[{"data":1,"prerenderedAt":232},["Reactive",2],{"J1LwF9hsf6":3,"JH7IoVLBkc":97},{"data":4,"meta":94},[5],{"id":6,"documentId":7,"seo_title":8,"seo_description":9,"seo_keywords":10,"title":8,"created":11,"body":12,"published":13,"weight":14,"published_date":15,"reading_time":16,"slug":17,"createdAt":18,"updatedAt":19,"publishedAt":20,"lead_magnet":10,"thumbnail":21,"blogcategory":60,"blogtags":68,"blogauthors":76,"micromarkups":86},71,"chy365eg77701x2w6fx9d67s","МЧД: что это и как оформить машиночитаемую доверенность ","Что такое МЧД, как ее оформить, получить и подписать электронной подписью. Кто в компании выдает и хранит доверенности в электронном документообороте. ",null,"2026-10-12","\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/Vnutr_3_80bdcaf681.png\" alt=\"МЧД: что это и как оформить машиночитаемую доверенность\"/>\n\nКомпании и ИП, которые работают в электронном документообороте, рано или поздно сталкиваются с машиночитаемой доверенностью (МЧД). Разберемся, что это за документ, зачем он нужен и как его получить.\n\n>Если вы физическое лицо и ищете доверенность для личных дел, то эта статья не для вас. МЧД используют организации и ИП, чтобы передать сотруднику или представителю право подписывать документы электронной подписью от их имени.\n\n## Что такое МЧД и зачем она нужна\n\n\u003Ca href=\"https://m4d.nalog.gov.ru/emchd\" target=\"_blank\">Машиночитаемая доверенность (МЧД)\u003C/a>, согласно 63-ФЗ ст. 17.5, — электронный документ в формате XML, который подтверждает полномочия сотрудника или другого представителя подписывать документы от имени организации или ИП. МЧД подписывает руководитель \u003Ca href=\"https://www.tezis-doc.ru/features/electronic-signature/\" target=\"_blank\">усиленной квалифицированной электронной подписью\u003C/a> (КЭП).\n\nБез МЧД документы от имени организации вправе подписывать руководитель, используя КЭП юридического лица. Сам ИП может подписывать документы своей КЭП без машиночитаемой доверенности. Для других сотрудников и представителей нужна связка личной КЭП физлица и МЧД.\n\nЧем МЧД отличается от того, что раньше называли «электронной доверенностью»:\n\n- **Формат.** Машиночитаемая доверенность — стандартизированный XML-файл. «Электронная доверенность» — разговорное название, под которым могли понимать что угодно вплоть до скана бумажного документа. Сейчас же электронной доверенностью, в том числе, называют и МЧД.\n- **Подпись.** МЧД действует только с КЭП руководителя. Скан или PDF можно было подписать любой электронной подписью или вообще не подписывать.\n- **Проверка.** Системы ЭДО и госорганы читают машиночитаемую доверенность автоматически и сверяют данные. Скан приходится проверять вручную.\n- **Хранение.** МЧД хранится в реестрах операторов ЭДО, ФНС или внутри \u003Ca href=\"https://www.tezis-doc.ru/blog/sistema-elektronnogo-dokumentooborota/\" target=\"_blank\">системы электронного документооборота\u003C/a>. Бумажная доверенность — в архиве компании.\n\n\u003Cbr> \u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/Vnutr_1_602e49d04c.png\" alt=\"Чем МЧД отличается от того, что раньше называли «электронной доверенностью»\"/>\n\n## Как оформить и получить машиночитаемую доверенность\n\nМЧД выпускает руководитель организации, ИП или тот, у кого есть КЭП юрлица. Получателем становится сотрудник или внешний представитель, которому передают полномочия.\n\nЕсть несколько способов оформить МЧД:\n\n- через \u003Ca href=\"https://lkfl2.nalog.ru/\" target=\"_blank\">личный кабинет на сайте ФНС\u003C/a>;\n- через оператора ЭДО, например, \u003Ca href=\"https://www.diadoc.ru/\" target=\"_blank\">Диадок\u003C/a>, \u003Ca href=\"https://saby.ru/\" target=\"_blank\">СБИС\u003C/a>, \u003Ca href=\"https://kontur.ru/\" target=\"_blank\">Контур\u003C/a>. В СЭД ТЕЗИС можно создать и выпустить машиночитаемую доверенность, а затем зарегистрировать ее через интеграцию с операторами ЭДО.\n- через сервисы отчетности, интегрированные с бухгалтерскими системами.\n\nДля оформления понадобятся:\n\n- КЭП руководителя;\n- реквизиты организации или ИП;\n- данные доверенного лица — ФИО, ИНН, должность;\n- перечень полномочий и срок действия доверенности.\n\nМЧД создается в формате XML и подписывается усиленной квалифицированной электронной подписью руководителя. Это обязательный шаг, без подписи КЭП доверенность не имеет юридической силы ни в ЭДО, ни при взаимодействии с госорганами.\n\n\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/Vnutr_2_38d1ba2443.png\" alt=\"Как оформить и получить машиночитаемую доверенность\"/>\n\n## Кто в компании выдает, отзывает и хранит МЧД\n\nВ работе с машиночитаемой доверенностью есть несколько участников.\n\n\u003Cdiv class=\"blogpost_table\">\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth>Этап\u003C/th>\n      \u003Cth>Кто отвечает\u003C/th>\n      \u003Cth>Что делает\u003C/th>\n    \u003C/tr>\n  \u003C/thead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Решение о выдаче\u003C/td>\n      \u003Ctd>Руководитель\u003C/td>\n      \u003Ctd>Утверждает полномочия и срок действия\u003C/td>\n    \u003C/tr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Подготовка данных\u003C/td>\n      \u003Ctd>Юристы, комплаенс\u003C/td>\n      \u003Ctd>Формирует шаблон, проверяет соответствие регламентам\u003C/td>\n    \u003C/tr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Технический выпуск\u003C/td>\n      \u003Ctd>Специалисты по ЭДО/СЭД\u003C/td>\n      \u003Ctd>Создает МЧД в выбранном канале, привязывает к учетной записи сотрудника\u003C/td>\n    \u003C/tr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Использование\u003C/td>\n      \u003Ctd>Сотрудник\u003C/td>\n      \u003Ctd>Подписывает документы КЭП с привязанной МЧД\u003C/td>\n    \u003C/tr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Отзыв\u003C/td>\n      \u003Ctd>HR, специалисты по ЭДО/СЭД\u003C/td>\n      \u003Ctd>Отзывает МЧД при увольнении или смене полномочий, обновляет статус в системе\u003C/td>\n    \u003C/tr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Хранение и учет\u003C/td>\n      \u003Ctd>Специалисты по ЭДО/СЭД, юристы\u003C/td>\n      \u003Ctd>Ведет реестр, следит за сроками действия\u003C/td>\n    \u003C/tr>\n  \u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003C/div>\n\nСпециалисты по ЭДО/СЭД создают МЧД в выбранном канале. \u003Ca href=\"https://www.tezis-doc.ru/features/workflow/\" target=\"_blank\">Автоматизация процессов в СЭД ТЕЗИС\u003C/a> позволяет настроить маршруты согласования и выпуска доверенностей\n\n\u003Ca href=\"https://m4d.nalog.gov.ru/emchd/revoke\" target=\"_blank\">Отзыв МЧД\u003C/a> — это отдельная зона ответственности. Если сотрудник уволился или сменил должность, а доверенность не отозвали вовремя, он формально сохраняет право подписывать документы от имени компании. Поэтому отзыв машиночитаемой доверенности стоит включать в стандартный чек-лист увольнения или перевода сотрудника наравне с отзывом доступов.