НОРБИТ представил AI MasterData для автоматизации процесса нормализации НСИ

27.07.2025
Департамент искусственного интеллекта и машинного обучения НОРБИТ представил прикладное решение AI MasterData для автоматизации процесса нормализации нормативно-справочной информации (НСИ).

Продукт ускорит распределение номенклатуры по категориям, обогатит записи атрибутами, устранит дубликаты и ошибки, а также существенно сократит совокупные расходы на обработку НСИ в сравнении с инструментами без искусственного интеллекта.

Решение позволяет эффективно использовать как качественные данные, так и неструктурированную информацию. Высокая точность извлечения значений атрибутов достигается за счет комбинации подходов: классического машинного обучения и больших языковых моделей, в том числе собственной LLM-платформы Norbit GPT.

AI MasterData использует специализированные алгоритмы для различных ситуаций обработки данных, включая самые сложные задачи: некатегоризированные записи, НСИ с большим количеством ошибок. Обширная внутренняя база знаний помогает обогащать значения атрибутов, получать требуемые характеристики номенклатурных записей из внутреннего хранилища. Платформа определяет значение класса НСИ по общероссийским классификаторам, категориям и справочникам организации, убирает дублирующиеся позиции, формирует чистое наименование.

Решение интегрируется с уже существующими информационными системами клиентов, при необходимости легко кастомизируется под методологию конкретной компании в зависимости от отраслевой специфики. AI MasterData можно развернуть как в оn-premise варианте, так и в облаке. Для быстрого старта достаточно загрузить категорийный справочник, указать требуемые модули и приступить к обработке записей НСИ. С настройкой справится сотрудник без навыков программирования.

Аудитория AI MasterData – средний и крупный бизнес, работающий с обширной номенклатурой товаров: промышленность, строительство, добывающие предприятия, розница, FMCG (Fast-Moving Consumer Goods, потребительские товары). Новинка позволит обрабатывать большие объемы НСИ без дорогостоящих вложений, поможет сократить риски, связанные с низким качеством данных: минимизировать штрафы, лишние закупки, неоптимальное использование складских запасов.

Похожие статьи