Масштаб и результат: 20–80 документов/день; смешанные рукописные/печатные фотографии документов с объекта. Достигнуто 96% корректной валидации (цель ≥80%). Маршрутизация: валидные → 1С, невалидные → авто‑замечания автору. Ключевые сложности и решения: OpenCV‑предобработка; PaddleOCR/Tesseract + модель рукописного текста; словари терминов. Детекция подписей/печати (YOLO/Detectron), layout‑анализ, обязательные поля. Генерация понятных замечаний (правила + LLM‑API). Архитектура: Приёмник web/API → очередь → обработчики → маршрутизация (1С/возврат). MinIO/S3 (изображения), PostgreSQL (статусы), интеграция с 1С (REST/OData). Мониторинг Prometheus/Grafana, Sentry/ELK. Стек и технологии: Python/FastAPI, OpenCV, PaddleOCR/Tesseract, YOLOv5/Detectron2, layout‑parser. Celery/RQ + Redis/RabbitMQ; PostgreSQL; Docker/CI. Качество данных и контроль: Контрольная выборка, 96% точности; Отчёты по причинам отказов. Что получил заказчик: «Ворота качества» для документов: быстрый учёт в 1С и экономия на ручной проверке (модель высвободила целый рабочий день у 2-х сотрудников).