Управление нормативно-справочной информацией при помощи ИИ 

Работа с нормативно‑справочной информацией (НСИ) — ключевой фактор для стабильной работы процессов, связанных с материальными активами. Ошибки в классификации, дублирование записей или отсутствие системного подхода ĸ структуре данных приводят ĸ сбоям в процессах закупки, производства и логистики, создают избыточные издержки и снижают прозрачность учета.

На смену трудоёмким ручным подходам приходит генеративный искусственный интеллект. Технология позволяет полностью пересмотреть процесс управления НСИ и помогает вывести его на новый уровень качества. 

Что мы предлагаем?

Нормализацию и очистку данных. ИИ автоматически выявляет дубли, исправляет несоответствия и формирует единые правила описания. Там, где раньше требовались дни или недели работы специалистов, алгоритмы справятся за считанные часы, обеспечивая единообразие и сопоставимость информации во всей организации.

Кластеризацию и группировку. Система анализирует большие массивы данных и находит скрытые связи между элементами. Автоматическая группировка облегчает создание иерархий и справочников, позволяет быстрее выстраивать структуру НСИ и поддерживает ее в актуальном состоянии.

Автоматическое формирование шаблонов. Генеративный ИИ создает готовые шаблоны для новых элементов справочников, опираясь на уже существующие данные и лучшие практики. Это снижает вероятность ошибок на этапе ввода и ускоряет процесс развития базы НСИ.

Интеграцию в бизнес‑процессы. Особое преимущество заключается в том, что генеративный ИИ внедряется непосредственно в систему управления НСИ. Некорректные, неполные или неструктурированные данные не попадают в систему на этапе ввода. ИИ выполняет проверку сразу, предотвращая ошибки еще до того, как они начнут влиять на учет или планирование. Технология предлагает варианты заполнения и обеспечивает возможность использования внешних источников данных.

Что это дает бизнесу?

Главное преимущество для компании — снижение цены ошибки. Генеративный ИИ сводит “на нет” риски и затраты, связанные с человеческим фактором, неравномерным качеством данных и сложностью масштабирования процессов.