Жасанды интеллект арқылы жүкқұжаттарды тану: кіріс құжаттарын қолмен енгізуден қалай арылуға болады
Приход товара — одна из самых рутинных операций в ресторане. Поставщики привозят продукты с бумажными накладными, а потом кто-то вручную переносит каждую строку в складскую программу: название, количество, цену. Для сети из нескольких точек это часы работы каждую неделю и постоянный риск опечаток, которые потом всплывают в себестоимости.
Современные модели искусственного интеллекта умеют читать документы по фотографии. Но чтобы это действительно экономило время, одного распознавания текста мало.
Как устроен процесс
- Фото. Сотрудник фотографирует накладную телефоном прямо при приёмке товара.
- Распознавание. Модель извлекает поставщика, дату, номер документа и таблицу позиций: наименование, единицу измерения, количество, цену и сумму.
- Сопоставление. Каждая строка сопоставляется с товаром в вашей номенклатуре.
- Проверка. Сотрудник видит готовый документ, правит спорные строки и подтверждает.
- Приход. Подтверждённый документ создаётся в складской системе — например, в StoreHouse для r_keeper или в iiko.
Главная сложность — номенклатура
Поставщик пишет «Сливки питьевые 33% 1 л», а в вашем справочнике позиция называется «Сливки 33%». Единицы тоже расходятся: в накладной — коробка, на складе — литры. Поэтому ядро системы — не чтение текста, а сопоставление. Система запоминает, как позиции конкретного поставщика связаны с вашими, и с каждой подтверждённой накладной ошибается реже.
Чего ИИ не заменит
Рукописные исправления, плохое освещение и новые позиции, которых ещё нет в справочнике, требуют внимания человека. Поэтому мы не проводим документы полностью автоматически: финальное подтверждение остаётся за сотрудником. Выигрыш в том, что он проверяет готовый документ, а не набирает его с нуля.
Кому это подходит
Больше всего пользы получают заведения и сети с большим числом поставщиков и ежедневными поставками. Если хотите оценить, как это сработает на ваших накладных, напишите нам — проведём тест на ваших документах.
Тауар кірісі — мейрамханадағы ең күнделікті операциялардың бірі. Жеткізушілер өнімді қағаз жүкқұжаттармен әкеледі, кейін біреу әр жолды қойма бағдарламасына қолмен көшіреді: атауын, санын, бағасын. Бірнеше нүктеден тұратын желі үшін бұл апта сайын сағаттаған жұмыс және кейін өзіндік құнда байқалатын қателердің тұрақты тәуекелі.
Заманауи жасанды интеллект модельдері құжаттарды фотосурет бойынша оқи алады. Бірақ бұл шынымен уақыт үнемдеуі үшін мәтінді танудың өзі жеткіліксіз.
Процесс қалай құрылған
- Фото. Қызметкер тауарды қабылдау кезінде жүкқұжатты телефонмен суретке түсіреді.
- Тану. Модель жеткізушіні, күнді, құжат нөмірін және позициялар кестесін бөліп алады: атауы, өлшем бірлігі, саны, бағасы және сомасы.
- Сәйкестендіру. Әр жол сіздің номенклатураңыздағы тауармен сәйкестендіріледі.
- Тексеру. Қызметкер дайын құжатты көріп, даулы жолдарды түзетеді және растайды.
- Кіріс. Расталған құжат қойма жүйесінде құрылады — мысалы, r_keeper үшін StoreHouse немесе iiko жүйесінде.
Басты қиындық — номенклатура
Жеткізуші «Ішуге арналған кілегей 33% 1 л» деп жазады, ал сіздің анықтамалығыңызда бұл позиция «Кілегей 33%» деп аталады. Өлшем бірліктері де сәйкес келмейді: жүкқұжатта — қорап, қоймада — литр. Сондықтан жүйенің өзегі мәтінді оқу емес, сәйкестендіру. Жүйе нақты жеткізушінің позициялары сіздікімен қалай байланысатынын есте сақтайды және әр расталған жүкқұжаттан кейін сирек қателеседі.
Жасанды интеллект нені алмастырмайды
Қолмен жазылған түзетулер, нашар жарық және анықтамалықта әлі жоқ жаңа позициялар адамның назарын талап етеді. Сондықтан біз құжаттарды толығымен автоматты түрде өткізбейміз: соңғы растау қызметкерде қалады. Ұтымдылығы — ол құжатты нөлден термейді, дайын құжатты тексереді.
Бұл кімге лайық
Жеткізушілері көп және күн сайын тауар қабылдайтын мекемелер мен желілер ең көп пайда алады. Бұл сіздің жүкқұжаттарыңызда қалай жұмыс істейтінін бағалағыңыз келсе, бізге жазыңыз — құжаттарыңызда тест өткіземіз.