← К карточке Выжимка карточки для печати или сохранения в PDF
Цифровой маркетплейс
platforms.su/platform/75734
каталог российского ПО · 23.10.2026

Программный продукт БухAI

Разработчик: Ковалев Андрей Евгеньевич · ИНН 780502529729
✓ Реестр российского ПО №35057 Бухгалтерский учёт
—0 отзывов
—функций
—кейсов внедрения
—заказчиков по госзакупкам
—тарифов
2026на площадке с

О продукте

1.1. Назначение ПО
Программный продукт «Бух AI» предназначен для полной автоматизации бухгалтерского учёта бизнесом Российской Федерации. Система выполняет полный цикл учётных операций: от получения первичного документа (бумажного или электронного) до формирования бухгалтерской проводки, расчёта налоговых обязательств, риск-оценки и выдачи нормативно обоснованной консультации без участия квалифицированного бухгалтера.
1.2. Область применения
Бухгалтерский и налоговый учёт для всех субъектов предпринимательства, работающих на территории Российской Федерации.
1.3. Поддерживаемые налоговые режимы
Общая система налогообложения (ОСНО)
Упрощённая система налогообложения (УСН 6% — доходы)
Упрощённая система налогообложения (УСН 15% — доходы минус расходы)
Единый сельскохозяйственный налог (ЕСХН)
Патентная система налогообложения (ПСН)

Функциональные характеристики

Функциональные характеристики

2.1. Модуль распознавания документов (OCR-пайплайн)

Приём первичных документов в форматах PNG, JPEG, TIFF, PDF с разрешением от 100 до 2400 DPI.

Предобработка изображений: улучшение контраста методом CLAHE в цветовом пространстве Lab (сохранение текста размером 6–8 пунктов) и коррекция угла наклона с использованием быстрого преобразования Фурье.

Параллельное распознавание двумя независимыми движками: нейросетевым VLM (fine-tuned на корпусе российских первичных документов) и классическим OCR (Tesseract 5 / EasyOCR).

Ансамблевая верификация: числовое сравнение результатов двух движков, проверка ИНН по алгоритму контрольных разрядов МНС России, математическая кросс-проверка таблиц позиций.

Структуризация документа: классификация типа документа (счёт-фактура, акт, накладная, УПД, платёжное поручение, кассовый чек), извлечение реквизитов продавца/покупателя и таблицы позиций.

2.2. Нейросетевой движок формирования проводок и отчётности

Классификация хозяйственной операции по четырём признакам (тип документа, направление, система налогообложения, категория товара/услуги).

Выбор шаблона проводки из матрицы 192 комбинаций (6×2×4×4) с нормативной привязкой к Плану счетов (Приказ Минфина № 94н), ПБУ и ФСБУ.

Автоматическая математическая деривация ставки НДС из числовых значений документа.

Формирование налоговых регистров: книга покупок и книга продаж (НДС), книга учёта доходов и расходов (УСН), регистры по НДФЛ с прогрессивной шкалой ставок.

2.3. Высокопроизводительный модуль обработки

Балансировка нагрузки между локальными GPU-ускорителями.

Механизм защиты от каскадных отказов (Circuit Breaker) с тремя состояниями.

Управляемая очередь запросов с экспоненциальным откатом.

Оптимизация нейросетевого вывода: батчинг, квантизация (INT8/FP16), кэширование весов моделей, ONNX Runtime.

2.4. Модуль AI-консультирования (RAG)

База знаний: более 91 нормативного акта (НК РФ, ПБУ, ФСБУ, письма ФНС/Минфина) с фрагментацией 128 токенов и перекрытием 20 токенов.

Гибридная система поиска: лексический поиск (TF-IDF с 70+ бухгалтерскими терминами и весами источников) + векторный поиск (384-мерные эмбеддинги, pgvector, косинусное сходство, индекс HNSW) с объединением результатов через Reciprocal Rank Fusion (k=60).

Контекстное сжатие: отбор топ‑3 наиболее релевантных абзацев на фрагмент, ограничение 350 символов на абзац.

Четырёхэтапный алгоритм генерации ответа: анализ вопроса → поиск нормативного основания → расчёт (встроенные инструменты: НДФЛ, УСН, НДС, страховые взносы) → внутренний аудит ответа.

2.5. Модуль оценки налоговых и финансовых рисков

Трёхуровневый скоринг рисков:

Контроль соотношения вычетов по НДС с пороговыми значениями 89% и 95% по методике ФНС (ст. 54.1 НК РФ).

Контроль предельных значений для УСН (доход, численность, остаточная стоимость ОС).

Статистическое обнаружение аномальных операций методом Z-оценки по скользящему окну (предупреждение при |z|>3,0, критический сигнал при |z|>5,0).

2.6. Модуль безопасности и изоляции данных

Двухуровневая защита от атак IDOR: проверка принадлежности org_id текущему пользователю на уровне URL и тела запроса; скрытое обнуление org_id в AI-модуле.

