Automating business processes using AI in 1C: Examples, scripts and solutions for business

Automating typical processes in 1C using artificial intelligence

Automation isn't just a buzzword. This is a tool that allows businesses to grow without increasing costs.

In the face of increasing competition and accelerating business processes, companies are increasingly turning to automation tools to reduce manual labor, minimize errors and increase productivity. One such opportunity is the use of artificial intelligence (AI) technologies in conjunction with 1C:Enterprise systems. Modern AI tools allow you to automate routine operations, analyze data, predict deviations and suggest optimal actions to the user.

What tasks require a special approach?

Not all tasks are equally easy to automate. Difficulties may arise in the following cases:

• Heterogeneous or poorly structured data
• Complex business rules that depend on subjective experience
• The need to take into account a large number of exceptions

In such situations, preliminary analytics, modeling, and AI training on the company's historical data are required.

The benefits of automation with AI for business

• Reducing data entry and processing time by up to 70%
• Reduction in accounting and document management errors
• Improved control and transparency of operations
• Real-time analytics and predictive planning
• Smart hints for users in the 1C interface

Let's see how this works in practice. We have prepared for you a brief overview of automating typical processes using AI with examples of scripts and processing templates for specific tasks.

1. Automated processing of incoming documents

In most companies, accounting is faced with dozens and sometimes hundreds of documents every day: invoices, acts, UPD, invoices. In the traditional approach, an accountant manually opens a document (usually a PDF or scan), then manually transfers the data to 1C: counterparty name, TIN, date, amount, and list of goods. This process requires maximum concentration and takes a lot of time, especially if the documents are formatted differently or contain many items. Even an experienced specialist can make a mistake — enter the wrong amount, skip a line, or write the data in the wrong field.

With the use of artificial intelligence, this process can be significantly simplified. Special AI-based modules integrated with 1C automatically “read” the document: they recognize the text, find key details, compare it with the counterparty database and fill in all the necessary fields. At the output, the user receives a fully prepared draft document, which only needs to be reviewed and approved. More advanced solutions are even able to identify discrepancies between the data in the document and what is already in the 1C database (for example, incorrect prices or items outside the nomenclature).

This approach reduces the burden on accountants, reduces the number of errors and speeds up document flow. Moreover, employees can use the free time to tasks that require analytics and control, rather than mechanical work. For businesses, this means increased efficiency, lower operating costs and greater control over the incoming document flow.

To automatically extract data from documents, you can use a library for working with text and recognition (for example, OCR), and then process the extracted data in 1C. Here's an example of a simple 1C script that can extract data and automatically fill in document fields.

//Import the library for OCR

OCR = New OCR module;

//Read the document file

Document file= "C:\Documents\Invoice123.pdf “;

Text = OCR. Recognize (document file);

//Retrieve key fields

Counterparty = Get a Counterparty (Text);

TIN = Get a TIN (Text);

Amount = getAmount (Text);

Items = ReceiveProducts (Text);

//Create a draft document

Document = Directories.Documents.Create ();

Document.Counterparty = Counterparty;

Document.TIN = TIN;

Document. Amount = Amount;

//Filling in goods

For Everyone Product From Products Cycle

Document.Products.Add (Product);

The end of the cycle;

//Save the document to 1C

Document.Write down ();

This script can be adapted to different types of documents and fields that you want to extract. It is important that such solutions can be AI-based using OCR for more accurate data extraction.

2. Balance forecasting and automatic orders to suppliers

Warehouse management is always a balance between two risks: shortages and surpluses. If an item is out of stock, the business loses sales and customers. If there is too much product, working capital is frozen, and the risk of goods deteriorating or becoming obsolete increases. It is especially difficult to maintain this balance manually if the range is large, demand fluctuates, and purchases are made from different suppliers with different delivery times.

Artificial intelligence is able to analyze sales history, seasonality, customer behavior, holiday calendar and even weather (for example, for seasonal goods) and, based on this data, form optimal stock forecasts. Such forecasts make it possible not only to maintain the required volume of goods in stock, but also to generate automatic orders for suppliers, taking into account logistics windows, minimum batches and product preferences.