\n\n## Как проверяется машиночитаемая доверенность при согласовании договора\n\nКонтрагент прислал договор, подписанный электронной подписью сотрудника на основании МЧД. Перед согласованием нужно убедиться, что полномочия подписанта действительны.\n\n\u003Ca href=\"https://m4d.nalog.gov.ru/emchd\" target=\"_blank\">Проверить статус доверенности\u003C/a> можно через распределенный реестр МЧД на сайте ФНС России. Сервис показывает, действует доверенность, отозвана она или истек срок.\n\nНа что обратить внимание при проверке:\n\n- срок действия машиночитаемой доверенности не истек;\n- ИНН доверителя совпадает с ИНН контрагента по договору;\n- в перечне полномочий есть право подписывать договоры или конкретный тип документа;\n- статус МЧД отображается как «действует»;\n- ФИО и должность доверенного лица совпадают с данными в подписи.\n\nЕсли проверка не прошла, безопаснее не согласовывать документ, а запросить у контрагента актуальную МЧД или предложить подписать документ напрямую руководителем.\n\n## Проблемы учета МЧД без единой системы электронного документооборота\n\nЕсли компания оформляет МЧД через личный кабинет ФНС или у нескольких операторов ЭДО, со временем накапливаются сложности при работе с доверенностями:\n\n- **МЧД в разных системах**: полномочия сотрудников разбросаны по личному кабинету ФНС, Диадоку, СБИС, Контур. Чтобы понять, у кого какая доверенность действует, приходится открывать каждую систему отдельно\n- **Сроки действия не отслеживаются:** в реестре ФНС нет напоминаний об окончании срока. Ответственный должен вручную проверять даты по каждой МЧД, иначе можно пропустить момент, когда доверенность перестанет действовать\n- **Машиночитаемая доверенность находится отдельно от остальных документов:** доверенность не связана с карточкой сотрудника, приказом о назначении, должностной инструкцией. Юристы и специалисты по ЭДО работают с разными файлами и реестрами\n- **Ошибки при ручном вводе:** когда данные вносят в реестр ФНС вручную, случаются неточности в ИНН, ФИО, перечне полномочий. Такие ошибки всплывают при проверке контрагентами или госорганами\n- **Нет единого реестра по компании:** каждый отдел ведет учет по-своему. Юристы, работники, которые отвечают за соблюдение внутренних нормативов, и специалисты по ЭДО не видят полную картину по выданным доверенностям\n\nКогда учет МЧД переносят в систему электронного документооборота, все доверенности собираются в одном пространстве, вместе с карточками сотрудников, приказами и другими документами компании.\n\n\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/d90dd520d5fe4f6a960220dc660beadb_5563086e67.png\" alt=\"Проблемы учета МЧД без единой системы электронного документооборота\"/>\n\n## МЧД в СЭД ТЕЗИС\n\nЕсли машиночитаемая доверенность в компании становится неотъемлемой частью электронного документооборота, удобно работать с ней в той же системе, где хранятся документы и данные сотрудников. В СЭД ТЕЗИС предусмотрен отдельный тип карточки для работы с МЧД «Доверенность» и набор процессов для работы с ней.\n\n\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/Skrin_1_ce4bba3953.png\" alt=\"МЧД «Доверенность» в СЭД ТЕЗИС\"/>\n\nМЧД можно оформить непосредственно в СЭД ТЕЗИС: в карточке указываются данные доверителя, представителя и передаваемые полномочия. На их основе система формирует \u003Ca href=\"https://digital.gov.ru/documents/prikaz-minczifry-rossii-%E2%84%96-858-ob-utverzhdenii-edinyh-trebovanij-k-mashinochitaemym-formam-dokumentov-o-polnomochiyah\" target=\"_blank\">XML-файл по единому формату Минцифры\u003C/a>. Поддерживается единая форма МЧД версии 003 / EMCHD_1. После заполнения карточки МЧД можно отправить на согласование и подписание.\n\n\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/Skrin_5_406afb6a93.png\" alt=\"Сведения о доверенности в СЭД ТЕЗИС\"/>\n\nЕсли МЧД уже оформлена в другой системе, ее не обязательно создавать заново. XML-файл можно импортировать в СЭД ТЕЗИС. Система проверит файл, после успешной проверки создаст карточку доверенности и заполнит ее данными из XML. Исходный файл при этом сохраняется в карточке.\n\nДальше доверенность можно связать с сотрудником и хранить вместе с другими сведениями о нем. В карточке сотрудника есть вкладка «Доверенности», где отображаются связанные МЧД. Это позволяет не искать доверенность отдельно по файлам или внешним сервисам, когда нужно проверить, какая машиночитаемая доверенность относится к конкретному сотруднику.\n\n\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/Skrin_3_73f494cc8c.png\" alt=\"Подпись неверна в СЭД ТЕЗИС\"/>\n\nОтдельно система следит за сроком действия доверенностей. Она автоматически меняет статус МЧД после окончания срока и отправляет уведомления заранее — за 30 и 14 дней до окончания, а также в день окончания доверенности. Получателями уведомлений становятся сотрудник, за которым закреплена МЧД, и его куратор.\n\n\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/Skrin_2_5f55568d13.png\" alt=\"Данные о подписи в СЭД ТЕЗИС\"/>\n\nРегистрацию и отзыв МЧД тоже можно связать с процессами в СЭД ТЕЗИС. При выпуске подписанный XML-файл доверенности и файл подписи автоматически передаются в сервисы, например Контур.Доверенность, для регистрации. Для отзыва работает аналогичный сценарий: после прохождения процесса подписанное заявление на отзыв передается во внешние системы.\n\n\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/Skrin_4_78bfd5ccf8.png\" alt=\"Выпуск доверенности в СЭД ТЕЗИС\"/>\n\nПолучается, машиночитаемую доверенность не приходится вести как отдельный реестр. В СЭД ТЕЗИС ее можно оформить или импортировать, согласовать и подписать, связать с сотрудником, контролировать срок действия и запустить отзыв. Взаимодействие с реестром при регистрации и отзыве выполняется через интеграцию с операторами ЭДО.\n\n## FAQ\n\n### Что такое машиночитаемая доверенность (МЧД) простыми словами?\n\nЭлектронная доверенность в стандартном XML-формате, которая подтверждает право сотрудника подписывать документы от имени компании. Подписывается КЭП руководителя.\n\n### Как сделать МЧД на сотрудника?\n\nВыбрать канал — ФНС, оператор ЭДО или сервис отчетности, — указать данные сотрудника и перечень полномочий, подписать документ КЭП руководителя.