С ростом клиентской базы и увеличением объемов операций компания столкнулась с увеличением операций документооборота. После успешной автоматизации бизнес-процесса архивного хранения первичной документации в печатном виде, наш заказчик ощутил выгоду и решил расширить полученный опыт на повышение качества хранения электронных копий первичных документов.

После анализа стало ясно, что проблемы возникают из-за человеческого фактора:

• невнимательность;
• низкая исполнительская дисциплина;
• плохая координация исполнителей;
• сложность контроля исполнителей из-за того, что офисы компании расположены по всей Российской Федерации.

Качество первичной документации было низким. Часть документации отсутствовала в хранилище и не было инструмента, чтобы легко проверить какие документы отсутствуют.

Возможность автоматизация проверки полноты и правильности комплекта документов по договору появилась с внедрением уникальных штрих и QR кодов. Благодаря этому каждый отсканированный лист, кроме скана паспортов, можно было автоматически идентифицировать, а, следовательно, реализовать автоматический контроль качества работы сотрудников с первичной бухгалтерской документацией.

Основной задачей было:

• автоматическое распознавание каждого документа, загруженного в электронное хранилище документов;
• выявление отсутствующих или неполных комплектов документов;
• составление реестров документов;
• автоматическое информирование об отсутствующих документах уполномоченных сотрудников компании: руководства розницы, СБ, юридического департамента.

Внедрение автоматической проверки комплекта первичной бухгалтерской документации позволило не только своевременно устранять проблемы, но и постепенно привести в порядок накопившиеся недостатки.

Были автоматически найдены документы, которые сотрудник ошибочно прикрепил к неверному договору.

Были автоматически найдены и удалены дубли документов, что позволило сократить объемы хранимой информации.

• Python
• Django
• PostgreSQL
• хранилище S3
• библиотеки для распознавания штрих и QR-кодов

• Срок реализации: 3 месяца
• Команда проекта: 6 человек
• Сложность проекта: 8 из 10