Наш Телеграм

Автоматическое извлечение характеристик номенклатуры или как ИИ находит параметры в описаниях и PDF

Получение до 95% товарных атрибутов из PDF-документации

Ускорение оцифровки каталога в 100 раз

Безошибочное автоматическое создание товарных карточек

Допустим, ваша фирма получила каталог от нового перспективного поставщика на 10 000 позиций. Каждую из них сопровождает многостраничный технический паспорт в PDF, где детально описаны все 50 ключевых параметров - от материала и диаметра до класса прочности и стандарта ГОСТ. Эта информация имеет огромную ценность. С ее помощью ваши менеджеры смогут точно находить аналоги, покупатели - использовать фильтры на сайте, а отдел закупок - сравнивать товары.

Однако, есть одна трудность. Никто не станет вручную открывать 10 000 PDF-файлов для переноса 500 000 полей в систему управления номенклатурой или CRM. Такой процесс потребует месяцев монотонной работы и гарантированно приведет к ошибкам. Вследствие этого ценные сведения остаются недоступными внутри документов, ваш каталог не содержит полных данных, а бизнес несет потери из-за неэффективного поиска и неточного выбора товаров.

Скрытые издержки бизнеса из-за недоступных данных

Когда у товаров нет полных и упорядоченных характеристик, это не сводится к неполной карточке в системе. Такая ситуация порождает системную проблему с несколькими видами скрытых затрат.

Затрудненный поиск и подбор товаров

Покупатель отправляет запрос на "болт М8, класс прочности 10.9". Ваш менеджер вбивает в поиск "болт М8" и видит 50 позиций от разных поставщиков. Но какая из них обладает нужным классом прочности? Этого не узнать, так как параметр отсутствует в системе. Специалисту приходится открывать техдокументацию, выискивать информацию на сайтах изготовителей или делать запрос на склад, из-за чего время ответа на заявку увеличивается с нескольких минут до нескольких часов.

Сложности с предложением аналогов

Представьте, что на складе нет той самой позиции, что запросил клиент, но есть ее полный аналог с теми же параметрами от другого производителя. Без детализированных атрибутов система не сможет предложить такую замену автоматически. Менеджер, особенно неопытный, также может не знать об этой возможности, итогом чего станет потерянная сделка, а покупатель обратится к конкуренту, у которого товар оказался в наличии.

Долгий вывод новой продукции на рынок

Вы заключили соглашение с новым поставщиком, но продажи не начнутся, пока его номенклатура не будет внесена в систему. Процедура ручной оцифровки каталога длится неделями, а иногда и месяцами. Весь этот период вы не получаете доход, а товар просто лежит на складе.

Цена неполных данных в бизнесе: проблемы поиска товаров, подбора аналогов и замедление вывода новой номенклатуры на рынок.

Обсудить ваши задачи и возможности автоматизации

Свяжитесь с нами через популярные мессенджеры

Как искусственный интеллект извлекает данные из документов

Современные принципы управления данными требуют автоматизации любой рутинной работы по их обработке. Технологии ИИ, в частности сочетание оптического распознавания символов (OCR) и больших языковых моделей (LLM), позволяют справиться с извлечением характеристик быстро и с высокой точностью.

ИИ-агент "Экстрактор данных из документов" функционирует как цифровой помощник, который анализирует и интерпретирует содержание технической документации.

1. Определение текста и структуры

На первом шаге агент получает для обработки документ в любом формате - PDF, скан или фотографию. При помощи технологии OCR он преобразует изображение в текст, но это лишь начало. Затем языковая модель проводит анализ структуры документа, распознавая, где заголовок, где таблица с параметрами, а где находится описательная часть.

2. Извлечение пар «атрибут-значение»

Наиболее ответственный этап - интеллектуальный анализ. ИИ не просто копирует фрагменты текста, а находит смысловые пары. Он определяет, что «Материал» - это наименование характеристики, а «Сталь нержавеющая А2» - ее значение. Агент способен работать со сложными таблицами, списками и описаниями в тексте, извлекая из одного документа десятки таких пар.

