Что такое ИИ-нормализация НСИ?

Это использование моделей искусственного интеллекта (LLM) для автоматической обработки, унификации и очистки справочников НСИ. Система распознаёт шаблоны, классифицирует позиции и формирует стандартизированные наименования без ручного труда.

Как ИИ помогает в MDM-процессах?

ИИ-ассистент интегрируется с MDM/ERP-системой или работает через API и веб-формы. Он классифицирует и нормализует записи, ускоряет обработку заявок и снижает нагрузку на экспертов НСИ в 3–4 раза.

Какой эффект для бизнеса?

Реальные проекты показывают ускорение обработки заявок до 3×, снижение вовлечённости экспертов до 4× и окупаемость решений за 3–4 месяца. Экономия может достигать 1,9 млн ₽ в год на одного сотрудника.

Какие данные можно нормализовать?

Любые справочники НСИ: номенклатура, контрагенты, материалы (МТР), договоры, спецификации и пр. Алгоритмы адаптируются под конкретную структуру и язык данных.

Как быстро можно внедрить решение?

Базовая установка занимает около 1 месяца. Решение доступно как плагин к существующим MDM/ERP-системам или через API. Возможен запуск пилота на данных заказчика за 2–3 недели.

Нужны ли специалисты по Data Science?

Нет. Команда Synopps берёт на себя настройку моделей и методологию. Клиенту достаточно предоставить выгрузку данных и эксперта НСИ для проверки результатов.

Автоматизация обработки заявок в MDM/ERP на базе ИИ: класс, атрибуты, аналоги

Нейросеть берет на себя рутину по НСИ: классификация, атрибуты и подбор аналогов материалов обрабатываются до 3× быстрее, с окупаемостью проекта за 3–4 месяца

Как работает ИИ-ассистент НСИ

Что делает ИИ-ассистент

Наш интеллектуальный помощник автоматизирует ключевые этапы обработки заявок MDM и ERP — от определения класса до формирования атрибутов и поиска аналогов.

Определяет класс НСИ автоматически

ИИ распознает текст заявки, извлекает смысл и определяет точный класс позиции по вашим правилам — МТР, услуги, контрагенты, договоры, ЕИ. Работает и с неструктурированным описанием.
Заполняет атрибуты и стандартизирует данные

Ассистент определяет все обязательные атрибуты: размеры, тип, материал, функциональное назначение, стандарты, ГОСТы. Формирует полноценную карточку без ручного ввода.
Рекомендует аналоги и снижает затраты

ИИ находит возможные аналоги и дубли в каталоге, снижая закупочные ошибки и экономя бюджет. Эксперт видит только согласование — все остальное делает ИИ.

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

Другие 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 МТР

Задача
Привести к единому стандарту 42 000 позиций МТР фармкомпании с высокой вариативностью и разными форматами написания наименований.

Решение
ИИ-инструмент + экспертиза НСИ:
шаблоны для типовых конструкций, распознавание блоков (размер, материал, форма, стандарт), полуавтоматическая валидация спорных случаев.

Результат