ИИ‑нормализация НСИ и автоматизация заявок MDM

Три инструмента на базе LLM: классификация, нормализация по шаблонам и бот‑ассистент заявок MDM через API. Чище данные, меньше ручной работы, ощутимый ROI.

Как работает ИИ-ассистент НСИ

Зачем это бизнесу?

Ускорение заявки х3

до 3× быстрее, чем ручная обработка
Стоимость 2,5 р./запись

1,9 млн ₽/год на 1 FTE при сценарии ассистента заявок
Установка за 1 месяц

плагин к MDM/ERP или API; Excel/Web‑форма

Демо видео

Ключевые юзкейсы ИИ

Классификация записей

Команда: 1× ML аналитик, 1× эксперт НСИ
Объем: 30–100 тыс. записей
План: настройка (2 нед.) → итерации → проверка → согласование
Результат: до 15× быстрее, таблицы миграции SAP/1С

Нормализация по шаблонам

Команда: 1× ML аналитик, 1× эксперт НСИ
Объем: 30–100 тыс. записей
План: настройка (2 нед.) → авто‑нормализация → проверка → согласование
Кейс: 42 000 строк за 3 недели, точность ~92%, вовлечённость ↓×4

Бот‑ассистент заявок MDM (API)

Команда: 1× ML аналитик, 1× архитектор, 1× эксперт НСИ
Объем: 10 000 запросов, поддержка
План: интеграция и сценарии (8 нед.) → запуск (3 нед.) → поддержка (12 мес.)
ROI: окупаемость 3–4 мес., экономия 1,9 млн ₽/год / 1 FTE

Кейс: фарма 42 000 строк

Задача
Нормализовать 42 000 позиций МТР с высокой вариативностью наименований.

Решение
ИИ‑инструмент + экспертиза НСИ. Шаблоны, распознавание блоков, полуавтоматическая валидация.

Результат

Срок: 3 недели
Точность: ~92%
Вовлеченность эксперта: ↓×4
Повторяемость результата за счет шаблонов

Больше проектов