Syntellect Tessa Электронный архив бухгалтерских документов торговой сети

Продукт
Название базовой системы (платформы): Syntellect Tessa
Разработчики: Синтеллект (Syntellect)
Отрасли: Торговля
Технологии: СЭД,  СЭД - Системы потокового распознавания

Сокращение времени на ввод и обработку документов за счет автоматизации процессов обработки входящей и исходящей финансовой документации.

Отрасль - Основная: оптовые и розничные торговые сети. Возможно применение в любых организациях и на любых предприятиях с большим потоком первичной финансовой документации.

Процессы, которые были автоматизированы

Автоматизированы процессы обработки входящей и исходящей финансовой документации организации. Основные этапы обработки входящих документов:

  • сканирование;
  • автоматическая классификация, распознавание атрибутов и создание карточки документа с привязкой к закупке в учетной системе и к карточке договора в СЭД (автоматически распознается до 95% всех документов);
  • ручная классификация и ввод реквизитов неформализованных документов или документов, не прошедших автоматическое распознавание (5%);
  • обработка документов в электронном виде сотрудниками бухгалтерии;
  • сопровождение логистики бумажных оригиналов внутри компании;
  • проверка и упаковка бумажных оригиналов в архивные короба;
  • передача архивных коробов на хранение во внешнюю организацию.

Основные этапы обработки исходящих документов:

  • создание в учетной системе комплекта документов со штрихкодами, печать документов, создание карточки документа в СЭД;
  • подписание документов в компании, отправка документов контрагенту;
  • получение документов от контрагента, их сканирование;
  • автоматическая привязка документов к карточкам по штрихкоду;
  • Сопровождение логистики бумажных оригиналов внутри компании;
  • Проверка и упаковка бумажных оригиналов в архивные короба;
  • Передача архивных коробов на хранение во внешнюю организацию.

С помощью технологий ABBYY FlexiCapture анализируются как строго формализованные, так и слабо формализованные типовые формы бухгалтерских документов, в том числе:

  • счет-фактура,
  • товарная накладная (ТОРГ-12),
  • акт выполненных работ,
  • акт о приемке выполненных работ (форма КС-2),
  • расходная накладная,
  • справка о стоимости выполненных работ и затрат (форма КС-3),
  • счет на оплату,
  • товарно-транспортная накладная (форма 1-T).

Решаемые задачи

Оптимизация процессов обработки и хранения финансовой документации торговых сетей, в том числе:

  • сокращение времени на ввод и обработку документов;
  • упорядочение процессов обработки документов: документы в бухгалтерию поступают только в электронном виде в течение одного рабочего дня с момента их сканирования;
  • сокращение издержек, связанных с поиском и потерей документов; создание единого хранилища финансовой документации;
  • упрощение процедур предоставления документации проверяющим органам;
  • возможность группировки сотрудников — участников процесса обработки — в соответствии с особенностями организационной структуры компании за счет централизованной обработки документов в электронном виде;
  • усиление позиций компании на рынке.

Бизнес-эффект

  • 95% документов индексируются автоматически — существенное сокращение временных затрат на ввод документов.
  • Все бизнес-пользователи работают в одной системе — сокращение времени на обработку документов.
  • Процесс стал прозрачен — руководство компании всегда в курсе текущей ситуации.
  • Возможность легко контролировать и масштабировать.
  • Возможность легко и быстро модифицировать решение под любые изменения процесса.

Принцип работы

По завершении поставки или выполнения услуг контрагент присылает комплект документов. Ответственный сотрудник создает в учетной системе закупку, наклеивает на документы стикеры с уникальными штрихкодами, пропускает документы через потоковый сканер и прикрепляет сканированные образы к закупке.

Далее следует автоматическая классификация документов закупки, распознавание штрихкода и основных атрибутов для каждого документа. Для этих целей задействована OCR-система ABBYY FlexiCapture 10. В подавляющем большинстве (до 95%) документов из входящего потока, шаблоны которых были предварительно изучены и настроены специалистами Syntellect на основании нескольких десятков образцов документов каждого типа, ABBYY FlexiCapture распознает типы и ключевые атрибуты.

Благодаря использованию технологии ABBYY Mobile Data Capture Solution, существенно сокращается время на создание закупки — фактически с нескольких минут ручного заполнения до нескольких секунд, также уменьшается вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором.

Электронные документы приложены и классифицированы. Бумажные документы ожидают отправки в архив, а электронные образы направляются в Единый центр обработки на первичную проверку и дозаполнение реквизитов закупки и затем поступают в бухгалтерию на оприходование и фактуровку. Движением документов по процессу управляет СЭД, при этом сотрудники бухгалтерии также работают с образами электронных документов непосредственно из интерфейса учетной системы.

