Наш Телеграм

Сопоставление номенклатуры (НСИ) по параметрам: основа для дедупликации и поиска аналогов

Сверка характеристик находит до 99% дублей, спрятанных за разными названиями

Параметры вытаскиваются из наименований без участия человека

Точный поиск аналогов среди позиций вашего каталога НСИ

В НСИ (нормативно-справочная информация) вашей компании могут жить пять одинаковых товарных позиций под разными названиями. Менеджеры не находят и не удаляют такие повторы: система считает их абсолютно разными товарами. Вина лежит не на сотрудниках, а на отсутствии инструмента, способного сравнивать позиции по сути, то есть по набору технических характеристик, а не по названию.

Если каталог ищет только по совпадению текста, финансовых потерь не избежать. Товар, который уже лежит на складе под другим именем, закупается повторно, и оборотные средства оказываются заморожены. Если аналог отсутствующей позиции нельзя найти быстро, сделка срывается. Сопоставление номенклатуры по параметрам, data-driven подход, снимает эту структурную проблему и обеспечивает чистые данные и эффективные коммерческие процессы.

Причины, по которым сравнение названий перестало работать

Работа с каталогом через ручной ввод и сверку наименований устарела и порождает системные риски. Когда ассортимент широк, а данные поступают из разных источников, ошибки накапливаются неизбежно.

Люди и отсутствие единых стандартов

Каждый менеджер заводит данные на свой лад. Один пишет "Болт М6 нерж.", второй - "Болт нержавеющий M6x20", третий - "Болт DIN 933 M6". Учетная система видит три разные позиции, хотя по сути речь может идти об одном и том же болте. Сокращения, перестановка слов, опечатки порождают десятки вариантов записи одного товара.

Данные от поставщиков приходят разрозненными

Прайс-листы у каждого поставщика устроены по-своему. Названия товаров, артикулы и описания расходятся от прайса к прайсу. Загрузка таких данных в вашу систему без предварительной обработки добавляет новые дубликаты и "информационный мусор", мешающий работе.

Слабые стороны привычных учетных систем

Интеллектуальных механизмов, которые разбирают смысл наименований, в большинстве ERP и CRM-систем нет. Поиск там опирается лишь на совпадение символов. Что "Клапан 1/4" и "Клапан 1/4 дюйма" обозначают один товар, такая система не догадается. Справочник в итоге превращается не в надежный рабочий инструмент, а в набор разрозненных записей.

Почему сопоставление товаров по названию не работает: человеческий фактор, разрозненные данные поставщиков и ограничения ERP/CRM при поиске номенклатуры.

Обсудить ваши задачи и возможности автоматизации

Свяжитесь с нами через популярные мессенджеры

Очистка НСИ через сверку параметров: data-driven метод

Решение строится на смене акцента: вместо текстовых названий в центре внимания оказываются объективные характеристики товара. Благодаря сверке параметров система "понимает" смысл любой позиции номенклатуры и сопоставляет ее с остальными по конкретным атрибутам.

За этот процесс отвечает Платформа МБС.НСИ, а внутри нее трудится ИИ-агент "Сопоставитель номенклатуры поставщиков". Извлечение и сравнение характеристик система выполняет автоматически.

Сопоставление номенклатуры (НСИ) по параметрам: основа для дедупликации и поиска аналогов
Этап 1: выделение параметров

На входе система читает наименование и описание каждой позиции и вычленяет из них главные характеристики. Так, из строки "Подшипник шариковый SKF 6205-2Z" получится такой набор параметров:

  • Тип товара: Подшипник
  • Тело качения - шарик
  • Производитель: SKF
  • Модель: 6205-2Z
Этап 2: сверка и распознавание совпадений

Когда параметры извлечены, система сверяет уже не строки текста, а наборы атрибутов. Если критический набор характеристик (скажем, модель, тип и главные размеры) совпал у двух и более позиций, они с высокой долей уверенности помечаются как дубликаты. Так удается обнаружить скрытые дубли (до 99%), которые обычным поиском не найти.

Пример из практики: ИИ-агент ищет невидимые дубли

Допустим, в справочнике компании о том же насосе заведено сразу несколько записей. Менеджеру они кажутся разными, а запрос "насос" вернет перечень, с которым невозможно работать.

Что лежит в справочнике до обработки

  • Насос Wilo 125-250
  • Wilo 125/250, насос циркул.
  • арт. 405123 - помпа Wilo 125х250
  • Wilo, модель 125-250, насос водяной

Каждую из этих записей по очереди разбирают ИИ-агенты Платформы МБС.НСИ.

Шаг 1: выделение параметров

Агент разбирает каждую строку, достает из нее атрибуты и приводит их к единому формату:

  • Строка Насос Wilo 125-250 раскладывается так: {Бренд: Wilo, Типоразмер: 125-250, Тип: Насос}
  • Строка Wilo 125/250, насос циркул. дает набор {Бренд: Wilo, Типоразмер: 125-250, Тип: Насос, Назначение: циркуляционный}
  • Запись арт. 405123 - помпа Wilo 125х250 превращается в {Артикул: 405123, Бренд: Wilo, Типоразмер: 125-250, Тип: Насос}
  • Запись Wilo, модель 125-250, насос водяной дает {Модель: 125-250, Бренд: Wilo, Применение: для работы с водой, Тип: Насос}
Шаг 2: сверка и решение

Бренд, Типоразмер и Тип совпадают у всех четырех позиций, и система это фиксирует. Дополнительные атрибуты ("циркуляционный", "артикул") не мешают опознанию, а пополняют итоговую карточку. Агент в итоге предлагает собрать единую эталонную запись из этих четырех, взяв за основу ту, где описание полнее.