For businesses, this means that you no longer have to make decisions by eye or rely only on the purchasing manager's intuition. The system will suggest the exact number of items to order and will do so in advance. Time is saved, the human factor is reduced, and inventory turnover is increasing. And most importantly, losses from the lack of goods at the right time are reduced.

AI models trained on historical data can be used to forecast inventory balances and automatically order goods. An example of a script for 1C:

//Import the prediction model

Forecast model = New Forecast model;

//Loading historical data

Sales data = directories.sales.getHistorical data ();

//We predict the quantity of goods in stock

Forecast = Forecast model.Predict (sales data);

//Determine how many items should be ordered

For Each Product From The Forecast Cycle

If the Item Is Not Enough Then

Order = Directories.Purchasing.Create ();

Order.Item = Product.Name;

Order.Quantity = Item.RequiredQuantity;

Order.Record ();

EndIf;

The end of the cycle;

This script uses AI to predict product demand based on sales and seasonality data. The system automatically creates an order if the stock balance is below the required level.

3. Automatic answers to frequently asked questions via a chatbot

Every sales, logistics or customer support employee receives dozens of similar questions every day: “When is the shipment?” , “Is the item in stock?” , “How much debt does the client have?” , “Where's the March bill?” Such requests do not require high qualifications, but they take time, distract and slow down key processes.

The integration of AI and chatbots with the 1C database makes it possible to automate such calls. An employee or even a client can ask a question to the bot in a familiar messenger (Telegram, WhatsApp), and the bot will instantly return information from 1C: stock balances, delivery times, account status, details, and much more. This is especially useful in companies with remote teams, offices, or large staff.

For businesses, this means saving time, increasing transparency, and increasing internal discipline. The load on departments where response time is important is reduced. Managers spend less time searching for information and can focus on value-added tasks. In addition, chatbots can also be connected to the customer service, providing a high response speed without increasing staff.

To integrate with chatbots and automatically answer frequently asked questions (for example, about account status or stock availability), you can use AI to process requests and quickly search for data in 1C.

//We receive a request from a client

Request = getChatbot request ();

//We are looking for information in the 1C database

If the Request.Contains (“leftover goods”) Then

Items in stock = Directories.Items.getBalances ();

Answer = “We have the following items in stock:" + Items in stock. List ();

Otherwise, If the Request.Contains (“debt amount”) Then

Debt = Directories.Clients.ReceiveDebt (Request.Client);

Answer = “Customer debt amount:" + Debt. Amount ();

Otherwise

Answer = “Sorry, I didn't understand your request. “;

EndIf;

//Send a response to the chatbot

SendReplyChat (Reply);

This script uses simple logic to process requests related to inventory balances and customer debt amounts. AI can be further configured for more complex queries, such as analyzing customer behavior and forecasting.

4. Automated payroll and bonus calculations

Payroll accounting is one of the most time-consuming and demanding tasks in any company. In addition to the basic salary, accounting must take into account allowances, bonuses, sick leave, vacations, overtime, and many other nuances. At the same time, the calculation must be accurate, timely and comply with labor legislation. A mistake can lead to both employee dissatisfaction and serious complaints from regulatory authorities.

AI tools integrated with 1C make it possible not only to automate the calculation process itself, but also to take into account the individual parameters of each employee. The system analyzes timesheets, KPIs, internal regulations and automatically calculates the amount payable. If necessary, it can send notifications to employees, prepare reports, and even initiate the transfer of funds through banking APIs.

As a result, the burden on accounting is significantly reduced, mistakes are eliminated, and employees receive their salaries on time and in full. In addition, it is possible to introduce flexible performance-based bonus schemes that increase staff motivation. For management, it is a tool for transparently managing payroll funds and monitoring productivity.

