Задача

В управляющей компании жилого комплекса исполнитель, оказывая услуги (ремонт, уборка, вывоз мусора и т.д.), вручал квитанцию клиенту и затем передавал копию квитанции директору, который вручную вносил все данные в таблицу для учёта и сверки.

Проблемы:

• Человеческий фактор (ошибки при ручном вводе).
• Задержки в обновлении таблицы.
• Трудозатраты на проверку каждой квитанции.

Решение

Мы построили полностью автоматизированный процесс, используя n8n, распознавание изображений и интеграции с Telegram и таблицами Google Sheets.

1. Фото квитанции от исполнителя
   • Исполнитель делает фото квитанции в Telegram-боте.
   • Фотография автоматически отправляется в n8n через Webhook.
2. Распознавание текста (OCR)
   • n8n вызывает OCR-сервис Google Vision API.
   • С фотографии извлекаются данные:
     📅 дата, 💰 сумма, 🧾 номер квитанции, 🏠 адрес, 👤 ФИО клиента.
3. Запись в таблицу
   • Все распознанные данные записываются в таблицу Google Sheets.
   • В столбце «Статус» автоматически устанавливается значение: пусто (т.е. «не подтверждено»).
4. Уведомление директору
   • n8n отправляет уведомление директору в Telegram с кнопкой/ссылкой на таблицу и прикреплённым фото квитанции.
   • Сообщение:
     «Поступила новая квитанция от [сотрудник], адрес: [адрес]. Проверьте, пожалуйста.»
5. Проверка и подтверждение
   • Директор открывает таблицу, сравнивает данные с фото.
   • Если всё корректно — вручную меняет статус “на подтверждено“

Результаты

• 🕒 Время обработки одной квитанции сократилось с 10–15 минут до 1 минуты
• ❌ Исключены ошибки при ручном вводе
• 📲 Директор теперь моментально получает уведомления и легко проверяет данные
• 📂 Вся база квитанций структурирована и готова к отчётности или выгрузке