соглашения
счета и инвойсы от разных контрагентов
письма, заявления, акты в свободной форме
анкеты и формы, заполненные вручную

Почему обычный OCR не работает

OCR решает только одну задачу — распознать текст.
Он не понимает:

что из этого сумма, а что комментарий
где реквизиты, а где условия
какие данные важны для бизнеса

Основные проблемы

текст есть, смысла нет
данные разбросаны по документу
ошибки в логике, а не в символах
невозможно автоматизировать проверку

Какой подход работает на практике

Для таких документов используют IDP (Intelligent Document Processing).
Это не один алгоритм, а цепочка шагов.

Этапы обработки неструктурированных документов

1. Анализ структуры документа

Система определяет:

где заголовки
где основной текст
где таблицы
где подписи и примечания

Важно не «что написано», а как документ устроен.

2. Семантическое распознавание данных

На этом этапе система понимает смысл текста:

что является датой
что — суммой
что — реквизитами
что — условиями или обязательствами

Данные извлекаются по смыслу, а не по координатам.

3. Контекстное извлечение полей

Один и тот же параметр может называться по-разному:

«Итого»
«Сумма к оплате»
«Total»

Система ищет значение по контексту, а не по названию поля.

4. Проверка логики и связей

Примеры:

дата договора не может быть позже даты подписания
сумма в строках должна совпадать с итогом
реквизиты должны быть валидны

Это снижает количество ошибок без ручной проверки.

5. Human-in-the-loop (при необходимости)

Если документ нестандартный:

оператор проверяет только спорные места
правки используются для дообучения системы
точность растет со временем

Какие технологии используются

OCR нового поколения

Распознает текст даже на плохих сканах и фото.

NLP и ML-модели

Понимают язык, контекст и связи между данными.

LLM-модели

Используются для:

интерпретации смысла
нормализации данных
проверки логики

Важно: LLM дополняют систему, но не заменяют OCR и ML.

Типичные ошибки при внедрении

Ожидание 100% автоматизации

Для сложных документов это нереально на старте.

Попытка жестких шаблонов

Шаблоны ломаются первыми.

Отсутствие метрик качества

Без контроля точности система деградирует.

Когда такой подход действительно нужен

большой поток разных документов
ручная обработка занимает часы
ошибки приводят к деньгам или рискам
документы приходят из разных источников

Вывод

Документы без фиксированной структуры — это норма, а не исключение.
Их нельзя эффективно обрабатывать с помощью простого OCR и шаблонов.
Рабочее решение — это IDP-подход:

анализ структуры
понимание смысла
контекстное извлечение данных
логическая проверка
точечное участие человека

Такой подход масштабируется, снижает ошибки и реально экономит время и деньги.