To automate payroll accounting, taking into account all the nuances, including bonuses, overtime, sick leave and vacations, you can use AI that will take into account employees' individual data and their work. An example of a simple script for 1C:

//We get data about employees and their timesheets

Employees = directories.Employees.getAll ();

Timesheets = directories.timesheet.getData ();

//Initialize payroll calculation

For Every Employee From Employees Cycle

  //Get employee data

Work hours = timesheets.getHours (Employee);

Recycling = Timesheets.Get Reworked (Employee);

Vacation = timesheets.Get a vacation (Employee);

Sick leave = timesheets. Get sick leave (Employee);

    // Вычисляем базовую заработную плату

    Зарплата = Сотрудник.Оклад + (Переработка * Сотрудник.Тариф) - (Больничный * Сотрудник.Тариф);

    // Применяем премии, если они предусмотрены

    Если Сотрудник.РезультатыРаботы > 100 Тогда

        Премия = Зарплата * 0.1; // 10% премия

    Иначе

        Премия = 0;

    КонецЕсли;

    // Итоговый расчёт

    ИтоговаяЗарплата = Зарплата + Премия;

        // Сохраняем в систему

    Сотрудник.Зарплата = ИтоговаяЗарплата;

    Сотрудник.Записать();

КонецЦикла;

Этот скрипт позволяет автоматически рассчитать заработную плату для каждого сотрудника с учётом различных факторов, таких как переработки, отпуска и премии. AI может быть настроен для более гибкого расчёта, включая дополнительные параметры и правила.

5. Умный анализ финансовых показателей и предупреждение о рисках

Один из ключевых вызовов для бизнеса — своевременно замечать отклонения в финансовых потоках и предотвращать кризисные ситуации. Обычно финансовые отчёты анализируются раз в месяц, иногда — в конце квартала. Это значит, что риски обнаруживаются постфактум, когда уже понесены убытки. Например, резкий рост дебиторской задолженности, падение маржинальности или неэффективная структура затрат может долго оставаться незамеченной.

AI-модули в 1С можно обучить анализировать ключевые финансовые метрики в реальном времени. Они сопоставляют доходы, расходы, движение денежных средств, задолженность, эффективность подразделений и выявляют аномалии. При обнаружении риска система может отправить уведомление ответственному сотруднику или автоматически инициировать процесс проверки.

Таким образом, владельцы и топ-менеджеры получают инструмент раннего реагирования: можно скорректировать стратегию, переоценить запасы, пересмотреть кредитную политику. Это особенно ценно для динамичных бизнесов и тех, кто работает с большими объёмами данных. AI действует как цифровой финансовый аналитик, работающий 24/7 без выходных.

Для анализа финансовых показателей в реальном времени, можно использовать AI-модели для выявления аномалий и предупреждения о рисках:

// Загружаем финансовые данные

ДанныеФинансов = Справочники.ФинансовыеПоказатели.ПолучитьДанные();

// Применяем модель для выявления аномалий

МодельФинансовогоАнализа = Новый МодельФинансовогоАнализа;

Аномалии = МодельФинансовогоАнализа.ВыявитьАномалии(ДанныеФинансов);

// Отправляем уведомления

Для Каждой Аномалии Из Аномалии Цикл

    Уведомление = Новый Уведомление();

    Уведомление.Сообщение = "Обнаружена аномалия в финансовых показателях: " + Аномалия.Описание;

    Уведомление.Отправить();

КонецЦикла;

Этот скрипт использует AI для мониторинга финансовых показателей и отправки уведомлений о рисках. Это позволяет быстро реагировать на отклонения и принимать меры до того, как возникнут серьезные проблемы.

6. Интеграция с CRM: предиктивная аналитика по продажам

Для большинства компаний CRM-система — это основной инструмент управления взаимоотношениями с клиентами: она фиксирует обращения, заказы, взаимодействия и статус сделок. Однако сама по себе CRM — это, скорее, база данных. Её эффективность напрямую зависит от того, как часто и правильно менеджеры вносят информацию, и как она используется. Часто бывает, что данные есть, но они «молчат»: компания не успевает оперативно реагировать на падение интереса клиента, забывает вовремя сделать касание или не использует историю предыдущих заказов для прогноза будущих продаж.

Интеграция AI-инструментов с CRM и 1С позволяет превратить пассивную базу в активного помощника. Искусственный интеллект анализирует поведение клиентов: сколько времени проходит между заказами, на каком этапе сделки чаще всего «замирают», какие продукты часто покупаются вместе, какие клиенты «остывают» и нуждаются в повторном касании. Всё это на основе реальных данных из 1С и CRM.

