Программный продукт БухAI

«Программный продукт БухAI» включено в реестр российского ПО: реестровая запись № 35057, решение Экспертного совета (протокол № 649пр от 20.08.2026). Правообладатель — КОВАЛЕВ А. Е. Заявление № 373617 от 05.07.2026.

Статус: Включено в реестр · Этап: В реестре · ПО

Номер заявления: № 373617, зарегистрировано 05.07.2026
Правообладатель: КОВАЛЕВ А. Е.
Реестровая запись: Реестровая запись №35057 от 07.09.2026
Классы ПО: 11.04 Средства интеллектуального анализа данных (Data Mining); 05.13 Средства интеллектуальной обработки информации и интеллектуального анализа бизнес-процессов

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 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)

Свидетельство Роспатента: № 2026618645 от 26.03.2026
Код ОКПД 2: 62 Продукты программные и услуги по разработке программного обеспечения; консультационные и аналогичные услуги в области информационных технологий
ИНН правообладателя: 780502529729
Документация: buhai.tech

По карточке заявления на сайте реестра, обновлена там 24.06.2026.

Решения Экспертного совета

Включить в реестр — протокол № 649пр от 20.08.2026, голосование: за 27, против 0, воздержались 1; поручение оператору от 07.09.2026
- Класс программного обеспечения: Средства интеллектуального анализа данных (Data Mining), Средства интеллектуальной обработки информации и интеллектуального анализа бизнес-процессов
- Специальный признак об отнесении программного обеспечения к сфере искусственного интеллекта: Устанавливать

История заявления

07.09.2026 — реестровая запись № 35057
20.08.2026 — решение Экспертного совета: Включить в реестр (протокол № 649пр)
05.07.2026 — появилось в списке со статусом «Включено в реестр»

Программный продукт БухAI

О продукте

Решения Экспертного совета

История заявления

Похожие продукты в классе 11.04

Читайте также