\n\n### Как подписать МЧД?\n\nТолько усиленной квалифицированной электронной подписью руководителя организации или ИП. Без этой подписи доверенность недействительна.\n\n### Нужна ли МЧД физическому лицу?\n\nНет. МЧД нужна организациям и ИП, которые передают полномочия сотрудникам или представителям. Физическому лицу, которое действует от своего имени, МЧД не требуется.\n\n### С какого момента машиночитаемая доверенность стала обязательной, и какая ответственность предусмотрена за ее отсутствие?\n\nПереход на МЧД завершился 31 августа 2024 года. С 1 сентября представители организаций и ИП стали должны использовать личную КЭП физлица вместе с МЧД. Руководителю организации, подписывающему документы КЭП юридического лица, и самому ИП МЧД не требуется.\n\nОтдельного универсального штрафа за отсутствие МЧД нет. Однако документ, подписанный представителем без подтвержденных полномочий, могут не принять. Основные требования к МЧД установлены Федеральным законом № 63-ФЗ «Об электронной подписи», а окончание переходного периода — Федеральным законом № 457-ФЗ.\n\n### Чем МЧД отличается от электронной доверенности?\n\n«Электронная доверенность» — общее разговорное название. МЧД — конкретный стандартизированный формат XML, который системы читают и проверяют автоматически.\n\n\u003Cdiv class=\"cta-block\">\n  \u003Cdiv class=\"cta-title\">Хотите подробнее изучить все возможности СЭД ТЕЗИС?\u003C/div>\n  \u003Ca target=\"_self\" href=\"https://www.tezis-doc.ru/demo/\" class=\"cta-link\">\n        Изучить\n        \u003Cspan class=\"arrow-icon\">\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/92d0d06951364a7aab7ae7ed3ca802b4_351834cd67.svg\">\u003C/span>\u003C/a>\n\u003C/div>\n\n\n\u003Cstyle type=\"text/css\">\n\t.cta-block {\n\t\tbackground: linear-gradient(247.04deg, #42A7F9 -6.85%, #1D66CA 105.55%);\n\t\twidth: 100%;\n\t\tcolor: #ffffff;\n\t\tfont-size: 20px;\n\t\tfont-weight: 500;\n\t\tborder-radius: 8px;\n\t\toverflow: hidden;\n        display: flex;\n        padding: 26px 26px  26px 32px; margin-top: 30px;\n        justify-content: space-between;align-items: center;\n\t}\n\t.cta-button {\n\t\tcolor: #293244;\n\t\tborder-radius: 40px;\n\t\tfont-size: 16px;\n\t\tpadding: 4px;\n\t}\n\t.cta-link {\n\t    display: inline-flex;\n\t    align-items: center;\n\t    background-color: #fff;\n\t    box-shadow: 0 4px 8px #005bb5, 0 8px 24px rgba(0,91,181,.4);\n\t    border-radius: 40px;\n\t    padding: 6px 6px 6px 28px;\n\t    font-weight: 500;\n\t    font-size: 16px;\n\t    line-height: 24px;\n\t    color: #293244;\n\t    transition: background-color .3s ease,color .3s ease;\n\t}\n\t.arrow-icon {\n\t    display: inline-block;\n\t    width: 32px;\n\t    height: 32px;\n\t    background-color: #eaf6ff;\n\t    border-radius: 100%;\n\t    margin-left: 12px;\n\t    padding: 5px;\n\t    transition: background-color .3s ease;\n\t}\n \n  .table-wrapper {\n      width: 100%;\n      max-width: 960px;\n      border-radius: 4px;\n       overflow-x: auto;\n    }\n\n    table {\n      width: 100%;\n      border-collapse: collapse;\n      border-radius: 4px;\n      overflow: hidden;\n      border: 1px solid #DCE5EE;\n    }\n\n    thead tr th {\n      background-color: #F3F9FD;\n      border: 1px solid #DCE5EE;\n      padding: 12px 16px;\n      text-align: left;\n    }\n\n    tbody tr td {\n      border: 1px solid #DCE5EE;\n      padding: 12px 16px;\n      vertical-align: top;\n    font-weight: 400;\n      color: #5D687E;\n    }\n\u003C/style>",true,73,"2026-10-06",7,"mchd-chto-eto-i-kak-oformit-mashinochitaemuyu-doverennost","2026-10-13T08:06:55.150Z","2026-10-13T12:29:13.479Z","2026-10-13T12:29:13.051Z",{"id":22,"documentId":23,"name":24,"alternativeText":10,"caption":10,"width":25,"height":26,"formats":27,"hash":54,"ext":31,"mime":32,"size":55,"url":56,"previewUrl":10,"provider":57,"provider_metadata":10,"createdAt":58,"updatedAt":59,"publishedAt":58},3200,"upn1y1ibab0uce17q68b09rm","Обложка.png",776,250,{"thumbnail":28,"small":38,"medium":46},{"name":29,"hash":30,"ext":31,"mime":32,"path":10,"width":33,"height":34,"size":35,"sizeInBytes":36,"url":37},"thumbnail_Обложка.png","thumbnail_Oblozhka_77aecdd191",".png","image/png",245,79,41.93,41930,"/uploads/thumbnail_Oblozhka_77aecdd191.png",{"name":39,"hash":40,"ext":31,"mime":32,"path":10,"width":41,"height":42,"size":43,"sizeInBytes":44,"url":45},"small_Обложка.png","small_Oblozhka_77aecdd191",500,161,151.5,151496,"/uploads/small_Oblozhka_77aecdd191.png",{"name":47,"hash":48,"ext":31,"mime":32,"path":10,"width":49,"height":50,"size":51,"sizeInBytes":52,"url":53},"medium_Обложка.png","medium_Oblozhka_77aecdd191",750,242,304.19,304190,"/uploads/medium_Oblozhka_77aecdd191.png","Oblozhka_77aecdd191",90.61,"/uploads/Oblozhka_77aecdd191.png","local","2026-10-13T07:51:40.462Z","2026-10-13T08:01:59.950Z",{"id":61,"documentId":62,"title":63,"published":13,"weight":64,"createdAt":65,"updatedAt":66,"publishedAt":67},14,"zdmrdjdmllhfngax1ffvo5h6","Функциональность",-14,"2025-06-10T07:11:03.931Z","2025-06-10T07:16:29.715Z","2025-06-10T07:16:29.710Z",[69],{"id":70,"documentId":71,"title":63,"published":13,"weight":64,"slug":72,"createdAt":73,"updatedAt":74,"publishedAt":75},13,"un3vnow1lwdabtxc9wy8rst6","funktsionalnost","2025-06-10T07:11:14.736Z","2025-06-10T07:17:40.614Z","2025-06-10T07:17:40.602Z",[77],{"id":78,"documentId":79,"name":80,"slug":81,"weight":82,"published_date":10,"published":13,"created":10,"createdAt":83,"updatedAt":84,"publishedAt":85},3,"s7pec9eugrozh8nby3shg9d8","Команда СЭД ТЕЗИС","sed-tezis",1,"2025-06-10T07:11:02.151Z","2025-06-10T07:15:46.451Z","2025-06-10T07:15:46.515Z",{"id":87,"documentId":88,"title":89,"url":90,"markup":91,"createdAt":92,"updatedAt":92,"publishedAt":93},3095,"mya3abnndwp69k42iohevobk","blogposts - МЧД: что это и как оформить машиночитаемую доверенность ","blogposts__/blog/mchd-chto-eto-i-kak-oformit-mashinochitaemuyu-doverennost",{},"2026-10-13T08:06:55.189Z","2026-10-13T08:06:55.185Z",{"pagination":95},{"page":82,"pageSize":96,"pageCount":82,"total":82},25,{"data":98,"meta":228},[99,112,174],{"createdAt":18,"id":6,"documentId":7,"seo_title":8,"seo_description":9,"seo_keywords":10,"title":8,"created":11,"body":12,"published":13,"weight":14,"published_date":15,"reading_time":16,"slug":17,"updatedAt":19,"publishedAt":20,"thumbnail":100,"blogcategory":105,"blogtags":106,"blogauthors":108,"lead_magnet":10,"micromarkups":110},{"id":22,"documentId":23,"name":24,"alternativeText":10,"caption":10,"width":25,"height":26,"formats":101,"hash":54,"ext":31,"mime":32,"size":55,"url":56,"previewUrl":10,"provider":57,"provider_metadata":10,"createdAt":58,"updatedAt":59,"publishedAt":58},{"thumbnail":102,"small":103,"medium":104},{"name":29,"hash":30,"ext":31,"mime":32,"path":10,"width":33,"height":34,"size":35,"sizeInBytes":36,"url":37},{"name":39,"hash":40,"ext":31,"mime":32,"path":10,"width":41,"height":42,"size":43,"sizeInBytes":44,"url":45},{"name":47,"hash":48,"ext":31,"mime":32,"path":10,"width":49,"height":50,"size":51,"sizeInBytes":52,"url":53},{"id":61,"documentId":62,"title":63,"published":13,"weight":64,"createdAt":65,"updatedAt":66,"publishedAt":67},[107],{"id":70,"documentId":71,"title":63,"published":13,"weight":64,"slug":72,"createdAt":73,"updatedAt":74,"publishedAt":75},[109],{"id":78,"documentId":79,"name":80,"slug":81,"weight":82,"published_date":10,"published":13,"created":10,"createdAt":83,"updatedAt":84,"publishedAt":85},{"id":87,"documentId":88,"title":89,"url":90,"markup":111,"createdAt":92,"updatedAt":92,"publishedAt":93},{},{"createdAt":113,"id":114,"documentId":115,"seo_title":116,"seo_description":117,"seo_keywords":118,"title":119,"created":120,"body":121,"published":13,"weight":14,"published_date":120,"reading_time":122,"slug":123,"updatedAt":124,"publishedAt":125,"thumbnail":126,"blogcategory":156,"blogtags":157,"blogauthors":159,"lead_magnet":161,"micromarkups":167},"2026-06-15T13:36:31.298Z",68,"ch9s949y9pxzyh684a2f6qru","Критерии оценки ИИ в СЭД: векторный поиск и RAG, как проверить реальные возможности до выбора системы ","Разбираем, как оценить векторный поиск и RAG в СЭД, какие вопросы задать на демонстрации и как отличить реальные ИИ-возможности от маркетинговых обещаний.","","Векторный поиск и RAG в СЭД: что это такое и как оценить до выбора системы","2026-06-15","\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/futuristic_hand_interacting_with_digital_neural_networkpvarvr_6b20eeea0d.jpg\" alt=\"Векторный поиск и RAG в СЭД\"/>\n\nСегодня почти каждый вендор корпоративных систем заявляет о поддержке искусственного интеллекта. В описаниях продуктов часто встречаются термины «семантический поиск», «RAG», «генеративный ИИ», «агентные технологии» и «векторный поиск». За одинаковыми формулировками могут скрываться совершенно разные решения: где-то это действительно работа с корпоративным контентом и документами, а где-то лишь улучшенный поиск по ключевым словам.\n\nСпециалисты СЭД ТЕЗИС разработали чек-лист оценки ИИ-функциональности в корпоративных системах. Он включает 36 критериев, которые помогают проверить решение прямо во время демонстрации и сравнить его с другими системами. Ниже подробно разбираем один из таких критериев: возможности векторного поиска и RAG в СЭД. Рассмотрим, как работают эти технологии, почему они важны для документооборота и какие вопросы стоит задать поставщику на демонстрации.\n\n## Почему поисковые возможности стали отдельным критерием оценки ИИ в СЭД\n\nЕще несколько лет назад поиск в СЭД воспринимался как вспомогательная функциональность: ввел название или номер документа и получил результат. Этого хватало, пока объем документооборота был не таким обширным. Пользователь вводил название документа или несколько ключевых слов и получал список результатов.\n\nСегодня ситуация другая: документов больше, они разнороднее, пользователи все чаще ищут не конкретный файл, а информацию: ответ на вопрос, прецедент, аналогичное решение. И здесь классический полнотекстовый поиск начинает ощутимо проигрывать.\n\nПоэтому возможности поиска были выделены в отдельный блок критериев оценки ИИ-функциональности. Именно по ним часто становится понятно, насколько ИИ-решение в СЭД зрелое.\n\n## Что такое векторный поиск и как он работает\n\nТрадиционный полнотекстовый поиск ищет совпадение слов и фраз. Предположим, сотрудник ищет информацию по запросу «договор аренды склада». Если в документе используются формулировки «договор временного пользования помещением» или «соглашение об аренде производственных площадей», обычный поиск может не показать нужный результат.\n\n\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/Skriny_v_satyu_4_f4bb16908d.png\" alt=\"Полнотекстовый поиск без ковычек\"/>\n\n\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/Skriny_v_satyu_3_7aad1dd8cc.png\" alt=\"Полнотекстовый поиск без ковычек\"/>\n\nВекторный поиск работает иначе. Текст документов и поисковых запросов преобразуется в специальные числовые представления — эмбеддинги. С их помощью система анализирует не совпадение конкретных слов, а смысловую близость между запросом и содержимым документа. В результате пользователь может найти нужную информацию даже в том случае, если в документе используются другие формулировки.\n\nДля корпоративного документооборота это принципиально: документы создаются разными людьми, в разных подразделениях, по разным шаблонам — одно и то же понятие может называться по-разному. Подробнее о том, \u003Ca href=\"https://qdrant.tech/documentation/overview/vector-search/\" target=\"_blank\" >как устроен векторный поиск, можно прочитать в документации Qdrant\u003C/a> — одной из популярных векторных баз данных для хранения и поиска по эмбеддингам. Хранятся эти векторы в специализированных векторных базах данных. Наиболее распространенные на российском рынке варианты: PG Vector (расширение PostgreSQL), Milvus и Qdrant. Что именно использует вендор стоит уточнять отдельно: от выбора базы данных зависит и производительность, и возможность развернуть все в закрытом контуре.\n\n\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/Skriny_v_satyu_2_ef0ef430b6.png\" alt=\"1.1 Семантический поиск ИИ пример №1\"/>\n\n\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/Skriny_v_satyu_1_5c3bc188d9.png\" alt=\"1.1 Семантический поиск ИИ пример №2\"/>\n\n## Что такое RAG и как это работает в СЭД\n\nRAG (Retrieval-Augmented Generation) — технология, которая объединяет поиск по документам и возможности языковой модели.\n\nПроцесс выглядит следующим образом:\n\n1. Пользователь задает вопрос на естественном языке.\n2. Система выполняет поиск по корпоративным данным.\n3. Находит наиболее релевантные фрагменты документов.\n4. Передает найденный контекст языковой модели.\n5. Формирует ответ на основе документов организации.\n\nВ результате пользователь получает информацию, основанную на документах компании, загруженных в систему.\n\nПрактический пример: сотрудник спрашивает: «Какой порядок согласования договоров с иностранными контрагентами?». Без RAG языковая модель ответит на основе своих общих знаний, возможно, неточно или вообще не применимо к конкретной компании. С RAG система найдет нужный регламент в загруженных документах и сформирует ответ именно по нему.