20 → 2 мин на проверку «первички». Альфа-Лизинг сделал AI-портал, который автоматизирует работу бухгалтеров
Блог сервиса DaData ·
«Альфа-Лизинг» сделал AI-портал с Computer Use и скиллом обработки первичной документации. К порталу подключили «Дадату» в качестве источника актуальных реквизитов компаний. Использовали наш облачный MCP-сервер. Сообщение 20 → 2 мин на проверку «первички». Альфа-Лизинг сделал AI-портал, который автоматизирует работу бухгалтеров появились сначала на Блог сервиса DaData .
Герой статьи — ГК « Альфа-Лизинг ». Компания более 28 лет создает лизинговые продукты, с которыми предприниматели могут освободить ресурсы на развитие своего бизнеса.
Задача. Речь в статье пойдет о специалистах отдела учета основных средств розничного лизинга. Они вручную проверяли первичную документацию, прежде чем отразить факт хозяйственной операции в учетной системе. Обрабатывали 30-40 документов в день, на каждый из них тратили около 20 минут. В компании поставили задачу освободить специалистам время на другие задачи.
Решение. «Альфа-Лизинг» сделал AI-портал с Computer Use — выдали нейросети компьютер и разрешили использовать его, как человек: видеть экран, двигать курсор и кликать куда-угодно. Написали для AI-агента скилл обработки первичной документации. К порталу подключили «Дадату» в качестве источника актуальных реквизитов компаний. Использовали наш облачный MCP-сервер .
Результат. Обработка «первички» теперь занимает пару минут. Специалист загружает скан документа в чат с нейросетью и пишет, например: «Обработай УПД». Получает готовый чек-лист выполненных проверок и отчет с данными, который можно сразу загружать в «1С». Одна такая обработка обходится компании в 13 ₽.
MCP: доступ AI-агентов к ЕГРЮЛ и ГАР
MCP — способ подключить «Дадату» к AI-агенту. Нейросеть будет обращаться к нам за свежими сведениями о компаниях и адресах. А потом проверять контрагентов, заполнять договоры, отвечать на вопросы в поддержке.
«Дадата» выдает AI свежие данные. Модель получит актуальные сведения о юрлицах и адресах. Будет знать, кто вчера закрылся и сменил реквизиты, какие новые дома и улицы появились. Поэтому не проворонит банкрота и не подставит в договор ФИО экс-директора.
Спасает нейросети от галлюцинаций. Модель не будет выдумывать юрлица и населенные пункты. Если поймет, что ее спрашивают о компании или адресе, сходит к «Дадате» за сведениями из ЕГРЮЛ, ЕГРИП, БФО, ГАР.
« Альфа-Лизинг » передает автомобили, спецтехнику и оборудование в лизинг юридическим лицам. Каждая передача, выкуп, возврат, изъятие автомобиля или техники порождают первичную документацию: товарные накладные, счета-фактуры, акты приемки, УПД — универсальные передаточные документы.
В бухгалтерии «Альфа-Лизинге» работает отдел учета основных средств розничного лизинга. Задача специалистов отдела — своевременно и корректно зафиксировать факт хозяйственной операции в системе учета. Это делают на основании первичных документов: вносят данные из них в «1С:ERP».
Прежде чем перенести сведения в учетную систему, бухгалтеры проверяют документы на ошибки. Это нужно, чтобы избежать проблем:
Раньше сотрудники «Альфа-Лизинга» вручную обрабатывали первичную документацию. За день проверяли 30-40 документов. На один документ порой тратили более 20 минут.
Сложность заключается в том, что проверка условного УПД — процесс из десятка этапов. Нужно найти сведения о сделке во внутренних системах «Альфа-Лизинга», а затем внимательно сверить с информацией в самом документе. Например, для каждого УПД бухгалтеру приходилось:
Отдельно остановимся на том этапе, где бухгалтеры перепроверяли реквизиты контрагентов.
Реквизиты попадают в первичную документацию из «1С». А там они появляются, когда сотрудник заводит карточку контрагента в самом начале сделки. Сведения подтягиваются из «Дадаты», через API « Организация по ИНН ». Это правильные и актуальные реквизиты из ЕГРЮЛ, поэтому на первый взгляд может показаться, что перепроверять ничего не нужно.
Онлайн-поиск организаций по ИНН и КПП. Поможет найти адрес, контакты, реквизиты, учредителей, бухгалтерскую отчетность и другие доступные сведения о компании или ИП.
Однако лизинговую сделку заключают от нескольких часов до нескольких месяцев — за это время реквизиты в «1С» могут устареть. Например, компания может изменить юридический адрес или КПП. Тогда нужно как минимум внести актуальные реквизиты в «1С», а то и переделать исходный документ: расхождения между учетом и первичной документацией наказывают штрафом в 5–20 тыс. ₽ по КоАП РФ. Поэтому специалисты получали выписки о компаниях из ЕГРЮЛ и сверяли с реквизитами в «первичке».
В «Альфа-Лизинге» подумали, что можно делегировать обработку первичной документации нейросетям.
К этому моменту в корпоративном мессенджере компании уже работали классические ИИ-боты — чаты с нейросетью. Правда, в обработке первичной документации эти боты не особо помогали. Нейросеть, конечно, могла сверить одни данные с другими и выдать вердикт. Но сотруднику все равно приходилось самостоятельно присылать в чат с ИИ сведения из «1С», CRM и ЕГРЮЛ.
