Калькулятор ROI ИИ для бэк-офиса
Счета, формы, согласования и сверки редко попадают в презентации про ИИ, но именно там исследования раз за разом находят деньги. Калькулятор ниже оценивает документную работу вашей команды. Подставьте свои цифры.
Пресет открывается с 3 000 инвойсов в месяц, 6 минут сотрудника операционки на инвойс при 35 евро в час, 2 000 входных и 500 выходных токенов на инвойс и проверка человеком каждого четвёртого, при типовой сборке за 18 000 евро. Доля проверки здесь выше, чем в поддержке, намеренно, потому что в бэк-офисе есть контрольные точки комплаенса, которые остаются за людьми.
Ваши цифры
С налогами и накладными час стоит 16,25 €.
Подробнее · минуты на задачу, сборка, хостинг, токены
С момента открытия страницы задача стоила
Один и тот же день, два способа
При 3 000 инвойсов в месяц это 144 в рабочий день. Человек тратит на каждую 6 минут.
Каждый квадрат это один инвойс. Золотая искра это модель, которая пишет все 144 ответов, около 6 секунд на каждый. Штриховка это человек, который читает 25 из каждых 100 перед отправкой.
Двенадцать месяцев, сборка оплачена один раз
Сборка окупается за 41 дн. Дальше каждый месяц остаётся 4 379 €. За двенадцать месяцев 46 547 €.
Из 100 ответов сколько читает человек?
Нажмите на квадрат. Это самая честная цифра во всём расчёте, и стоит она больше, чем сама модель.
Честно, почти не важно
Семь моделей по прайсу, за инвойс с той же проверкой. От самой дешёвой до самой дорогой весь прайс умещается в 0,0194 €. SaaS-агент с оплатой за резолюцию в 5,9 раз дальше.
С Claude Sonnet 5.5 токены это 0,0099 € из 0,15 € за инвойс. Остальное читает человек. Модель выбирайте по качеству, долю проверки по цене.
Ваши цифры и опубликованные цены. Больше ничего.
6 мин / 60 × 16,25 € = 1,63 €(2 000 × €1,84 + 500 × €9,20) / 1M × 1.2 = 0,0099 €25% × 2 мин / 60 × 16,25 € = 0,14 €(3 000 × (1,63 € − 0,15 €) − 60 €) × 12 − 6 000 € = 46 547 €Все формулы, цены моделей и дефолты задач
Каждая формула с вашими значениями
6 мин / 60 × 16,25 € = 1,63 €(2 000 × €1,84 + 500 × €9,20) / 1M × 1.2 = 0,0099 €25% × 2 мин / 60 × 16,25 € = 0,14 €(3 000 × (1,63 € − 0,15 €) − 60 €) × 12 − 6 000 € = 46 547 €6 000 € / 4 379 € в месяц = 41 дн(6 000 € / 12 + 60 €) / (1,63 € − 0,15 €) = 379 в месяцОпубликованные цены, USD за миллион токенов
Цены от 2026-10-21. Скопированы со страниц вендоров в указанную дату. Перед подписанием чего-либо сверьтесь со страницей по ссылке.
| Модель | Вход | Выход | Источник |
|---|---|---|---|
| Claude Haiku 5.5Anthropic | $0.1 | $0.5 | Страница цен ↗ |
| Claude Sonnet 5.5Anthropic | $2 | $10 | Страница цен ↗ |
| Claude Opus 5.5Anthropic | $4 | $20 | Страница цен ↗ |
| Gemini 3.8 FlashGoogle | $0.75 | $3.75 | Страница цен ↗ |
| Gemini 3.1 ProGoogle | $2 | $12 | Страница цен ↗ |
| GPT-6 LunaOpenAI | $0.1 | $0.5 | Страница цен ↗ |
| GPT-6 SolOpenAI | $2 | $10 | Страница цен ↗ |
| Intercom Fin (за резолюцию)SaaS, за резолюцию | $0.99 / задача | Страница цен ↗ | |
Что закладывает каждая задача
| Задача | Минут | Токены вход / выход | Проверка | Сборка | Экономия в год |
|---|---|---|---|---|---|
| Ответ на тикет поддержки | 8 | 1 200 / 400 | 20% × 3 мин | 4 500 € | 90 641 € |
| IT-заявка (сброс, доступ) | 12 | 900 / 300 | 15% × 2 мин | 5 000 € | 51 222 € |
| Ресёрч и квалификация лида | 15 | 2 500 / 600 | 30% × 4 мин | 3 500 € | 31 543 € |
| Черновик письма / КП | 40 | 3 000 / 1 200 | 100% × 8 мин | 3 000 € | 27 408 € |
| Разбор инвойса, ввод в систему | 6 | 2 000 / 500 | 25% × 2 мин | 6 000 € | 46 547 € |
| Классификация и маршрутизация письма | 2 | 600 / 100 | 5% × 1 мин | 2 500 € | 47 247 € |
| Ответ на вопрос RFP / анкеты безопасности | 25 | 4 000 / 800 | 60% × 6 мин | 5 000 € | 8 148 € |
| Напоминание об оплате, касание по дебиторке | 6 | 1 500 / 300 | 30% × 2 мин | 4 000 € | 21 486 € |
| Своя задача | 10 | 1 500 / 500 | 30% × 3 мин | 4 000 € | 24 749 € |
Рабочие оценки по проектам 2025 и 2026 годов, не бенчмарки. Каждая цифра редактируется выше. Экономия считается при вашей зарплате, валюте и модели.