3. Приведение к единому формату и структурирование

Извлеченные сведения приводятся к общему стандарту. К примеру, значения «100 мм», «100мм» и «100 миллиметров» будут унифицированы. После этого агент создает структурированный файл (скажем, в формате JSON), который готов к загрузке в любую систему: CRM, PIM или на Платформу МБС.НСИ. Вся информация в нем уже распределена по необходимым полям.

Примеры использования на практике

Автоматизированное извлечение атрибутов - не теория, а работающий инструмент, который используют для решения определенных бизнес-задач.

Автоматическое извлечение характеристик номенклатуры или как ИИ находит параметры в описаниях и PDF

Сценарий 1. Оцифровка каталога от нового поставщика

Задача

Торговая фирма начинает сотрудничество с производителем крепежа. Поставщик передал полный каталог товаров в виде 300-страничного PDF, где для каждой из 5000 позиций приведена таблица с 20-30 техническими характеристиками (диаметр, длина, тип головки, материал, стандарт DIN).

Что делает ИИ-агент

Менеджер загружает PDF-документ в систему. ИИ-агент "Экстрактор данных из документов" поочередно обрабатывает все страницы. Он находит таблицы, автоматически извлекает названия товаров и все пары «характеристика-значение». На весь процесс уходит около 45 минут.

Бизнес-результат

Вместо нескольких недель ручной работы компания получает всего за час готовый к импорту файл со всеми 5000 позициями и их параметрами. Новые товары в тот же день появляются на сайте и становятся доступны для заказа. Менеджеры получают возможность применять фильтры по всем техническим атрибутам для быстрого подбора.

Сценарий 2. Дополнение данных по существующей номенклатуре

Задача

В справочнике производственной компании находится 20 000 позиций комплектующих. Их карточки заполнены не полностью: указаны только наименование и артикул. Для запуска системы подбора аналогов нужно добавить ключевые параметры (напряжение, мощность, габариты), которые есть в архивных технических паспортах в виде сканов.

Что делает ИИ-агент

Сотрудники оцифровывают архивные паспорта. ИИ-агент "Экстрактор данных из документов" обрабатывает полученные сканы. Он находит требуемые характеристики, извлекает их значения и соотносит с имеющимися позициями в справочнике по артикулу.

Бизнес-результат

Номенклатурный справочник становится полным и достоверным. Теперь система может сама предлагать аналоги, если нужной позиции нет, что сокращает риск простоя производства на 90%. Инженеры на подбор комплектующих тратят в 10 раз меньше времени.

Обсудить ваши задачи и возможности автоматизации

Свяжитесь с нами через популярные мессенджеры

Сценарий 3. Работа с тендерной документацией

Задача

Отдел продаж готовит заявку для участия в крупном тендере. Техническое задание - это 50-страничный Word-файл со спецификацией на 200 позиций оборудования. Для каждой единицы прописаны 10-15 обязательных требований (производительность, энергопотребление, материал корпуса и т. п.).

Что делает ИИ-агент

Менеджер загружает файл в систему. ИИ-агент "Экстрактор данных из документов" разбирает текст, находит спецификацию и извлекает все 200 позиций с их обязательными параметрами. Эти сведения он отправляет на Платформу МБС.НСИ (в модуль «Продажи»).

Дальнейшая работа в экосистеме

Система МБС.НСИ сама сопоставляет полученные требования с товарами из вашего каталога. Специалист видит, какие позиции отвечают требованиям полностью, где можно предложить замену, а какие нужно запрашивать у поставщика.

Бизнес-результат

Подготовка заявки на тендер, занимавшая ранее несколько дней, теперь занимает не более пары часов. Точность выбора оборудования повышается до 99%, что исключает вероятность отклонения заявки из-за несоответствия техническим параметрам.

Как меняется работа с данными

Использование ИИ-агента коренным образом преобразует управление товарной информацией.

