В условиях стремительно меняющегося делового мира, где каждое мгновение на счету, внедрение интеллектуальных ассистентов становится не просто необходимостью, а стратегическим шагом к оптимизации бизнес-процессов. Применение таких технологий в управлении закупками и нормализации номенклатуры позволяет не только значительно сократить временные затраты, но и снизить издержки, что в свою очередь повышает общую эффективность работы компании.

Это стало возможным благодаря автоматизации анализа данных и использованию алгоритмов, которые мгновенно оценивают рыночные цены на товары и услуги. Интеллектуальные модули обрабатывают огромные объемы информации, выявляя самые выгодные предложения и альтернативы, что существенно ускоряет процесс принятия решений. Сокращение времени на обоснование минимальной цены контракта напрямую влияет на снижение издержек на закупки. Быстрая обработка данных позволяет компаниям оперативно реагировать на изменения рынка и использовать более выгодные предложения от поставщиков. Это не только улучшает финансовые показатели, но и создает дополнительные возможности для роста бизнеса.

Важным аспектом внедрения интеллектуальных ассистентов является снижение складских запасов за счет дедуплицирования номенклатуры и выявления пересорта. Дублирование записей — одна из самых распространенных проблем в управлении номенклатурой. Когда один и тот же товар регистрируется под разными названиями или кодами, это создает путаницу в учете. Например, если один продукт обозначен как «Кроссовки X» в одной записи и «X кроссовки» в другой, сотрудники могут случайно заказать избыточное количество или, наоборот, не заказать необходимое.

Наш интеллектуальный модуль в 1С:MDM покажет наиболее близкие позиции к уже имеющимся и отличия в характеристиках, чтобы избежать создания неявных дублей.

Ошибки в данных также представляют собой серьезную проблему. Неправильная информация о товарах может быть связана с ошибками при вводе данных или устаревшей информацией. Например, неверные характеристики или цены могут вызвать значительные финансовые потери и негативно сказаться на репутации компании. Представьте себе ситуацию: клиент заказывает товар по указанной цене, а при получении выясняется, что цена была ошибочной.

Интеллектуальные алгоритмы способны эффективно обнаруживать дублирующиеся позиции в базе данных, что позволяет избежать избыточного накопления товаров. Это особенно актуально для компаний с большим ассортиментом продукции, где вероятность появления дубликатов значительно возрастает.

В условиях растущих объемов данных традиционные методы нормализации становятся все менее эффективными. Компании нуждаются в более быстрых и экономичных решениях. Здесь на помощь приходят современные технологии, такие как алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения. Наши алгоритмы позволяют обрабатывать данные на совершенно новом уровне. С помощью наших технологий компании могут нормализовать данные не только для самых ходовых позиций, но и для всего ассортимента товаров. При тех же трудозатратах мы способны обрабатывать в тысячи раз большие объемы данных благодаря автоматизации процессов: алгоритмы могут самостоятельно выявлять дубликаты, исправлять опечатки и унифицировать записи без необходимости ручного вмешательства.

Кроме того, автоматизация снижает вероятность человеческой ошибки. Ручная проверка всегда связана с риском ошибок — будь то опечатки или неверные исправления. Алгоритмы же работают по заранее заданным правилам и могут обеспечить более высокую точность. И, в-третьих, использование современных технологий позволяет компаниям оптимизировать затраты на обработку данных. Вместо того чтобы тратить ресурсы на длительные процессы ручной нормализации, компании могут сосредоточиться на других аспектах бизнеса.

1. Нормализация и унификация данных

С помощью ИИ можно понять тонкие нюансы отличия наименования товаров, определить, дубль это или товары с разными характеристиками, и обеспечить единообразие в наименованиях, описаниях и характеристиках. Это особенно важно для крупных компаний с обширным ассортиментом, где могут встречаться различные форматы записи одной и той же информации. Использование современных технологий, таких как генеративный ИИ и алгоритмы обработки естественного языка, позволяет нам эффективно обрабатывать имеющиеся позиции. Мы формируем новое наименование позиции в соответствии с требованиями, учитывая синонимы, опечатки и сокращения, что помогает раскрыть информацию в правильном формате. Приватность данных останется под защитой, ИИ можно развернуть в закрытом контуре заказчика, а если требования к вычислительной мощности имеет решающее значение, то и оптимизировать под работу на обычном процессоре.

2. Классификация данных

Используя методы искусственного интеллекта, мы оптимизируем структуру классов, анализируя большие объемы данных и выявляя закономерности.

Мы проводим кластерный или графовый анализ существующих данных, что позволяет выявить взаимосвязи и особенности, которые могут быть упущены при традиционном подходе. Визуализация новой структуры данных помогает заинтересованным сторонам лучше понять предложенные изменения и способствует более эффективному процессу согласования.

Это делает классификацию товаров более интуитивной и удобной для пользователей. Мы также оцениваем степень принадлежности каждого товара к определенному классу, используя алгоритмы машинного обучения. Это позволяет автоматически распределять позиции в правильные классы, минимизируя человеческий фактор и повышая точность классификации. На основе анализа данных мы можем перераспределять товары между классами, если изменяются их характеристики или условия применения.

3. Обогащение данных

Важным элементом нашего подхода является сбор и валидация данных. Наша платформа мониторинга HiBrain представляет собой систему автоматического сбора данных и цен на товары с различных сайтов. Она осуществляет интеллектуальное сопоставление собранных данных с позициями заказчика, формируя базу товаров для последующей аналитики и оптимизации ценообразования. Мы активно собираем информацию о товарах из различных открытых источников, таких как сайты производителей, каталоги и базы данных. Собранные данные сопоставляются с существующими записями в базе нормализованной справочной информации (НСИ) и обогащают их отсутствующей информацией. Это позволяет улучшить качество данных и устранить пробелы в информации. О том, как именно нам удается сопоставлять между собой товары заказчика и товары с сайтов, я уже рассказывала в прошлой статье.

4. Проактивная защита от повторного загрязнения данных

Мы также внедряем автоматизацию процессов, используя искусственный интеллект для нормализации данных. Это означает, что процесс можно запускать повторно по мере необходимости без участия человека, что значительно экономит время и ресурсы. Интеллектуальный модуль проверки на дубли помогает поддерживать высокое качество данных, проверяя новые записи на наличие дублей перед их добавлением в базу данных.

Технологии развиваются с невероятной скоростью, и важно оставаться в курсе последних тенденций и инноваций в области искусственного интеллекта. Регулярное обновление систем и процессов поможет вашей компании не только адаптироваться к изменениям рынка, но и опережать конкурентов.

Источник: VC