Прислать расчёт на почту
Одно письмо с цифрами и ссылкой на этот расчёт. Без рассылки.
Что ИИ реально автоматизирует в бэк-офисе
Современный документный ИИ давно ушёл дальше OCR-шаблонов. Типовая первая сборка закрывает:
- 01Структурное извлечение из счетов, заказов и форм с оценкой уверенности по каждому полю и очередью ручной проверки для всего ниже порога.
- 02Трёхстороннюю сверку счёта, заказа и поступления, где люди видят только расхождения.
- 03Продвижение согласований с напоминаниями, эскалацией и трекингом статусов, которые сейчас делаются пересылкой писем.
- 04Разбор общих почтовых ящиков, где письма классифицируются, данные извлекаются, а на типовые ответы готовятся черновики.
- 05Сборку отчётов из систем, которые не общаются между собой, к началу понедельничной планёрки.
Реалистичные диапазоны
Документные пайплайны входят в число самых надёжных ИИ-инвестиций. Объёмы стабильны, форматы повторяются, точность измерима по каждому полю. Калькулятор считает ручную проверку явно и не применяет долю автоматизации. Поднимите долю проверки до 40-50 процентов, если документы приходят сканами и фото, и планируйте по этой цифре.
Что говорят исследования
Три датированных вывода с источниками о том, где автоматизация бэк-офиса реально окупается:
Проект NANDA Массачусетского технологического института в июле 2025 года сообщил, что около 50 процентов корпоративных GenAI-бюджетов уходит на продажи и маркетинг, хотя автоматизация бэк-офиса часто даёт лучший ROI, а успешные внедрения экономят от 2 до 10 миллионов долларов в год на аутсорсинговой обработке.
MIT Project NANDA, State of AI in Business 2025, июль 2025 ↗
Глобальный опрос Deloitte 2022 года по интеллектуальной автоматизации среди 479 руководителей показал, что организации, масштабировавшие автоматизацию, снизили издержки в среднем на 32 процента при типичной окупаемости около 22 месяцев.
Исследование Deloitte для Docusign, опубликованное в апреле 2026 года, показало, что организации с агентными документными процессами сообщают о почти 30 процентов более высоком ROI, HR-команды возвращают 45 процентов времени на договорах, а юристы 37 процентов.
Как читать результат
Обратите внимание на противоречие в исследованиях. MIT нашёл, что 95 процентов GenAI-пилотов не дали измеримого результата, но победители сосредоточены именно здесь, в документах и процессах. Разница в скоупе. Пилот «исследуем ИИ для операционки» проваливается, а сборка, которая извлекает три поля из одного формата счёта и постит их в ERP, окупается и зарабатывает право на следующий проект. Берите консервативный год в калькуляторе как бизнес-кейс, а основную экономию как цель.
Вопросы про ROI в бэк-офисе
01Насколько точное ИИ-извлечение из документов?
На цифровых PDF извлечение стандартных полей очень надёжно, сканы и фото сложнее. Поэтому каждый пайплайн у нас идёт с оценкой уверенности по полям и очередью проверки: система знает, в чём не уверена, и спрашивает человека.
02Это просто RPA под новым именем?
Нет. Классический RPA повторяет клики и ломается при смене вёрстки. Извлечение на LLM читает документ как человек: новый шаблон счёта немного снижает точность, а не останавливает пайплайн.
03Что с нашими данными и GDPR?
Пайплайны работают в ваших аккаунтах, для чувствительных документов – полностью on-prem, данные не покидают вашу сеть. Мы компания из ЕС и по умолчанию строим под GDPR.
04Сколько стоит проект документной автоматизации?
Автоматизация процессов и документов начинается примерно от 2 000 долларов за один пайплайн; задача по умолчанию закладывает 18 000 евро за более полную сборку по нескольким типам документов. Цифра фиксируется письменно после бесплатного скоуп-звонка.