Автоматическое распределение номенклатуры (НСИ) по категориям с ИИ - конец ручной сортировке

Посчитаем. На одну товарную позицию уходит в среднем 7 минут, а в систему каждый день попадает 50 новых артикулов, поэтому отдел занят этой задачей почти 6 часов. Компания платит за время квалифицированного специалиста, которое тратится на механическую работу без прямой ценности. Вместо анализа рынка и общения с клиентами человек работает оператором данных.

Товар в неверной категории пропадает из виду и у коллег, и у системы аналитики. Допустим, "Фильтр гидравлический для экскаватора" по ошибке попал в раздел "Автозапчасти для легковых автомобилей". Менеджер, который подбирает комплектующие для спецтехники, его не обнаружит и скажет клиенту, что товара нет в наличии, а сделка сорвется. Такие ошибки прямо отнимают выручку и подрывают лояльность клиентов.

Грамотно управлять ассортиментом можно, лишь опираясь на продажи по категориям. Когда же данные в категориях неверны, аналитика теряет всякий смысл. Руководство не может взвешенно решить, какие группы товаров наращивать, а какие убирать из ассортимента. Из-за беспорядка в справочнике бизнес остается без инструмента стратегического планирования.

Приходит партия промышленных комплектующих, 60 новых позиций. Андрей, менеджер отдела снабжения, открывает 1С и берется за распределение. Чтобы определить категорию для позиции "Клапан электромагнитный SMC VZ3120-5G-M5", ему нужно поднять техническую документацию, поискать сведения в интернете и спросить совета у инженера. Работа растягивается на несколько часов. Торопясь, он складывает часть позиций в общую категорию "Запчасти разные", и найти их там позже почти нереально.

Андрей загружает в Систему МБС.НСИ файл с 60 новыми позициями, а ИИ-агент "Классификатор номенклатуры" разбирает весь список. Через 10 минут результат готов. Система сама разнесла 57 позиций по верным категориям, уверенность превышает 97%. Для трех оставшихся позиций она запросила ручную проверку и подсказала по два самых вероятных варианта на каждую. Подтверждение вариантов отнимает у Андрея две минуты. Вся работа уложилась меньше чем в 15 минут, и любой товар лежит в нужной категории.

ИИ-агент следует одному и тому же алгоритму, который не меняется. Поэтому разные менеджеры больше не раскладывают похожие товары по разным категориям, каждый по своей логике. Каталог номенклатуры становится последовательным и предсказуемым, а система служит единым источником правды.

Ассортимент способен вырасти на 10 000 или 50 000 позиций, и штат для их обработки расширять не придется. Скорость и точность системы при больших объемах данных не падают. Бизнес поэтому растет, а операционные затраты не увеличиваются в той же пропорции.

Раз ИИ-агент разбирается в характеристиках товара, он берется и за смежные задачи. К примеру, подводит наименование под единый стандарт (эталонизация) либо сам вносит ключевые атрибуты в карточку товара. В результате ваша нормативно-справочная информация становится качественнее с каждым днем.