\n\n\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/Skriny_v_satyu_13_5171125afc.png\" alt=\"Агентный поиск\"/>\n\n## Три уровня поиска в современных СЭД: как оценить, на каком этапе находится система\n\nДля оценки поисковых возможностей удобно выделить три уровня зрелости. Они отличаются не только технически, но и по практической пользе для сотрудника.\n\nПервый уровень сегодня есть практически в любой СЭД. Семантический поиск постепенно становится базовой функциональностью системы. А агентный является более современным уровнем поиска.\n\nАгентный поиск — это режим работы, в котором система не просто ищет документы, а выполняет заданное действие по запросу. Например, пользователь пишет «покажи документы на согласовании», и система сразу открывает нужный раздел. Или сотрудник сформулировал запрос так: «Подготовь список задач в работе», и агент формирует подборку.\n\n## Как проверить векторный поиск и RAG на демонстрации\n\nПри разработке чек-листа оценки ИИ-функциональности специалисты СЭД ТЕЗИС исходили из принципа: любой критерий должен иметь понятный сценарий проверки.\n\nНиже приведены примеры таких сценариев.\n\n### Проверьте семантический поиск\n\nПопросите выполнить поиск по запросу, в котором нет точных слов из документов. Например:\n\n- «найди похожее обращение»;\n- «покажи договоры с иностранными контрагентами»;\n- «найди документы по закупке офисного оборудования».\n\nЕсли нужные результаты находятся даже без точных совпадений, семантический поиск в системе действительно работает. Если нет, то в этом решении есть только полнотекстовый поиск. Дополнительно уточните: какая векторная база поиска используется, где хранятся эмбеддинги и можно ли развернуть все локально без подключения к внешним сервисам.\n\n### Проверьте RAG-функциональность\n\nПопросите систему ответить на вопрос по внутренним документам компании, например, по регламенту или конкретному справочнику.\n\nОцените три вещи:\n\n- Система отвечает на основе документов или придумывает ответ?\n- Показывает ли она источники, конкретные документы, на которые опиралась при ответе?\n- Можно ли перейти к первоисточнику одним кликом?\n\nЕсли ответ приходит без ссылки на документ, то стоит прямо спросить: используется ли здесь RAG или ответ формирует модель без привязки к корпоративной базе.\n\n### Проверьте разграничение доступа\n\nЭто один из наиболее важных пунктов для повышения информационной безопасности. Попросите показать результаты одного и того же запроса для двух пользователей с разными правами. Пользователь должен получать ответы только на основе тех документов, к которым у него есть доступ.\n\nЕсли ограничения настроены неправильно, это создает прямой риск для безопасности системы: через чат-бот можно случайно получить доступ к конфиденциальным данным, к которым у сотрудника формально нет прав. Подробнее про безопасность при работе с ИИ в СЭД можно почитать здесь.\n\n### Проверьте агентный поиск\n\nНапишите в чат-бот несколько команд:\n\n- «покажи документы на согласовании»;\n- «открой задачи в работе»;\n- «подготовь список договоров, у которых истекает срок действия».\n\nОцените, выполняет ли система эти действия самостоятельно или просто возвращает список документов. Разница между тем, показала система просто список или открыла нужный экран в системе, принципиальная с точки зрения пользовательского опыта.\n\n## Инфраструктура: локально или в облаке\n\nПри оценке поискового блока важно учитывать способ поставки системы: для многих организаций передача данных во внешние сервисы недопустима. Государственный сектор, финансовые компании, организации с повышенными требованиями к безопасности: для них работа в закрытом контуре, т.е. локально, обязательна.\n\nНа демонстрации стоит уточнить:\n\n- Можно ли развернуть векторную базу данных локально?\n- Где выполняется построение эмбеддингов: внутри контура или через внешний API?\n- Нужна ли передача данных во внешние ресурсы хотя бы на одном шаге?\n\nЕсли вам ответят, что все процессы происходят локально, попросите показать схему архитектуры или хотя бы список сервисов, к которым обращается система при поисковом запросе.\n\n## Как векторный поиск и RAG реализованы в СЭД ТЕЗИС\n\nВ \u003Ca href=\"https://www.tezis-doc.ru/features/modul-ai/\" target=\"_blank\" >модуле ИИ СЭД ТЕЗИС\u003C/a> и \u003Ca href=\"https://www.tezis-doc.ru/features/ai-assistant/\" target=\"_blank\" >ИИ-ассистенте\u003C/a>  поисковые возможности строились с учетом тех же критериев, которые описаны выше. Семантический поиск в системе работает на основе векторных эмбеддингов. Система поддерживает несколько векторных баз данных: PG Vector, Milvus и Qdrant. Выбор зависит от инфраструктурных требований заказчика.\n\nПри формировании результатов учитываются права доступа пользователя: ответы строятся только на основе тех документов, к которым у него есть доступ.\n\nРазвернуть функциональность можно локально, без подключения к внешним облачным сервисам. Это важно для организаций, которые работают в закрытом контуре.\n\nАгентный поиск позволяет не только искать документы, но и выполнять действия в системе с помощью обычного запроса: открывать нужные разделы интерфейса, формировать подборки, работать с системой через текстовые команды.\n\n## Полный чек-лист оценки ИИ-функциональности в СЭД\n\nВекторный поиск и RAG — один из разделов чек-листа. Помимо него, документ охватывает:\n\n- автоматизацию на основе ИИ (no-code конструктор, фоновые агенты, интерактивная автоматизация);\n- извлечение реквизитов из документов;\n- работу с языковыми моделями (локальные и облачные, российские и зарубежные);\n- голосовое управление;\n- безопасность ИИ-сценариев;\n- дополнительные возможности для организаций, которые строят собственные ИИ-решения поверх корпоративной системы.\n\nКаждый критерий содержит описание и конкретный сценарий проверки, который можно использовать прямо во время демонстрации.\n\n\u003Csection class=\"request\">\n\n\u003Cdiv class=\"request__body\">\n\n\u003Cdiv class=\"request__content\">\n\n\u003Cdiv class=\"request__content__wrapper\">\n\n\u003Cdiv class=\"request__title\">Критерии для проверки ИИ в СЭД\u003C/div>\n\n\u003Cdiv class=\"request__descr\">Скачайте чек-лист оценки ИИ-возможностей: 36 критериев,\nчтобы сделать правильный выбор и узнать обо всех подводных камнях\u003C/div>\n\n\u003C/div>\n\n\u003Cbutton class=\"request__button\" data-action=\"open-consultation\">\n\nСкачать\n\n\u003C/button>\n\n\u003C/div>\n\n\u003Cimg class=\"request__background\" src=\"/images/request-banner/map.png\" alt=\"\" aria-hidden=\"true\">\n\n\u003C/div>\n\n\u003C/section>\n\n## FAQ\n\n### Что такое RAG в СЭД?