Сверка инвойса китайского поставщика с заказом: как найти расхождения до оплаты

Типичная ситуация. Вы три недели договаривались с фабрикой в WeChat: цена за штуку, упаковка, условия поставки, срок. Потом приходит Proforma Invoice в PDF или фотографией, и менеджер за пять минут пробегает его глазами перед оплатой. Сумма похожа, логотип фабрики на месте. Деньги ушли.

Через месяц на складе выясняется, что в счёт попала строка «mould fee» на 300 долларов, о которой никто не договаривался. Или вместо FOB стоит EXW, и доставку до порта теперь оплачиваете вы. Или количество в коробке другое, и вся логистика пересчитывается.

Где чаще всего расходится инвойс и переписка

Большинство ошибок не злой умысел. На фабрике счёт собирает другой человек, не тот, с кем вы переписывались. Он берёт старый шаблон и вписывает то, что видит в системе. Вот что я проверяю в первую очередь:

• Цена за единицу и валюта. Договорились в юанях, в счёте доллары по курсу фабрики. Или цена из прошлогоднего прайса.
• Количество и кратность. MOQ, штук в коробке, число коробок. Ошибка в одной цифре меняет объём груза.
• Условия поставки. FOB, EXW, CIF. Разница между ними легко съедает 5–10% от суммы партии.
• Лишние строки. Образцы, пресс-форма, банковская комиссия, «packing charge».
• Банковские реквизиты. Новый счёт получателя или другое название компании. Это самый опасный пункт: подмена реквизитов через взломанную почту поставщика встречается регулярно, и деньги потом не вернуть.
• Сроки и предоплата. 30/70 вместо оговорённых 50/50, срок отгрузки сдвинут на две недели.

Менеджер, который ведёт десять поставщиков, всё это руками не проверит. Он смотрит на итоговую сумму.

Как устроена автоматическая сверка

Схема простая, и в ней важно разделить работу между нейросетью и обычным кодом.

1. Приём документа. Менеджер пересылает инвойс боту в Telegram или кладёт в папку. Подходит PDF, Excel и фото с телефона.
2. Распознавание. Модель с поддержкой изображений (например, Qwen-VL или GPT-4o) вытаскивает из документа таблицу: позиции, количество, цены, валюту, Incoterms, реквизиты, условия оплаты. На этом шаге нейросеть хороша: ей всё равно, на английском счёт или на китайском, кривой там шаблон или ровный.
3. Сравнение. Дальше работает код, а не нейросеть. Он берёт извлечённые данные и сравнивает с заказом из вашей таблицы или МойСклад. Цены, суммы, количество, реквизиты. Считать и сравнивать числа модели доверять нельзя: она может «округлить» или пропустить строку.
4. Проверка реквизитов. Отдельный список доверенных счетов по каждому поставщику. Новый счёт получателя означает красный флаг и звонок фабрике голосом, а не в WeChat.
5. Отчёт. В Telegram приходит короткая сводка: «Совпадает» или список расхождений со строками и разницей в деньгах.

Если заказ в таблице не заведён, бот может сравнить счёт с выжимкой из переписки. Но это слабее: в чате договорённости размыты, и проще один раз завести заказ в таблицу.

Сколько это стоит и когда окупается

Расчёт ориентировочный, под небольшого импортёра.

• Разработка: от 40 до 90 тысяч рублей в зависимости от того, откуда брать заказы (Google Таблица проще, 1С сложнее) и сколько форматов инвойсов у ваших поставщиков.
• Срок: 2–4 недели вместе с проверкой на реальных старых счетах.
• Работа в месяц: распознавание одного инвойса через API стоит единицы рублей. Даже 100 счетов в месяц укладываются в несколько сотен рублей плюс сервер.

Окупаемость считаем от одной пойманной ошибки. Партия на 20 тысяч долларов, лишняя строка на 300 долларов или неверный Incoterms на 5% стоят от 27 до 90 тысяч рублей по сегодняшнему курсу. Одна такая находка закрывает разработку. Подмена реквизитов стоит всю партию.

Честно о том, где сверка не нужна. Если у вас два постоянных поставщика и один заказ в квартал, проще завести чек-лист из шести пунктов выше и проверять руками. Автоматизация имеет смысл, когда счетов больше десятка в месяц или когда их проверяет не тот человек, который договаривался.

Что подготовить перед запуском

• 10–20 старых инвойсов от разных поставщиков, в том числе фото.
• Таблицу заказов или выгрузку из учётной системы.
• Список проверенных реквизитов по каждой фабрике.
• Ответ на вопрос, кто получает отчёт и кто решает, платить или нет.

С этим набором первая версия проверяет реальные счета уже на второй неделе. Первый месяц я советую держать двойную проверку: бот присылает отчёт, а менеджер всё равно смотрит счёт сам. Так быстро видно, где распознавание путает строки, и правила сверки можно подкрутить под конкретных поставщиков.

Автоматизирую ваш бизнес с помощью ИИ: Telegram-боты, чат-боты, интеграции и сайты под ключ. Если вы платите китайским фабрикам и устали ловить сюрпризы в счетах, напишите мне в Telegram @galich_co. Бесплатно разберём вашу задачу, и я предложу решение под ваш поток инвойсов.