Например, AI может предсказать, что клиент X, который обычно делает заказ каждые 30 дней, уже 45 дней не проявлял активности. Или что у клиента Y снизился средний чек на 40% по сравнению с прошлым кварталом. Такая аналитика позволяет менеджерам работать точечно: делать предложения вовремя, возвращать «потерянных» клиентов, предлагать смежные услуги. А при подключении email- или SMS-маркетинга — ещё и запускать автоматические цепочки коммуникаций.

Для бизнеса это означает рост конверсии, повышение средней выручки на клиента и снижение оттока. Решения, основанные на предиктивной аналитике, помогают перестать реагировать постфактум и начать действовать на опережение. В условиях высокой конкуренции и перегретого рынка — это серьёзное конкурентное преимущество.

Делимся с вами примером скрипта для предсказания вероятности сделки и создания задач для менеджеров:

// Получаем данные о клиенте из CRM

Клиент = CRM.Справочник.Клиенты.Получить(Запрос.КлиентID);

ИсторияПродаж = CRM.Справочник.Продажи.ПолучитьПоКлиенту(Клиент.Код);

// Используем AI для предсказания вероятности успешной сделки

ВероятностьСделки = МодульAI.ПрогнозПродажи(ИсторияПродаж);

// Если вероятность больше 70%, создаём задачу для менеджера

Если ВероятностьСделки > 0.7 Тогда

    Задача = Новый Задача();

    Задача.Клиент = Клиент;

    Задача.Описание = "Высокая вероятность заключения сделки. Контактировать!";

    Задача.Ответственный = Менеджер;

    Задача.Дата = ТекущаяДата + 1;

    Задача.Записать();

КонецЕсли;

Этот скрипт использует AI для анализа истории продаж и прогнозирования вероятности успешной сделки с клиентом. Если вероятность сделки высокая, система автоматически создаёт задачу для менеджера.

7. Обработка обращений клиентов и заявок с сайта с помощью AI

Каждая компания с веб-сайтом получает обращения через формы обратной связи: заявки на консультацию, заказы, вопросы по продукции и т.д. В традиционной схеме все эти формы попадают в почту, где сотрудники вручную сортируют, отвечают и переносят данные в 1С или CRM. Это отнимает время, создаёт риски пропуска заявок, а скорость обработки напрямую влияет на конверсию — если клиент не получил ответ в течение 10–15 минут, он часто уходит к конкурентам.

Искусственный интеллект может полностью изменить этот процесс. Специальные модули, интегрированные с 1С и CRM, «слушают» входящие формы в реальном времени. AI распознаёт тип обращения: это заказ, вопрос, жалоба, партнёрское предложение или что-то иное. Затем он автоматически заполняет нужные поля в карточке клиента, проверяет наличие его в базе, формирует задачу нужному менеджеру и, при необходимости, сразу отправляет подтверждение клиенту о получении заявки.

Более продвинутые решения умеют распознавать смысл текста обращения: если клиент пишет «Не могу оплатить счёт», система поймёт, что нужно передать запрос в бухгалтерию. Если текст содержит слова «не работает», «сломалось» — обращение пойдёт в техподдержку. Это исключает необходимость ручной сортировки, снижает человеческий фактор и позволяет начать обработку запроса за считаные минуты.

Для бизнеса это даёт рост конверсии: скорость реакции становится конкурентным преимуществом. Повышается качество клиентского сервиса, уменьшается нагрузка на персонал. А для руководства — это ещё один источник прозрачной аналитики: можно в реальном времени видеть динамику заявок, причины обращений, загруженность отделов. В итоге — больше довольных клиентов и меньше потерь от «потерянных» лидов.