\n\nRAG (Retrieval-Augmented Generation) — технология, при которой языковая модель формирует ответы не из общих знаний, а на основе документов, найденных в корпоративной базе. Это позволяет получать ответы по внутренним регламентам, договорам и другим материалам организации.\n\n### Чем векторный поиск отличается от обычного поиска в СЭД?\n\nОбычный поиск ищет совпадения конкретных слов и фраз. Векторный поиск анализирует смысл запроса и находит документы даже при отсутствии прямых совпадений. Например, «аренда помещений» и «договор временного пользования площадями» система найдет как семантически близкие.\n\n### Как проверить качество RAG на демонстрации?\n\nЗадайте системе вопрос по внутреннему документу организации и проверьте, показывает ли система источник ответа. Возможность перейти к первоисточнику одним кликом — признак того, что RAG реализован правильно, а не имитируется ответом языковой модели.\n\n### Что такое агентный поиск?\n\nАгентный поиск позволяет не только находить информацию, но и выполнять действия в системе через запросы на естественном языке: открывать разделы интерфейса, формировать подборки документов, запускать процессы. Фактически это управление СЭД через текстовые команды.\n\n### Можно ли использовать векторный поиск в закрытом контуре?\n\nДа, если система поддерживает локальное развертывание векторной базы данных и моделей эмбеддингов без передачи данных во внешние сервисы.\n\n### Что такое эмбеддинги и зачем они нужны?\n\nЭмбеддинги — числовые представления текстовых фрагментов, которые кодируют их смысл. Семантически близкие тексты имеют похожие числовые векторы, что и позволяет искать по смыслу, а не по словам.",5,"vektornyj-poisk-i-rag-v-sed-chto-eto-takoe-i-kak-oczenit-do-vybora-sistemy","2026-06-24T07:19:32.005Z","2026-06-24T07:19:31.897Z",{"id":127,"documentId":128,"name":129,"alternativeText":10,"caption":10,"width":25,"height":26,"formats":130,"hash":151,"ext":134,"mime":135,"size":152,"url":153,"previewUrl":10,"provider":57,"provider_metadata":10,"createdAt":154,"updatedAt":154,"publishedAt":155},3071,"d2pnsxv6qhseda07dg86r0fy","futuristic-hand-interacting-with-digital-neural-networkпварвр.jpg",{"thumbnail":131,"medium":139,"small":145},{"name":132,"hash":133,"ext":134,"mime":135,"path":10,"width":33,"height":34,"size":136,"sizeInBytes":137,"url":138},"thumbnail_futuristic-hand-interacting-with-digital-neural-networkпварвр.jpg","thumbnail_futuristic_hand_interacting_with_digital_neural_networkpvarvr_6b20eeea0d",".jpg","image/jpeg",4.28,4279,"/uploads/thumbnail_futuristic_hand_interacting_with_digital_neural_networkpvarvr_6b20eeea0d.jpg",{"name":140,"hash":141,"ext":134,"mime":135,"path":10,"width":49,"height":50,"size":142,"sizeInBytes":143,"url":144},"medium_futuristic-hand-interacting-with-digital-neural-networkпварвр.jpg","medium_futuristic_hand_interacting_with_digital_neural_networkpvarvr_6b20eeea0d",21.09,21089,"/uploads/medium_futuristic_hand_interacting_with_digital_neural_networkpvarvr_6b20eeea0d.jpg",{"name":146,"hash":147,"ext":134,"mime":135,"path":10,"width":41,"height":42,"size":148,"sizeInBytes":149,"url":150},"small_futuristic-hand-interacting-with-digital-neural-networkпварвр.jpg","small_futuristic_hand_interacting_with_digital_neural_networkpvarvr_6b20eeea0d",11.9,11897,"/uploads/small_futuristic_hand_interacting_with_digital_neural_networkpvarvr_6b20eeea0d.jpg","futuristic_hand_interacting_with_digital_neural_networkpvarvr_6b20eeea0d",22.38,"/uploads/futuristic_hand_interacting_with_digital_neural_networkpvarvr_6b20eeea0d.jpg","2026-06-17T05:07:29.053Z","2026-06-17T05:07:29.054Z",{"id":61,"documentId":62,"title":63,"published":13,"weight":64,"createdAt":65,"updatedAt":66,"publishedAt":67},[158],{"id":70,"documentId":71,"title":63,"published":13,"weight":64,"slug":72,"createdAt":73,"updatedAt":74,"publishedAt":75},[160],{"id":78,"documentId":79,"name":80,"slug":81,"weight":82,"published_date":10,"published":13,"created":10,"createdAt":83,"updatedAt":84,"publishedAt":85},{"id":78,"documentId":162,"name":163,"slug":164,"createdAt":165,"updatedAt":165,"publishedAt":166},"xk1hncaz9sgc2mji3wcwxqdu","Критерии оценивания ИИ в СЭД ","kriterii-oczenivaniya-ii-v-sed","2026-06-15T13:24:06.546Z","2026-06-15T13:24:06.536Z",{"id":168,"documentId":169,"title":170,"url":123,"markup":171,"createdAt":172,"updatedAt":172,"publishedAt":173},2598,"fct95j43hhy9nhb39haxobrk","blogposts - Векторный поиск и RAG в СЭД: что это такое и как оценить до выбора системы",{},"2026-06-23T08:51:33.351Z","2026-06-23T08:51:33.348Z",{"createdAt":175,"id":176,"documentId":177,"seo_title":178,"seo_description":179,"seo_keywords":118,"title":180,"created":181,"body":182,"published":13,"weight":183,"published_date":181,"reading_time":122,"slug":184,"updatedAt":185,"publishedAt":186,"thumbnail":187,"blogcategory":215,"blogtags":216,"blogauthors":218,"lead_magnet":220,"micromarkups":221},"2026-06-15T13:22:32.097Z",67,"ph5so8r31t04i0jpnupehkky","Критерии оценки ИИ в СЭД: что проверить до выбора системы ","Рассказываем, какие критерии важны при оценке ИИ-функциональности в СЭД и корпоративных системах, и как их проверить на демо","Критерии оценки ИИ-функциональности в СЭД: что проверять до выбора системы ","2026-06-08","\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/monitoring_selection_checklist_quality_assurance_online_survey_hiring_right_ghgigu_31eff477c1.jpg\" alt=\"Критерии оценки ИИ в СЭД: что проверить до выбора системы\"/>\n\nПри выборе корпоративной системы (СЭД, ECM, BPM, HRM) оценка ИИ-функциональности превращается в отдельную задачу. Сегодня почти каждый вендор корпоративных систем упоминает искусственный интеллект в описании своих продуктов: сокращение рутинных операций, автоматическая обработка документов, извлечение реквизитов, ускорение согласований. Формулировки примерно одинаковые.\n\nПроблема в том, что за фразой «искусственный интеллект» может стоять что угодно: от полноценного автономного агента, который работает в фоне без участия пользователя, до кнопки «Перефразировать текст» в одном поле карточки документа. Это не плохо и не хорошо, это просто разные вещи с разным эффектом для бизнеса.\n\nКогда компания выбирает корпоративную систему, нужно понять не есть ли в решении встроенный ИИ, а уточнить, какой именно искусственный интеллект есть в системе, как он работает и решает ли он конкретные задачи организации. Стандартный вопрос на демо: «Покажите, как работает искусственный интеллект», по факту не дает конкретного ответа. Вендор может показать то, что выглядит эффектно. Проверить, как это работает на самом деле, сложнее.