ГлавнаяРаботы → кейс
Кейс из практики

ИИ-сверка прайсов: с 64% до 87% автоматических совпадений

Система сопоставляет 45 прайсов поставщиков с каталогом компании и показывает, у кого сегодня дешевле. Работает в ежедневной боевой эксплуатации.

СфераОптовые поставки, HoReCa
РольРазработка под ключ
СрокЭтап 1 — 6 недель
СтатусВ продакшене
64 → 87%доля автоматических совпадений
45прайсов поставщиков в системе
×1,5рост числа заполненных цен
2 дняна ключевой скачок точности

Задача

Компания закупает продукты у десятков поставщиков. Каждый присылает свой прайс — в своём формате Excel, со своими названиями одних и тех же товаров. Чтобы понять, у кого сегодня дешевле, менеджеры сверяли таблицы руками: часы работы каждый день.

К моменту старта в системе уже был автоматический матчинг, но он давал 64% совпадений при планке заказчика в 70%. А на живом тестовом заказе случился провал: ноль совпадений из двадцати четырёх позиций.

Что оказалось на самом деле

Первое желание — крутить «умную» часть: модель, промпты, пороги. Это ловушка. Вместо этого я прочесал систему по семи направлениям по очереди: наполняемость, точность, цены, очередь подтверждений, поставщики, парсинг файлов, дубли. С цифрами до и после на каждом шаге.

Ни одна из находок не была про ИИ. Все — про данные вокруг него.

Решение

Трёхслойная схема вместо «спросим нейросеть»: эмбеддинги для быстрого отбора кандидатов, скоринг по правилам (тип, вес, бренд, вилка цены), и только в спорных случаях — языковая модель как последний судья на узком пятачке.

Результат

Автоматические совпадения выросли с 64% до 76%, а с учётом очереди подтверждений — до 87%. Число автоматически заполненных ценовых ячеек выросло в полтора раза: с 1552 до 2276. Все 30 прайсов разобраны поштучно, подключены ранее потерянные поставщики.

Модель при этом не трогали вообще. Ключевой скачок дали два дня скучных фиксов по проценту-два каждый.

Автоматический матчинг — это не «магия нейросети». Это десяток неочевидных исправлений в данных, каждое из которых стоит один-два процента.
ИИ-сверка прайсов: с 64% до 87% автоматических совпадений
Открытое демо той же механики на обезличенных данных — podbor.aionika.ru

Стек

Pythonэмбеддинги + скорингOpenAI / Claude APIPostgreSQLGoogle Drive APIDocker

Похожая задача в вашем бизнесе?

Разбор задачи и оценка — бесплатно. Напишите пару фраз о том, что съедает время сейчас: отвечу, что реально автоматизировать, и назову цену по этапам.

Написать в Telegramили сначала посмотреть цены
Другие кейсы