Одна из ключевых задач DocsInBox — автоматизировать ресторанный бизнес и взаимодействие с поставщиками. Мы часто внедряем современные технологии в продукт, в том числе искусственный интеллект. В статье рассказали, как применили ИИ для задачи сопоставления номенклатур.
Зачем использовать ИИ в ресторане
В каждом ресторане есть сотрудник, которым работает с документами, включая накладные. Эту кропотливую работу нельзя автоматизировать, поэтому она регулярно отнимает время и усилия человека. Например, с DocsInBox приёмка документов в ресторане происходит так:
1. Поставщик отправляет документ ресторану через:
- электронную почту,
- API DocsInBox,
- EDI-систему,
- ЕГАИС,
- провайдера ЭДО.
2. Сотрудник заведения заходит в систему DocsInBox и видит новый документ.
3. Сверяет документ с поставкой в реальности, при необходимости дополняет документ.
4. Сопоставляет номенклатуры исходного документа и ресторана.
5. Выгружает документ в учётную систему ресторана.
Помимо длительности процесса, есть другие трудности: на одну и ту же поставку может приходить разный набор документов, кроме того, одни и те же товары могут быть названы по-разному из-за требований систем.
Это особенно актуально для поставок алкоголя. На одну и ту же поставку может прийти сразу три документа: накладная из ЕГАИС, электронная накладная и УПД от провайдера ЭДО. Все они содержат уникальные данные и только вместе дают полную информацию о поставке. Номенклатуры во всех этих документах могут быть разными.
Ещё один пример — мета-номенклатуры: например, поставщик присылает клюкву, бруснику и смородину а в учётной системе заведения эти позиции числятся как «ягода». Подобные ситуации часто приводят к хаосу в учётных системах.
Итак, основные сложности при сопоставлении номенклатур:
- Сотрудников необходимо дополнительно обучать.
- Высока вероятность человеческой ошибки при обработке документов.
- Нужно обрабатывать несколько документов для одной поставки.
- Нельзя полностью автоматизировать процесс обработки документов.
Чтобы помочь клиентам справиться с этими препятствиями, мы решили внедрить искусственный интеллект в DocsInBox. Сервис возьмёт на себя функцию сопоставления номенклатур, чтобы автоматизировать процесс обработки документов и упростить работу сотрудников заведения.
Главное об ИИ от DocsInBox
Для упрощения процесса сопоставления номенклатур мы используем NLP (natural language processing): обработку естественного языка. NLP позволяет обучить модель распознавать смысловые единицы в тексте и выделять их в разные категории.
Наш сервис NLP сейчас находится на стадии доработки для внедрения в систему DocsInBox. Ядро сервиса — нейросеть, которая обучена на данных из:
- документов поставщиков,
- документов от государственных сервисов,
- решений пользователей по сопоставлению номенклатур, выполненных вручную.
Эти данные собираются с 2016 года. Вся информация абсолютно деперсонифицирована: специальный алгоритм убирает любые упоминания компаний, юрлиц, торговых марок и т. д.
Объём данных, на которых обучается ИИ:
- более 30 млн электронных накладных,
- более 50 млн документов из госсервисов,
- более 11 млн ручных сопоставлений.
В DocsInBox каждый месяц обрабатывается более 1 млн документов с данными о номенклатурах. Все они используются для обучения модели.
Принцип работы системы
1. Когда DocsInBox внедряется в заведения, сотрудник этого заведения вносит в сервис данные учётной системы заведения. Так DocsInBox получает номенклатуры заведения, которые будут участвовать в сопоставлении. Необходимые параметры номенклатуры — название и единицы измерения.
2. Обученная NLP-модель в фоновом режиме работает с данными, полученными из учётной системы ресторана. Чтобы сравнивать между собой номенклатуры, модель анализирует информацию по каждой номенклатуре.
3. Когда приходит новый документ от поставщика, NLP-модель DocsInBox применяется к каждой строке документа. После этого система находит самые похожие номенклатуры в учётной системе ресторана. Изнутри системы это выглядит так:
Результат этих вычислений — список номенклатур заведения, который отсортирован по коэффициенту схожести и проценту "уверенности" модели в том, что номенклатуры совпадают.
Для строчек, где процент уверенности модели более 80%, номенклатуры сопоставляются автоматически. Для остальных строк модель предлагает пользователю варианты сопоставления из учётной системы заведения. Пользователь может выбрать один из вариантов или ввести собственный в ручном режиме.
4. Если пользователь выбрал сопоставление вручную, его решение сохранится в базе данных и будет использовано для автоматического дообучения модели NLP в будущем.
Разработанную языковую модель можно использовать не только для сопоставления номенклатур. В планах — использовать её для категоризации номенклатур, связывания документов и других задач по сравнению разных характеристик документов.
Типичный use case применения ИИ
1. Клиент подключается к DocsInBox и загружает номенклатуру заведения в систему. Сервис языковой модели фоново анализирует все загруженные номенклатуры.
2. Поставщик загружает документ для заведения в DocsInBox. Сервис языковой модели анализирует все строки документа. Для каждой строки просчитывает подходящую номенклатуру из учётной системы ресторана и вставляет в документ.
3. Сотрудник заведения заходит в DocsInBox, видит документ от поставщика, проверяет его и подтверждает сопоставление номенклатур. Информация остаётся в базе данных и используется для дообучения модели.
4. Сотрудник заведения выгружает документ в его учётную систему.
Можно пропускать пункты 3 и 4, и тогда при полностью автоматическом сопоставлении документ автоматически загрузится в учётную систему ресторана или бара без участия сотрудника.
Сейчас такое использование NLP-модели в процессе тестирования. В будущем она будет встроена в архитектуру DocsInBox, чтобы клиенты могли использовать ИИ в работе заведения и снизить издержки на ручную работу. Но и сейчас DocsInBox помогает сделать работы с накладными комфортнее: мы автоматически загружаем данные в номенклатуре вашего заведения, контролируем закупочные цены и позволяем работать с документами в одном удобном интерфейсе. Оставьте заявку на нашем сайте, мы свяжемся с вами и обсудим возможности автоматизации вашего заведения.