Было (ручная обработка)Стало (с ИИ-агентом)
Время на оцифровку 1000 позиций - 2-3 неделиВремя на оцифровку 1000 позиций - 15-20 минут
Точность данных зависит от внимательности оператораТочность извлечения данных - свыше 95%
80% времени менеджера уходит на поиск информацииМенеджер тратит время на переговоры и консультации
Фильтрация по техническим параметрам невозможнаКлиенты и сотрудники используют многоуровневые фильтры
Данные в PDF - "мертвый" архивЛюбой документ - источник структурированных данных

Итоги

Хранить ценные сведения о товарах в неструктурированных файлах - значит осознанно снижать эффективность коммерческой службы и отдела закупок. Ручной ввод данных - это долгий, дорогой и неточный процесс, от которого отказываются современные компании.

Мы интегрируем ИИ-агента "Экстрактор данных из документов" в вашу ИТ-инфраструктуру. Он будет в автоматическом режиме анализировать PDF-файлы, каталоги, паспорта и сертификаты, извлекать из них основные характеристики и передавать в вашу CRM или систему ведения номенклатуры.

В итоге вы получаете полный и упорядоченный каталог, который служит мощным инструментом для продаж и закупок. Ваши сотрудники освобождаются от роли операторов ввода данных и могут сконцентрироваться на задачах, которые приносят компании доход.

Свяжитесь с нами, и мы обсудим, как извлечь данные из ваших документов. Мы изучим предоставленные вами файлы и продемонстрируем, как ИИ-агент способен автоматизировать их обработку.

СТАТЬИ ПО ЭТОЙ ТЕМАТИКЕ

13
Января, 2026
Стандартизация НСИ с AI: единый стандарт кодирования номенклатуры для всей компании

Стандартизация НСИ с AI: единый стандарт кодирования номенклатуры для всей компании

ИИ-агенты "Нормализатор НСИ" и "Классификатор номенклатуры" создают единый стандарт кодирования для всей компании. Устранение дубликатов в справочниках позволяет перейти к централизованным закупкам, получать точную отчетность и снизить издержки.
статья
ИИ-РЕШЕНИЯ
06
Февраля, 2026
Аудит НСИ с помощью ИИ: поиск и устранение дубликатов в номенклатуре

Наполнение НСИ параметрами с помощью ИИ: автоматизированное извлечение и систематизация товарных характеристик

ИИ-агенты автоматически извлекают и структурируют характеристики товаров из текстовых описаний. Обеспечьте точный поиск, фильтрацию и подбор аналогов в вашем каталоге, превратив неструктурированную нормативно-справочную информацию в управляемый актив.
статья
ИИ-РЕШЕНИЯ
22
Декабря,
2025
Умная диспетчеризация обращений/лидов при масштабировании: как обработать в разы больше запросов

Умная диспетчеризация обращений/лидов при масштабировании: как обработать в разы больше запросов

При росте бизнеса поток заявок захлестывает первую линию. ИИ-агент "Маршрутизатор входящих обращений" обрабатывает любые пиковые нагрузки без расширения штата, обеспечивая стабильную работу при масштабировании. Измерьте Scalability вашей системы поддержки.
статья
ИИ/ТЕНДЕРНЫЙ ОТДЕЛ
17
Ноября,
2025
Аккредитация поставщиков в Битрикс24

Аккредитация поставщиков в Битрикс24: автоматический скоринг контрагентов и ведение реестра надежных поставщиков

Автоматизируйте проверку и аккредитацию поставщиков в Битрикс24. Минимизируйте риски работы с недобросовестными контрагентами и создайте "чистый" реестр надежных партнеров с помощью интеграций и смарт-процессов.
статья
Битрикс
15
Октября,
2025
Искусственный интеллект в тендерах для фильтрации 1000 лотов за 5 минут

Искусственный интеллект в тендерах для фильтрации 1000 лотов за 5 минут

ИИ-агент "Тендерный Радар" избавляет от ручного поиска на тендерных площадках. Он фильтрует тысячи лотов за минуты, находит релевантные закупки и создает персональную ленту прямо в CRM, чтобы вы не упустили выгодный контракт.
статья
ИИ/ТЕНДЕРНЫЙ ОТДЕЛ
АЛМАТЫ Богенбай Батыра,
д. 86/47, Алматы
info@mbsgroup.kz

+7 727 312 3838

ГРАФИК РАБОТЫ Мы работаем
по будним дням
с 10:00 до 17:00
СОЦСЕТИ Vkontakte
YouTube
Telegram