Делимся с вами примером скрипта для обработки запросов клиентов с сайта, который будет предоставлять ответы на часто задаваемые вопросы, а также создавать заявки:

// Получаем запрос клиента с сайта

Запрос = Система.ПолучитьЗапросИзСайта(ЗапросID);

// Используем AI для классификации запроса

ТипЗапроса = МодульAI.КлассификацияЗапроса(Запрос.Текст);

// Если запрос связан с возвратом товара

Если ТипЗапроса = "Возврат товара" Тогда

    // Создаем заявку на возврат

    Заявка = Новый Заявка();

    Заявка.Клиент = Запрос.Клиент;

    Заявка.Тип = "Возврат товара";

    Заявка.Товар = Запрос.Товар;

    Заявка.Статус = "На рассмотрении";

    Заявка.Записать();

    // Отправляем уведомление клиенту

    Система.ОтправитьУведомление(Запрос.Клиент, "Заявка на возврат товара принята.");

КонецЕсли;

Этот скрипт обрабатывает запросы с сайта, классифицирует их с помощью AI и автоматически создаёт заявку на возврат товара, если запрос соответствует определенному типу. Это позволяет ускорить обработку заявок.

8. Анализ производительности сотрудников и выявление зон роста

Оценка эффективности сотрудников — это всегда один из самых сложных процессов для менеджмента. Особенно, если речь идёт о больших командах, где нужно учитывать множество факторов: выполнение задач, качество работы, соблюдение сроков, участие в командных проектах и другие метрики. Без использования искусственного интеллекта этот процесс часто бывает субъективным и требует больших усилий со стороны руководства.

AI-инструменты, интегрированные с 1С и другими системами, могут автоматизировать сбор данных о производительности сотрудников. Система собирает информацию о выполненных задачах, времени, затраченном на работу, объёмах выполненных операций, отклонениях от стандартов и т.д. На основе этого AI выстраивает объективную картину производительности и, что немаловажно, выявляет зоны роста для каждого сотрудника. Например, система может предложить, в каком аспекте работы сотрудник может улучшиться, какие дополнительные навыки ему стоит развить для повышения эффективности, или какие задачи ему стоит делегировать.

Кроме того, AI может проанализировать исторические данные о производительности и предсказать, кто из сотрудников находится на грани увольнения, а кто, наоборот, может быть претендентом на повышение. Такие данные помогают руководству своевременно реагировать на проблемы, например, мотивировать слабых сотрудников или предложить лучшие условия для лучших.

Для бизнеса это даёт возможность повысить общую производительность и удовлетворенность сотрудников, так как они получают ясные и объективные критерии для роста и развития. Руководители могут легко выявлять тренды и принимать своевременные меры, чтобы улучшить работу команды, а сотрудники получают возможность работать на своём максимальном потенциале.

Делимся с вами примером скрипта для анализа производительности сотрудников, оценки их показатели и автоматически выявлять зоны для улучшения KPI:

// Получаем данные о сотрудниках

Сотрудники = Справочники.Сотрудники.ПолучитьВсе();

// Получаем показатели KPI для каждого сотрудника

Для Каждого Сотрудник Из Сотрудники Цикл

    ПоказателиKPI = Справочники.KPI.Получить(Сотрудник.Код);

    // Используем AI для анализа KPI и выявления проблемных областей

    ЗонаРоста = МодульAI.АнализKPI(ПоказателиKPI);

    Если ЗонаРоста.ПризнакРиска Тогда

        // Создаем задачу для руководителя

        Задача = Новый Задача();

        Задача.Сотрудник = Сотрудник;

        Задача.Описание = "Необходима дополнительная тренировка по навыкам: " + ЗонаРоста.Навыки;

        Задача.Ответственный = Руководитель;

        Задача.Дата = ТекущаяДата + 1;

        Задача.Записать();

    КонецЕсли;

КонецЦикла;

This script analyzes employee performance based on their KPIs using AI and creates tasks for the manager to improve employees' weaknesses identified during the analysis process.

9. Automating the creation and submission of reports

The preparation and submission of reports is an important and time-consuming process that requires accuracy and compliance with multiple deadlines. This applies not only to financial statements, but also to tax, statistical and various internal reports for management. Failure to meet deadlines or errors in documents can result in fines and losses for businesses.

With the help of AI, it is possible to automate reporting processes in 1C. Artificial intelligence finds all the necessary data in the database, checks it for relevance, and then automatically generates a report. AI can take into account various aspects: the correct distribution of expenses, the calculation of tax liabilities, compliance with all regulatory requirements, and also calculate amounts for tax returns or social contributions. You no longer need to manually collect data, search for missing information, or fear that the report will be sent incorrectly.