После обработки документов бухгалтерией учетная система формирует реестры на отправку оригиналов документов, которые ответственный сотрудник передает со своего рабочего места в отдел контроля документационного обеспечения (КДО). Система автоматически проверяет поступление оригиналов всех документов из реестра на проверку в КДО. Далее проверенные документы передаются на рабочее место архивариуса.

Архивариус принимает документы и упаковывает их в файловые коробки, а затем в архивные короба. На все объекты этой своеобразной упаковочной «матрешки» наклеены уникальные штрихкоды, все отметки в системе производятся с помощью ручного сканера штрихкодов.

По заполненным архивным коробам СЭД формирует реестры на отправку в аутсорсинговую компанию по хранению документов. По факту размещения документов в хранилище компания-аутсорсер присылает ответные реестры, которые загружаются в СЭД, и документам присваивается соответствующий статус.

Для поиска документов в электронном архива в СЭД имеется специальное рабочее место, где по комбинации атрибутов можно найти и выгрузить любой комплект документов в случае аудита или налоговой проверки. Для получения оригиналов документов существует функционал отправки запросов в хранилище аутсорсинговой компании.

Информационные системы

Электронное хранилище документов и система управления процессами построены на базе Syntellect Tessa. В качестве средства классификации и распознавания документов используется платформа ABBYY FlexiCapture. Решение интегрируется с различными учетными системами, в том числе SAP, MS Dynamics AХ.

Реализованные проекты

Решение реализовано в Группе компаний ДИКСИ



Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Directum (Директум) (933)
  Elma (Элма, Интеллект Лаб, Практика БПМ) (658)
  Haulmont (Хоулмонт) (483)
  Корпоративные Системы – Консалтинг (КС-Консалтинг) (255)
  Comindware (Колловэар) (254)
  Другие (5788)

  Elma (Элма, Интеллект Лаб, Практика БПМ) (239)
  Directum (Директум) (118)
  Синтеллект (Syntellect) (86)
  Haulmont (Хоулмонт) (82)
  QuickBPM (80)
  Другие (432)

  Elma (Элма, Интеллект Лаб, Практика БПМ) (115)
  Directum (Директум) (82)
  Haulmont (Хоулмонт) (35)
  Синтеллект (Syntellect) (34)
  Этлас-Софт (Atlas Soft) (19)
  Другие (324)

  Directum (Директум) (84)
  Elma (Элма, Интеллект Лаб, Практика БПМ) (52)
  Синтеллект (Syntellect) (28)
  СКБ Контур (13)
  Haulmont (Хоулмонт) (13)
  Другие (198)

  Directum (Директум) (43)
  HRlink (Инновации в управлении кадрами) (8)
  СКБ Контур (7)
  ЦИТ-Регион (7)
  Этлас-Софт (Atlas Soft) (4)
  Другие (69)

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Directum (Директум) (37, 1953)
  Docsvision (ДоксВижн) (43, 865)
  Электронные офисные системы (ЭОС) (29, 753)
  Elma (Элма, Интеллект Лаб, Практика БПМ) (7, 744)
  1С Акционерное общество (22, 550)
  Другие (850, 3792)

  Elma (Элма, Интеллект Лаб, Практика БПМ) (1, 319)
  Directum (Директум) (7, 248)
  Синтеллект (Syntellect) (5, 87)
  Haulmont (Хоулмонт) (1, 84)
  Comindware (Колловэар) (1, 78)
  Другие (58, 193)

  Directum (Директум) (6, 245)
  Elma (Элма, Интеллект Лаб, Практика БПМ) (3, 115)
  Docsvision (ДоксВижн) (4, 50)
  Синтеллект (Syntellect) (1, 36)
  Haulmont (Хоулмонт) (1, 35)
  Другие (47, 124)

  Directum (Директум) (3, 150)
  Elma (Элма, Интеллект Лаб, Практика БПМ) (3, 52)
  Синтеллект (Syntellect) (4, 30)
  1С Акционерное общество (5, 22)
  СКБ Контур (7, 13)
  Другие (33, 114)

  Directum (Директум) (2, 41)
  Синтеллект (Syntellect) (3, 24)
  1С Акционерное общество (3, 9)
  HRlink (Инновации в управлении кадрами) (1, 9)
  СКБ Контур (2, 7)
  Другие (34, 43)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Directum (СЭД/ECM-система) - 1965 (861, 1104)
  Docsvision (СЭД/ECM-система) - 1037 (791, 246)
  Дело (ЭОС) - 615 (506, 109)
  ТЕЗИС Система управления документами и задачами - 506 (504, 2)
  1С:Документооборот 8 - 506 (142, 364)
  Другие 1494

  ELMA365 ECM - 319 (319, 0)
  Directum (СЭД/ECM-система) - 247 (10, 237)
  Syntellect Tessa - 119 (64, 55)
  ТЕЗИС Система управления документами и задачами - 84 (84, 0)
  Comindware Business Application Platform - 78 (78, 0)
  Другие -144

