AI buhalterijai: dokumentų OCR + Saldo/B1 integracija 2026

Buhalteris LT SMB praleidžia 30–40% laiko kasdieninei rutinai — PDF sąskaitų faktūrų rašymui, banko išrašų apdorojimui, pirminių dokumentų klasifikavimui. 2026 m. 60–70% šio darbo galima automatizuoti su AI.

Use-case’ai

1. Sąskaitų faktūrų OCR

• PDF gauta iš tiekėjo → AI extract’ina: tiekėjas, suma, PVM, data, prekių sąrašas.
• Automatiškai į Saldo/B1 kaip pirminį dokumentą.

2. Banko išrašų matching’as

• CSV iš banko → AI matches’ins transakcijas su sąskaitomis.
• Flag’ina nesutapimus peržiūrai.

3. Kvitų apdorojimas

• Darbuotojai foto’jauna kvitus → AI extract’ina → kompensacija automatiškai.

4. Sąskaitų faktūrų kūrimas

• Kliento užklausa → AI pagal template generuoja invoice → siunčia.

5. Kategorizacija

• Naujas dokumentas → AI nustato sąnaudų kategoriją (transport, marketing, konsultantai).

Arkitektūra

[Email priede / folder / upload]
    ↓
[OCR — extract tekstą iš PDF/image]
    ↓
[LLM — parse į struktūrą JSON]
    ↓
[Validation — ar sumos, PVM tinkamas?]
    ↓
[Saldo/B1 API — įrašyti kaip draft]
    ↓
[Notification — buhalteriui peržiūrėti ir aprobate]

Technologijos

OCR

• Google Cloud Vision — geras LT palaikymas, 1.50 $/1 k paveikslėlių.
• Azure Form Recognizer — puikus forma/lentelėms, 50 $/1 k pages.
• AWS Textract — geriausias sudėtingoms formoms.
• Tesseract (open source) — nemokamas, bet silpnesnis LT.

LLM parsing

• Claude 3.5 Haiku — pigus, tikslus struktūrizuotam output’ui.
• GPT-4o-mini — konkurentas, panaši kokybė.
• Gemini 2.0 Flash — greitas.

Integracija su Saldo

• Saldo turi REST API (SOAP legacy’ui).
• Dokumentacija: Saldo developer portal.
• Auth: API key per user setting.

Integracija su B1

• B1.lt turi REST API.
• Dokumentai pagal „documents/external” endpoint.

Setup pavyzdys (n8n flow)

1. Gmail trigger

• „On New Email with Attachment” + filter: from tiekėjo domain.

2. Extract attachment (PDF)

• n8n „Gmail” node → get attachment → pass to next node.

3. OCR (Google Cloud Vision)

// n8n HTTP Request node
POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
Body: {
  "requests": [{
    "image": {"content": "{{ base64 of PDF }}"},
    "features": [{"type": "DOCUMENT_TEXT_DETECTION"}]
  }]
}

4. LLM parse

const text = $input.first().json.fullTextAnnotation.text;

const prompt = `
Extract the following from this invoice text:
- supplier_name
- supplier_vat_id
- invoice_number
- invoice_date
- total_amount
- vat_amount
- net_amount
- items (array of {description, quantity, unit_price, total})

Return as JSON.

Invoice text:
${text}
`;

// Call Claude Haiku
const response = await llmCall(prompt);
return [{ json: JSON.parse(response) }];

5. Saldo API — create document

POST https://api.saldo.lt/v1/documents
{
  "type": "purchase_invoice",
  "supplier": { "vat_id": "..." },
  "date": "2026-04-22",
  "items": [...]
}

6. Email notification

„Nauja sąskaita faktūra automatiškai įvesta į Saldo: {link}“

Realus rezultatas (mūsų klientas, MB su 3 darbuotojais)

Prieš automatizaciją:

• 40 sąskaitų faktūrų/mėn. iš tiekėjų.
• 20 min./sąskaita (rankiniu įvedimu) = 13 val./mėn.

Po automatizacijos:

• 85% sąskaitų pilnai automatiškai įvestos.
• 15% — reikia buhalterio peržiūros (~5 min./kiekviena).
• Total: ~3 val./mėn. (10 val. sutaupyta).

Kaina: 2 500 € setup + 80 €/mėn. (Google Vision + LLM API + priežiūra). ROI: 4–6 mėn.

Rizikos ir gotchas

1. OCR klaidos skaičiuose

Sprendimas: validation rule — jei net + vat != total, flag’ink peržiūrai.

2. Tiekėjo rekvizitų atpažinimas

Sprendimas: pirmą kartą pridedant tiekėją, buhalteris patvirtina — sistema išmoko.

3. GDPR

• AI API turi būti ES / zero data retention.
• Claude API su Anthropic Console — turi DPA.
• Self-hosted OCR + LLM — pilnai jūsų ribose.

4. Integracijos errors

• Saldo API dažnai mažai stabili (atsakymo latency, rate limits).
• Implement retry with exponential backoff.

Advanced: AI reconciliation

Banko išrašo matching’as:

Bank transaction: -450€ → LLM → match with PO #123 → update status "paid"

Sutaupo 5–8 val./mėn. per reconciliation.

Kam tinka

✓ Verta investuoti

• 30+ sąskaitų faktūrų/mėn.
• Standartiniai tiekėjai (pasikartojantys).
• Dirbate su Saldo / B1 / TeamViewer Accounting.
• Turite biudžetą 2 000–5 000 € setup.

✗ Dar per anksti

• <10 dokumentų/mėn. — nevertas automatizacijos.
• Labai kintamas tiekėjų pool (daug vienkartinių) — AI klysta dažniau.
• Naudojate „niche” buhalteriją be API.

DUK

Ar AI 100% tiksliai atpažįsta PDF’us? 95–98% accuracy — standarto sąskaitoms faktūroms. Complex layout’ai (foto iš telefono) — 85–92%. Todėl reikia validation layer’ių.

Ar galiu naudoti be API — prideda per email? Taip. Workflow: email priede → AI → parse → Sends email su parsed data buhalteriui → jis pats kopijuoja į Saldo.

Ar buhalteris atleistų? Ne. Buhalteris skirtas strateginiam darbui (VMI deklaracijos, audit, optimizacijos). AI panaikina nudian rutina — jis vertina.

Ar VMI pripažįsta AI įrašytus dokumentus? Taip, jei originalus PDF saugomas + auditoinis log’as (kas, kada, kokius laukus paredagavo).

---

Svarstote AI buhalterijai? Konsultacija → — Setup nuo 2 500 €, ROI per 4–6 mėn.