Проблема
Номенклатура дублируется, закупки и склад используют разные названия.
АгентПроверка за 2 неделизакрытый контур
ИИ-агент нормализации номенклатуры
Агент для корпоративного ИИ-контура: Приводит названия материалов, товаров и услуг к единому справочнику. Меньше дублей, лучше аналитика закупок, точнее складской учет.
Агент
- Отрасли
- Госкорпорации
- Функции
- СЭД и документооборот, Закупки, Отчетность
- Технологии
- OCR, Обработка документов, Агенты, Таблицы
- Пользователи
- сотрудник профильного подразделения, эксперт, руководитель процесса
Как работает сценарий
От источника до подтвержденного результата
- 01
Входящие данные
Номенклатура, Excel, каталоги
- 02
Обработка с помощью ИИ
OCR, Обработка документов, Агенты, Таблицы
- 03
Логика сценария
Приводит названия материалов, товаров и услуг к единому справочнику.
- 04
Результат
ИИ готовит результат, классифицирует или сверяет данные, а человек подтверждает финальное действие.
Что делает Уника AI
Модуль обработки документов Уника AI извлекает позиции, модуль корпоративных знаний сопоставляет аналоги, агент предлагает нормализованное название.
Бизнес-эффект
Меньше дублей, лучше аналитика закупок, точнее складской учет.
Закрытый контур
Закрытый контур нужен для работы с внутренними документами, корпоративными системами и аудитом действий.
Данные и интеграции
Какие источники нужны
Номенклатура, ERP, 1C, Excel, каталоги.
Входящие данные
НоменклатураExcelкаталоги
Интеграции
1CERP
Модули Уника AI
Модуль обработки документов Уника AI
Метрики запуска
Что измеряем до масштабирования
После проверки на реальных данных сценарий можно расширить до промышленного запуска за 8-12 недель с ролями, интеграциями и согласованными метриками.
время обработкиизмеряется при запуске
точность извлеченияизмеряется при запуске
доля ручных правокизмеряется при запуске
количество возвратовизмеряется при запуске
Роль человека
ИИ готовит результат, классифицирует или сверяет данные, а человек подтверждает финальное действие.
Что контролировать при запуске
- ошибочная классификация или неполные источники
- устаревшие данные в подключенных системах
Нужно оценить запуск этого сценария?
Подготовим краткий разбор: источники данных, интеграции, роли, ограничения контура, метрики и первый план запуска для сценария «нормализации номенклатуры».