\n\nКоманда СЭД ТЕЗИС разработала структурированный чек-лист критериев оценки ИИ-функциональности в корпоративных системах. В материале несколько примеров того, что в него вошло и почему именно эти вещи важно проверять.\n\n## No-code конструктор с ИИ в СЭД: как проверить реальные возможности на демо\n\nПочти каждая система говорит о no-code конструкторе: визуальном инструменте, где администратор настраивает процессы без программирования. \n\nПопросите на демонстрации настроить простой сценарий с участием искусственного интеллекта. Например: входящий документ поступает в систему, далее ИИ извлекает из него реквизиты, а затем на основе результата автоматически создается задача для ответственного сотрудника. Засеките время. Потребовался ли разработчик хотя бы на одном шаге? \n\nЕсли настройка занимает больше 20 минут или на каком-то этапе нужен человек с доступом к коду, то no-code в этой системе условный. Для бизнеса это означает: каждое изменение логики процесса будет стоить времени и денег. \n\n\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/Skriny_v_satyu_12_d51b39e177.png\" alt=\"На скриншоте представлен макрос, где написано для каких ролей он доступен и представлено описание действий\"/>\n\n## ИИ-агент работает в фоновом режиме: что это такое и как это протестировать\n\nСледующий уровень — фоновая работа системы. Здесь речь идет об автоматизации, которая работает, не блокируя пользователю интерфейс.  По логике работы это близко к ИИ-агенту. Если такого режима работы нет, то полную мощь ИИ в системе не получится оценить. \n\nНапример, сценарий может выглядеть так: сотрудник загружает договор в систему и продолжает работать с другими задачами. Система тем временем проверяет документ на ошибки, ищет риски, формирует замечания и сообщает пользователю о готовности. Или поступило входящее обращение. Агент определяет тип документа, готовит проект ответного письма. По итогу пользователь видит результат и не ждет, когда ИИ выполнит свою работу. \n\nТак с помощью автоматизации можно реализовывать затратные по времени сценарии. Такая работа ИИ действительно снимает рутинную нагрузку, а не просто ускоряет одно конкретное действие. \n\nЧто проверять: можно ли перевести уже настроенный сценарий в фоновый режим без доработки? Сколько времени это займет? Привлекался ли разработчик? Если перенастройка требует участия технической команды, то стоит задуматься.\n\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/Skriny_v_satyu_9_9c6490196f.png\" alt=\"Скриншот панель фоновых операций (песочные часы)\"/>\n\n## Семантический поиск и агентный поиск: в чем разница для бизнеса\n\nСемантический поиск сегодня стал базовой функциональностью во многих современных системах. Отличия начинаются в том, как система предоставляет ответ пользователю. Выделают два подхода. \n\n- **Поиск через LLM с генерацией ответа**. Пользователь задает вопрос на естественном языке, а система самостоятельно анализирует информацию в базе и формирует ответ в чате. Такой подход выглядит удобным, но возникают закономерные вопросы: на основе каких данных сформирован ответ, все ли они актуальны и не попала ли в результат информация, которую пользователь не должен видеть. \n- **Агентный поиск**. Пользователь также формулирует запрос на естественном языке. Вместо генерации ответа из базы система использует штатные механизмы: открывает нужный экран, выполняет поиск по существующим правилам, формирует выборку документов или задач с учетом ролевой модели и действующих прав доступа. Например, по запросу «Покажи документы на согласовании» система открывает соответствующий раздел. По запросу «Подготовь подборку задач в работе» — показывает список задач, который пользователь получил бы и при обычной работе с системой. \n\nВторой подход дает предсказуемый результат. Пользователь видит данные, доступ к которым уже предусмотрен системой, а организация сохраняет контроль над тем, какая информация используется и отображается. \n\n\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/Skriny_v_satyu_2_ef0ef430b6.png\" alt=\"1.1 Семантический поиск ИИ пример №1\"/>\n\n\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/Skriny_v_satyu_1_5c3bc188d9.png\" alt=\"1.1 Семантический поиск ИИ пример №2\"/>\n\n## Подключение языковых моделей в СЭД: локально, в облаке, российские или партнерские решения\n\nЕще один важный вопрос при выборе системы с ИИ — насколько гибко она работает с языковыми моделями. Рынок развивается очень быстро. Новые модели появляются регулярно, поэтому важно не только то, что поддерживается сегодня, но и насколько легко завтра подключить другую модель или заменить уже используемую. \n\nЗдесь важны несколько вещей: \n\nПоддержка популярных API. Система должна поддерживать OpenAI-совместимый API, чтобы можно было использовать как локальные модели, так и облачные сервисы без дополнительной доработки. \n\n- **Быстрая замена модели**. Уточните, сколько времени занимает подключение новой модели. В зрелых решениях это делается через настройки и занимает буквально несколько минут. Если для смены модели требуется писать код или заказывать доработку, в будущем это может стать серьезным ограничением масштабирования системы или ее развития. \n- **Поддержка разных сценариев развертывания**. Для одних организаций важны локальные модели, работающие в закрытом контуре. Для других — российские или зарубежные облачные сервисы. Система должна позволять выбирать подходящий вариант без изменения бизнес-логики и кода.  \n- **Использование нескольких LLM в одном бизнес-процессе**. Система должна поддерживать одновременную работу нескольких языковых моделей в рамках одного сценария, распределяя между ними разные задачи. Так, одна модель отвечает за извлечение данных из документов, другая — за анализ содержимого, третья — за подготовку текста. Настроить такой сценарий можно как в дизайнере бизнес-процессов, так и через чат-бота. \n\nИменно такая гибкость позволяет безболезненно переходить на новые модели по мере их появления и не сталкиваться с неожиданной кастомизацией при каждом изменении ИИ-инфраструктуры. \n\n\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/Skriny_v_satyu_6_c52d175b12.png\" alt=\"Экран настройки языковой модели\"/>\n\n\u003Cimg src=\"{{strapiUrl}}/uploads/Skriny_v_satyu_5_388434fba4.png\" alt=\"Уже настроенная языковая модель\"/>\n\nПодобнее о том, \u003Ca href=\"https://www.tezis-doc.ru/features/modul-ai/\" target=\"_blank\" >как реализована ИИ-функциональность в СЭД ТЕЗИС\u003C/a>. \n\n## Чек-лист критериев ИИ в корпоративных системах\n\nПеречисленные выше критерии — не полный список, а несколько примеров из разных блоков оценки. В полном чек-листе их значительно больше: функциональные возможности ИИ, работа с мультимодальными моделями, интеллектуальные подсказки в интерфейсе, голосовое управление, соответствие регуляторным требованиям и ряд дополнительных параметров для организаций, которые хотят строить собственные ИИ-решения поверх корпоративной системы.