Обсудить ваши задачи и возможности автоматизации

Свяжитесь с нами через популярные мессенджеры

Подбор аналогов без ручного перебора, с интеллектуальным поиском

Параметры не только чистят справочник, но и закладывают основу мощного инструмента для продаж: интеллектуального подбора аналогов.

Раньше: работа вручную

Клиент просит "Подшипник SKF 6205", а на складе его нет. Чтобы клиента не потерять, менеджер вручную ищет замену. Выглядит это так:

  1. В каталоге выбрать все позиции, где встречается слово "подшипник".
  2. Перебрать сотни строк в поисках модели "6205" от других производителей.
  3. Выверить характеристики найденных вариантов по оригиналу, и ошибка здесь вполне возможна. Времени уходит много, а надежного результата нет. В итоге покупатель выбирает конкурентов.
Теперь: работа с Платформой МБС.НСИ

Набрав в системе "Подшипник SKF 6205", менеджер видит: на складе позиции нет. Следом он жмет кнопку "Найти аналоги".

  1. Параметры исходного товара определяются системой мгновенно: {Производитель: SKF, Модель: 6205, Тип: подшипник}.
  2. В справочнике отбираются позиции, у которых параметры те же, а производитель иной.
  3. Спустя считаные секунды система выводит перечень полных аналогов, которые можно заказать: "Подшипник FAG 6205" и "Подшипник NSK 6205".

Клиент без промедления получает от менеджера замену с техническими данными, и сделка спасена.

Платформа МБС.НСИ: как работает сопоставление

Работа системы строится на сочетании искусственного интеллекта и математических алгоритмов, воплощенном в ИИ-агенте "Сопоставитель номенклатуры поставщиков".

Умный анализ текста

Методы NLP, работающие с естественным языком, позволяют системе "читать" и понимать неструктурированные наименования. Она выделяет в них смысловые блоки: размеры, материал, модель, бренд и прочие характеристики.

Эталоны и векторный поиск

По каждой товарной категории формируется свой эталон параметров. Описания товаров система переводит в числовые векторы и измеряет, насколько они близки по смыслу. Находятся как точные дубли, так и близкие по смыслу, например "винт" и "болт" в отдельных контекстах.

Непрерывное обучение

Действия оператора система запоминает. Когда сотрудник подтверждает, что две позиции - дубликаты, модель учится на этом примере и впоследствии сама находит похожие случаи.

Выгода для бизнеса: справочник становится чистым, а прибыль растет

После внедрения параметрического сопоставления бизнес получает выгоды, которые можно измерить в деньгах и в ходе операций.

Меньше лишних запасов на складе

Повторные закупки товаров, которые уже лежат на складе под иными названиями, прекращаются. Оборотные деньги высвобождаются, а неликвиды обходятся дешевле в хранении.

Лучшие закупочные цены

Когда данные о номенклатуре точны, закупки у поставщиков можно укрупнить и добиться оптовых скидок и выгодных условий.

Быстрее и качественнее продажи

Подбор аналогов и самих товаров занимает у менеджеров секунды, а не часы. Запросы обрабатываются быстрее, а ошибок из-за неверно подобранных позиций почти не остается.

Аналитика на надежной базе

Отчеты по продажам получаются точными, доходность товарных групп поддается анализу, а стратегические решения опираются на факты, а не на предположения, если данные чисты и структурированы.

Итоги

Если вести справочник НСИ вручную, опираясь на текстовые названия, ошибки, неэффективные процессы и финансовые потери накапливаются неизбежно. Решает проблему на корню системный подход - сверка номенклатуры по характеристикам.

Мы подключим Платформу МБС.НСИ к ИТ-контуру вашей компании. Система целиком проверит ваш справочник, сама извлечет параметры каждой позиции и найдет скрытые дубликаты. ИИ-агент "Нормализатор НСИ" заложит надежную основу эталонного каталога без ошибок.

После внедрения вы получите справочник, очищенный от дублей. Поиск и товаров, и их аналогов займет у менеджеров секунды, а закупки будут строиться на точных сведениях об остатках. Ненужные траты уйдут, а коммерческие процессы станут эффективнее.

Напишите нам, чтобы договориться о проверке вашего НСИ-справочника. Покажем, каким образом сверка по параметрам упорядочит ваши данные и послужит базой для роста.

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
17
Января, 2026
Аудит НСИ с помощью ИИ: поиск и устранение дубликатов в номенклатуре

Сопоставление товаров по параметрам: как найти аналог, если названия не совпадают

Платформа МБС.НСИ с ИИ-агентом "Сопоставитель номенклатуры поставщиков" автоматически сопоставляет товары по параметрам, а не названиям. Увеличьте точность подбора аналогов до 98% и ускорьте обработку прайс-листов в 10 раз.
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