Нужно было усовершенствовать чат с ИИ. Сделать так, чтобы бухгалтер загружал, например, скан УПД, а нейросеть все делала сама: оцифровывала документ, находила нужные для проверки сведения в «1С» и CRM, получала актуальные реквизиты контрагента, все сверяла и показывала отчет.
«Бизнес-процессы живут не в чат-окне. Они — в Jira, Confluence, „1С:ERP“, Excel, Grafana, OpenSearch. Поэтому „копипаст“ между ИИ и рабочими инструментами убивает adoption. Люди пробуют, говорят „Прикольно“ и возвращаются к старым привычкам»
Чтобы помочь сотрудникам с обработкой первичной документации, в «Альфа-Лизинге» сделали AI-портал с Computer Use. Помимо чата выдали нейросети целый компьютер, чтобы та самостоятельно заходила во внутренние системы, извлекала данные, сверяла и упаковывала результат работы в excel-файл. В общем, чтобы ИИ использовал компьютер, будто бухгалтер.
В качестве интерфейса взяли форк Open WebUI, который адаптировали под собственные требования:
Когда бухгалтер начинает чат на AI-портале, за кулисами разворачивается изолированный контейнер — выделенная виртуальная машина с операционной системой, браузером, инструментами. Среди таких инструментов — ERP, CRM и «Дадата».
Контейнером управляет AI-агент, который использует одну из 80 LLM: от Claude Opus и локальной Qwen 3.5 до vision-моделей.
Обработку УПД упаковали в отдельный навык — скилл. Это такая пошаговая инструкция для нейросети:
Благодаря скиллу сотруднику не нужно каждый раз объяснять ИИ, как проверять документы. Достаточно загрузить скан в чат и написать, например: «Обработай УПД». В ответ нейросеть запустит «конвейер» из восьми шагов:
Результат работы скилла — резюме: можно принимать документ к учету или нужно отправить его на доработку. Заодно ИИ присылает бухгалтеру excel-файл с данными для загрузки в «1С»:
Модели обращаются к «Дадате» за актуальными реквизитами компаний. В запросе передают ИНН, который извлекли из документа на этапе OCR:
«Дадату» подключили как инструмент, через готовый облачный MCP . Так удобнее, чем разрабатывать и поддерживать самописный коннектор.
MCP-сервер «Дадаты» выдает AI-агентам свежие данные о компаниях и адресах. Делает так, чтобы ответам нейросетей можно было доверять.
Интеграция работает и в чате Open WebUi, и доступна внутри контейнера Computer Use: можно обратиться к «Дадате» программно или из автономного агента типа Claude Code. Сам MCP доступен через единый шлюз LiteLLM, поэтому все AI-клиенты могут использовать его при необходимости.
ИИ сам решает, обращаться ли в «Дадату» — соотносит задачу с описанием инструментов. Но если задача многосоставная, в скилле прописывают, что нужно постучаться в «Дадату» за реквизитами. Например, в скилл обработки первичной документации «Дадату» записали одним из восьми этапов.
Реквизиты из «Дадаты» используют не только чтобы проверять «первичку». Например, данные могут быть нужны, чтобы быстро заполнять документы. Однажды юристы в «Альфа-Лизинге» с помощью AI-портала и «Дадаты» подготовили 1000 юридических заявлений. Потратили на это 10-20 минут, а без нейросетей процесс занял бы два месяца.
«Дадату» выбрали в качестве источника данных по трем причинам:
MCP: доступ AI-агентов к ЕГРЮЛ и ГАР
MCP — способ подключить «Дадату» к AI-агенту. Нейросеть будет обращаться к нам за свежими сведениями о компаниях и адресах. А потом проверять контрагентов, заполнять договоры, отвечать на вопросы в поддержке.
«Дадата» выдает AI свежие данные. Модель получит актуальные сведения о юрлицах и адресах. Будет знать, кто вчера закрылся и сменил реквизиты, какие новые дома и улицы появились. Поэтому не проворонит банкрота и не подставит в договор ФИО экс-директора.
Спасает нейросети от галлюцинаций. Модель не будет выдумывать юрлица и населенные пункты. Если поймет, что ее спрашивают о компании или адресе, сходит к «Дадате» за сведениями из ЕГРЮЛ, ЕГРИП, БФО, ГАР.
Теперь на обработку первичной документации бухгалтеры тратят меньше сил: вместо 20 минут ручной работы достаточно загрузить скан документа и подождать пару минут. Одна такая проверка обходится в 13 ₽. В день специалисты обрабатывают те же 30-40 документов, что и раньше, зато у них освободилось время на другие задачи.
Следующий шаг — обработка первичной документации без участия людей: агент в N8N, платформе для автоматизации процессов, будет сам принимать документы, проверять и загружать в «1С».
1. В «ОБИТ» сделали ИИ-помощника для продавцов . Он мигом собирает нужную для работы информацию из CRM, учетной системы, внешних справочников. Публичные данные о компаниях и адресах получает от «Дадаты».
2. Юрист навайбкодила сервис автоматизации документооборота . Он самостоятельно получает реквизиты компаний в «Дадате» и подставляет в нужные места документов.
О данных
Кейсы
Сообщение 20 → 2 мин на проверку «первички». Альфа-Лизинг сделал AI-портал, который автоматизирует работу бухгалтеров появились сначала на Блог сервиса DaData .