\n\nЧек-лист разработан командой СЭД ТЕЗИС на основе практики оценки и внедрения корпоративных систем. Он структурирован по блокам, каждый критерий содержит описание и конкретный сценарий проверки на демонстрации.\n\nЕсли вы сейчас выбираете систему или планируете пересмотреть текущую, то Чек-лист критериев ИИ в СЭД поможет задать правильные вопросы и получить ответы, которые действительно имеют значение.\n\n\u003Csection class=\"request\">\n\n\u003Cdiv class=\"request__body\">\n\n\u003Cdiv class=\"request__content\">\n\n\u003Cdiv class=\"request__content__wrapper\">\n\n\u003Cdiv class=\"request__title\">Критерии для проверки ИИ в СЭД\u003C/div>\n\n\u003Cdiv class=\"request__descr\">Скачайте чек-лист оценки ИИ-возможностей: 36 критериев,\nчтобы сделать правильный выбор и узнать обо всех подводных камнях\u003C/div>\n\n\u003C/div>\n\n\u003Cbutton class=\"request__button\" data-action=\"open-consultation\">\n\nСкачать\n\n\u003C/button>\n\n\u003C/div>\n\n\u003Cimg class=\"request__background\" src=\"/images/request-banner/map.png\" alt=\"\" aria-hidden=\"true\">\n\n\u003C/div>\n\n\u003C/section>\n\n## FAQ\n\n### Зачем проверять ИИ отдельно, если система в целом подходит?\n\nПотому что ИИ-функциональность сильно различается по зрелости даже у систем одного класса. Одна и та же формулировка в маркетинговых материалах может означать принципиально разные возможности на практике.\n\n### Нужны ли технические знания для оценки ИИ-функциональности системы?\n\nНет. Критерии сформулированы как конкретные формулировки, которые можно использовать на демонстрации, а не как технические требования. Большинство из них сводится к простому вопросу: «покажите эту функциональность прямо сейчас». В критериях мы подробно объяснили, какие именно функциональность можно запросить на демонстрации и как оценить их пользу для бизнеса прямо в процессе.\n\n### Что такое ИИ-агент в СЭД и чем он отличается от обычной автоматизации процессов?\n\nОбычная автоматизация выполняет заранее прописанный сценарий: если произошло событие A, то необходимо выполнить действие B. Это предсказуемо, но негибко: каждый новый сценарий нужно настраивать отдельно.\n\nИИ-агент работает иначе. Он анализирует ситуацию, принимает решение на основе контекста и выполняет последовательность действий самостоятельно. Например, агент может получить входящий документ, определить его тип, извлечь нужные данные, выбрать подходящий маршрут согласования и инициировать процесс, без участия пользователя и без заранее прописанных правил для каждого конкретного случая.\n\n### Как проверить поддержку локальных языковых моделей на демо?\n\nПопросите вендора показать подключение локальной модели прямо в процессе демонстрации, например, через Ollama или llama.cpp. Зафиксируйте: сколько шагов занимает настройка, нужен ли разработчик или администратор справляется самостоятельно, есть ли документация.\n\nЕсли вендор говорит «поддерживаем», но не может показать это вживую, то стоит уточнить, в каких проектах это уже работает и можно ли увидеть пример конфигурации.\n",72,"kriterii-oczenki-ii-funkczionalnosti-v-sed-chto-proveryat-do-vybora-sistemy","2026-08-25T11:08:00.856Z","2026-08-25T11:08:00.382Z",{"id":188,"documentId":189,"name":190,"alternativeText":10,"caption":10,"width":25,"height":26,"formats":191,"hash":210,"ext":134,"mime":135,"size":211,"url":212,"previewUrl":10,"provider":57,"provider_metadata":10,"createdAt":213,"updatedAt":214,"publishedAt":213},3070,"ud88yias0hp2p1tn2347q165","monitoring-selection-checklist-quality-assurance-online-survey-hiring-right-ghgigu.jpg",{"thumbnail":192,"medium":198,"small":204},{"name":193,"hash":194,"ext":134,"mime":135,"path":10,"width":33,"height":34,"size":195,"sizeInBytes":196,"url":197},"thumbnail_monitoring-selection-checklist-quality-assurance-online-survey-hiring-right-ghgigu.jpg","thumbnail_monitoring_selection_checklist_quality_assurance_online_survey_hiring_right_ghgigu_31eff477c1",6.16,6162,"/uploads/thumbnail_monitoring_selection_checklist_quality_assurance_online_survey_hiring_right_ghgigu_31eff477c1.jpg",{"name":199,"hash":200,"ext":134,"mime":135,"path":10,"width":49,"height":50,"size":201,"sizeInBytes":202,"url":203},"medium_monitoring-selection-checklist-quality-assurance-online-survey-hiring-right-ghgigu.jpg","medium_monitoring_selection_checklist_quality_assurance_online_survey_hiring_right_ghgigu_31eff477c1",31.31,31312,"/uploads/medium_monitoring_selection_checklist_quality_assurance_online_survey_hiring_right_ghgigu_31eff477c1.jpg",{"name":205,"hash":206,"ext":134,"mime":135,"path":10,"width":41,"height":42,"size":207,"sizeInBytes":208,"url":209},"small_monitoring-selection-checklist-quality-assurance-online-survey-hiring-right-ghgigu.jpg","small_monitoring_selection_checklist_quality_assurance_online_survey_hiring_right_ghgigu_31eff477c1",17.38,17381,"/uploads/small_monitoring_selection_checklist_quality_assurance_online_survey_hiring_right_ghgigu_31eff477c1.jpg","monitoring_selection_checklist_quality_assurance_online_survey_hiring_right_ghgigu_31eff477c1",33.25,"/uploads/monitoring_selection_checklist_quality_assurance_online_survey_hiring_right_ghgigu_31eff477c1.jpg","2026-06-17T05:03:17.193Z","2026-06-17T05:08:14.138Z",{"id":61,"documentId":62,"title":63,"published":13,"weight":64,"createdAt":65,"updatedAt":66,"publishedAt":67},[217],{"id":70,"documentId":71,"title":63,"published":13,"weight":64,"slug":72,"createdAt":73,"updatedAt":74,"publishedAt":75},[219],{"id":78,"documentId":79,"name":80,"slug":81,"weight":82,"published_date":10,"published":13,"created":10,"createdAt":83,"updatedAt":84,"publishedAt":85},{"id":78,"documentId":162,"name":163,"slug":164,"createdAt":165,"updatedAt":165,"publishedAt":166},{"id":222,"documentId":223,"title":224,"url":184,"markup":225,"createdAt":226,"updatedAt":226,"publishedAt":227},2597,"v56dqn3fyu26kjy9yo2gzj2n","blogposts - Критерии оценки ИИ-функциональности в СЭД: что проверять до выбора системы ",{},"2026-06-23T08:51:33.314Z","2026-06-23T08:51:33.310Z",{"pagination":229},{"start":230,"limit":78,"total":231},0,8,1791895520691]