  Directum (СЭД/ECM-система) - 246 (9, 237)
  ELMA365 ECM - 109 (108, 1)
  Docsvision (СЭД/ECM-система) - 90 (49, 41)
  Syntellect Tessa - 36 (36, 0)
  ТЕЗИС Система управления документами и задачами - 35 (35, 0)
  Другие -178

  Directum (СЭД/ECM-система) - 150 (3, 147)
  ELMA365 ECM - 44 (44, 0)
  Syntellect Tessa - 35 (30, 5)
  Docsvision (СЭД/ECM-система) - 19 (9, 10)
  1С:Документооборот 8 - 18 (8, 10)
  Другие -69

  Directum (СЭД/ECM-система) - 41 (0, 41)
  Syntellect Tessa - 25 (24, 1)
  HRlink Система электронного кадрового документооборота - 9 (9, 0)
  1С:Документооборот 8 - 7 (2, 5)
  VK HR Tek - 5 (5, 0)
  Другие -12

Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (241)
  Directum (Директум) (132)
  Smart Engines (Смарт Энджинс) (123)
  Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (91)
  Синтеллект (Syntellect) (78)
  Другие (745)

  Синтеллект (Syntellect) (52)
  Smart Engines (Смарт Энджинс) (14)
  ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (10)
  Directum (Директум) (5)
  Abbyy Россия (4)
  Другие (32)

  ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (10)
  Beorg (Биорг) (8)
  Smart Engines (Смарт Энджинс) (7)
  NVI Solutions (Норд Вижен Интелледженс Солюшенс) (3)
  Digital Design (Диджитал Дизайн) (2)
  Другие (19)

  Smart Engines (Смарт Энджинс) (21)
  ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (13)
  Синтеллект (Syntellect) (5)
  Beorg (Биорг) (4)
  Digital Design (Диджитал Дизайн) (4)
  Другие (13)

  Smart Engines (Смарт Энджинс) (16)
  ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (8)
  Beorg (Биорг) (2)
  Digital Design (Диджитал Дизайн) (2)
  Ростелеком (1)
  Другие (5)

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (11, 242)
  Directum (Директум) (6, 161)
  Smart Engines (Смарт Энджинс) (16, 130)
  Abbyy Россия (16, 111)
  Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (5, 96)
  Другие (171, 621)

  Синтеллект (Syntellect) (2, 52)
  Smart Engines (Смарт Энджинс) (2, 14)
  ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (3, 8)
  Abbyy Россия (2, 7)
  Directum (Директум) (3, 6)
  Другие (16, 19)

  Smart Engines (Смарт Энджинс) (3, 11)
  ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (3, 10)
  Beorg (Биорг) (1, 8)
  Directum (Директум) (3, 4)
  Digital Design (Диджитал Дизайн) (3, 2)
  Другие (10, 11)

  Smart Engines (Смарт Энджинс) (2, 22)
  ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (4, 13)
  Синтеллект (Syntellect) (2, 5)
  Digital Design (Диджитал Дизайн) (2, 4)
  Beorg (Биорг) (1, 4)
  Другие (8, 10)

  Smart Engines (Смарт Энджинс) (3, 16)
  ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (3, 8)
  Digital Design (Диджитал Дизайн) (2, 2)
  Beorg (Биорг) (1, 2)
  Content AI (Контент ИИ) (1, 2)
  Другие (4, 4)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  ЭЛАР ПланСкан - 151 (151, 0)
  Synerdocs - 130 (130, 0)
  Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) - 116 (113, 3)
  ABBYY FlexiCapture - 93 (90, 3)
  Е1 Евфрат - 87 (87, 0)
  Другие 748

  Syntellect Tessa Мобильное согласование - 30 (30, 0)
  Syntellect Tessa Графический визуализатор процессов - 28 (28, 0)
  Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) - 12 (12, 0)
  ABBYY FlexiCapture - 6 (6, 0)
  ЭЛАР ПланСкан - 6 (6, 0)
  Другие 27

  Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) - 11 (10, 1)
  ЭЛАР ПланСкан - 9 (9, 0)
  Beorg Smart Vision - 8 (8, 0)
  Directum Jazz - 2 (2, 0)
  ЭЛАР ПауэрСкан - 2 (2, 0)
  Другие 12

  Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) - 18 (18, 0)
  ЭЛАР ПланСкан - 8 (8, 0)
  Syntellect Tessa Графический визуализатор процессов - 4 (4, 0)
  Beorg Smart Vision - 4 (4, 0)
  ЭЛАР СканИмидж - 4 (4, 0)
  Другие 18

  Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) - 12 (12, 0)
  ЭЛАР ПланСкан - 5 (5, 0)
  Smart Code Engine (ранее Smart CardReader, Smart BarcodeReader и Smart MRZReader) - 4 (4, 0)
  ЭЛАР СканИмидж - 2 (2, 0)
  ContentReader Server - 2 (2, 0)
  Другие 7