Описание
Из-за специфики торгового и сервисного направлений бухгалтерия ежедневно обрабатывает большой поток первичной документации от множества поставщиков. Главная сложность учета в компании — это объемные поступления (от 30 до 300 позиций в одной накладной) с высокой долей уникальной, ранее не заведенной в базу номенклатуры.
Чтобы избавиться от ошибок ручного ввода, компания подключила сервис «1С:Распознавание первичных документов».
В процессе эксплуатации компания столкнулась с проблемой автоматизации новых товарных позиций. При загрузке документов искусственный интеллект не создавал новые карточки списком, а пытался найти совпадения в существующей базе. Из-за алгоритмов текстового поиска возникали нелогичные связки: например, сервис предлагал объединить «крышку бачка» и «провода» с вероятностью 42% только потому, что обе детали в накладной имели пометку Renault.
В результате бухгалтеру приходилось заходить в каждую нераспознанную строку УПД и вручную кликать «создать как новую». При объеме в 300 позиций это отнимало слишком много времени.
Для оптимизации работы специалисты Челябинского офиса компании «Первый Бит» удаленно подключились к базе клиента. В ходе консультации была разобрана механика защиты баз данных от появления номенклатурных дублей. Клиенту показали, как алгоритм постепенно самообучается на основе истории прошлых поставок по конкретным контрагентам, а также настроили прямую линию обратной связи с разработчиками нейросети для передачи некорректных примеров сопоставления.