Moreover, integration with electronic reporting systems allows reports to be automatically sent to tax authorities or other authorities, which significantly reduces the risk of delays. AI can also remind an accountant or a responsible employee of the need to submit reports and do this in advance to avoid penalties for delays.

For businesses, this means saving time and resources, reducing the human factor and reducing the likelihood of errors. Automated reporting helps avoid penalties and reduces operating costs, and frees up employees to perform more important tasks, such as strategic planning or optimizing business processes.

An example of a script for automatically generating a report on financial indicators and sending it, facilitating the accounting task:

//Get data for the report

Revenues = Directories. Financial Indicators.Get Income (Current Month);

Expenses = Directories. Financial Indicators.Get Expenses (Current Month);

Debts = Directories.Debts. GetAll ();

//Generate a report using AI

Report = AI module.Report generation (Revenue, Expenses, Debts);

//Create a PDF report

PDFreport = System.CreatePDF (Report);

//Send the report to the management email

System.send an email (” finance@company.com “, “Monthly Financial Report”, PDF report);

This script automates the process of creating and submitting a monthly report using AI to analyze data and generate a report. This saves staff time and improves reporting accuracy.

10. Optimizing accounting with AI

Accounting is one of the most important but also the most time-consuming processes in business. It requires care, accuracy and compliance with a variety of laws. The process of entering data, processing transactions, calculating taxes and generating reports can be time-consuming and often involves the risk of errors, especially when transactions are large.

Artificial intelligence can significantly simplify accounting in 1C. AI systems can automatically process bank statements, reconcile with accounts, and classify expenses and revenues into relevant items. They can also monitor changes in tax laws and automatically adapt accounting processes to new requirements.

One of the useful AI tools is the automatic categorization of transactions. For example, the system can independently allocate expenses into categories, such as salaries, taxes, rent, etc., which usually requires the attention of accountants. This not only speeds up the process, but also reduces the possibility of errors. AI can also regularly check credentials, identifying inconsistencies and potential problems that may not be noticeable at the first stage.

For businesses, this means significantly reducing the time required to process financial data, improving accounting accuracy and reducing the human factor. Accountants can focus on more complex tasks, such as analyzing the company's financial condition and optimizing tax payments, rather than on routine operations.

An example of a script for automatically checking the correctness of the entered data and its compliance with tax requirements:

//Get data on new transactions

Transactions = Directories.Transactions.getNew ();

//We use AI to verify that transactions are correct

For Every Wiring From A Wiring Cycle

Verification = AI module.Verification of transactions (Wiring);

If Verification. Violations Then

//We send a notification to the accountant about the violation

System.Send a notification (Accountant, “Errors found in the transaction:" + Transaction.Code);

Otherwise

   //Automatically confirm the transaction

Transaction.Status = “Verified”;

Transaction.Write ();

EndIf;

The end of the cycle;

This script checks the correctness of transactions using AI and notifies the accountant of possible errors. This helps to avoid accounting errors and speeds up the process of processing transactions.

How AI helps businesses and how StartDuck can help

So, the introduction of artificial intelligence into 1C's business processes offers incredible opportunities for automation, improving accuracy and reducing costs. Accounting, inventory, sales, reporting — each of these processes can be optimized using AI. This not only speeds up operations, but also frees up employees for more strategic tasks, increasing overall business productivity and competitiveness.

StartDuck is an innovative partner that helps integrate AI into business processes through its platform and solutions. StartDuck provides the development, configuration and implementation of AI tools for automating processes in 1C, improving their efficiency and accuracy. Thanks to StartDuck, companies can quickly adapt artificial intelligence to their needs, optimize accounting, warehousing, sales and other processes, and significantly increase employee productivity.

StartDuck helps not only integrate existing AI solutions, but also develop individual modules for specific business tasks. The StartDuck platform ensures ease of implementation, minimizing technical complexity and providing support at all stages.

If your goal is to increase business efficiency, automate routine tasks and improve customer service, StartDuck is the perfect partner to help take your business to the next level using artificial intelligence.