Блокировка закрытых учётных периодов (HTTP 423 Locked при попытке изменения данных закрытого периода).

Изоляция данных в кэше: ключ hash(normalize(query_text) + org_id), нечёткое сопоставление (>80% значимых слов), LRU 500 записей, TTL 1 час.

2.7. Модуль управления контрагентами

Дедупликация контрагентов по ИНН с использованием upsert-операции.

Приоритет источника: данные из реестра ФНС > данные из OCR > ручной ввод.

Обогащение данных через открытое API ФНС (статус, ОКВЭД, юридический адрес) с кэшированием на 24 часа.

2.8. Модуль кэширования

Кэширование ответов AI-консультанта с ключом, включающим org_id.

Стратегия вытеснения: LRU, максимум 500 записей.

Потоковое воспроизведение кэшированных ответов.

3. Архитектура и технологический стек

3.1. Архитектура

Система организована по принципу конвейерной обработки документов с модульной слабой связанностью. Основной конвейер включает этапы: приём документа → предобработка изображения → параллельное распознавание → ансамблевая верификация → структуризация → формирование проводок → оценка рисков → вывод результата. Параллельная ветка обеспечивает AI-консультирование.

3.2. Технологический стек

Backend: Python 3.11+, FastAPI / Flask

Нейросети: PyTorch / ONNX Runtime

OCR: Tesseract 5, BuhIA-OCR

Базы данных: PostgreSQL 15+ (включая pgvector), Redis / in-memory LRU

Очередь задач: AsyncIO Queue / Celery

Frontend: React / Vue.js

Обработка изображений: OpenCV, Pillow

GPU: ROCm, локальные ускорители (on‑premise)

4. Требования к техническим и программным средствам

Процессор: x86_64, не менее 4 ядер

Оперативная память: не менее 16 ГБ

GPU (опционально, но рекомендуется для полной производительности): не менее 16 ГБ VRAM

Дисковое пространство: не менее 100 ГБ

Операционная система: любая, совместимая с Docker / виртуализацией (поддерживается работа на Linux, Windows Server, Astra Linux, РЕД ОС, Альт ОС, ROSA Linux)

Дополнительно: доступ к сети Интернет для обновления базы знаний и API ФНС (не требуется для основного учёта)

5. Соответствие законодательству РФ

Обработка персональных данных: ФЗ № 152‑ФЗ — все вычисления на локальном оборудовании, данные не передаются в облачные сервисы третьих лиц.

Формирование первичных учётных документов: ФЗ № 402‑ФЗ — OCR-модуль распознаёт установленные формы, проводки создаются при наличии всех обязательных реквизитов (ст. 9).

План счетов бухгалтерского учёта: Приказ Минфина № 94н — все шаблоны проводок используют допустимые счета актуального Плана счетов.

Расчёт налогов: НК РФ (актуальная редакция) — встроены НДФЛ (прогрессивная шкала 5 ступеней), УСН, налог на прибыль 20%, страховые взносы.

Контроль правомерности налоговых вычетов: ст. 54.1 НК РФ — модуль оценки рисков автоматически контролирует соотношение вычетов НДС по методике ФНС.

ФСБУ для учёта ОС, НМА, аренды: ФСБУ 6/2020, ФСБУ 14/2022, ФСБУ 25/2018 — шаблоны проводок соответствуют новым стандартам.

Формирование счетов-фактур: Постановление Правительства РФ № 1137 — OCR верифицирует наличие всех обязательных реквизитов по ст. 169 НК РФ.

6. Дополнительные сведения

6.1. Преимущества перед существующими аналогами

Отсутствие необходимости передачи данных в облако (полная локальная обработка).

Автоматическое формирование проводок по результатам распознавания без ручного ввода.

Консультирование с точными ссылками на статьи, строки и страницы нормативных актов.

Встроенная оценка налоговых рисков по методике ФНС и статистическая аномалия.

6.2. Информация о локализации

Исходный код разработан на территории Российской Федерации.

Вся документация, пользовательский интерфейс и система помощи — на русском языке.

Техническая поддержка оказывается на русском языке с территорий РФ.

Все используемые библиотеки с открытым исходным кодом (Python, PyTorch, ONNX Runtime, PostgreSQL, Redis, Tesseract, OpenCV, Pillow) — общедоступны, модификация исходного кода и сборка выполняются правообладателем.

6.3. Сведения о совместимости с отечественными ОС

Проведено тестирование и подтверждена совместимость с:

Astra Linux (версии 1.7, 1.8)

РЕД ОС (версии 7.3, 8.0)

Альт ОС (версии 10, 11)

ROSA Linux (версии 12, 13)

Тарифы и цены

Вендор не опубликовал редакции и цены — стоимость по запросу.

Вендор и ссылки

РазработчикКовалев Андрей Евгеньевич
ИНН780502529729
Документацияbuhai.tech/system.html
Карточкаplatforms.su/platform/75734
Цифровой маркетплейс — каталог российского ПО · platforms.su/platform/75734 Данные на 23.10.2026