ИИ НА ПРАКТИКЕ · ИИ-сравнение предложений поставщиков

Как ИИ сопоставляет разные названия одной позиции у поставщиков

Я считаю, что нейросети для закупок полезны не тогда, когда угадывают товар по названию, а когда показывают основание и сомнение. Разберу, как сверить заявку с паспортами поставщиков и выделить спорные пары.

Где возникает задача: идентификация и спорные совпадения

В закупке название редко служит надёжным идентификатором. В заявке может быть «подшипник 6205», в каталоге — код производителя, а в паспорте — серия и размеры. Это может быть одна позиция, но совпадение слов ещё не подтверждает одинаковое исполнение: материал, допуск, комплектность или назначение меняют выбор. Я бы разделял найденного кандидата и подтверждённый эквивалент: это разные статусы, а не две степени уверенности в одном ответе.

Особенно коварны пары, где большая часть полей совпадает, а важное значение спрятано в другом разделе документа. Представим два насоса с похожим обозначением и мощностью, но класс защиты указан лишь в одном паспорте. Если свести оба описания к общему названию, различие пропадёт. Поэтому я считаю обязательным сохранять рядом исходные формулировки и нормализованные параметры. Тогда закупщик увидит не только отметку о совпадении, но и конкретное поле, на котором она основана.

Как применить ИИ к этой задаче

  1. Задайте критерии до загрузки документов

    Передайте заявку, технические паспорта или каталожные описания и перечень обязательных характеристик. Отметьте поля, которые допускают диапазон или замену, и те, что должны совпадать точно. Я бы также попросил специалиста указать единицы измерения и допустимые способы записи значений: иначе модель может принять разные форматы за разные параметры либо наоборот.

  2. Попросите извлечение с проверяемой опорой

    Для каждого значения ИИ должен показать исходный фрагмент или точное место в файле. Затем запросите статусы «совпадает по указанным данным», «есть расхождение» и «данных недостаточно». Например, если в паспорте не найден класс защиты, система должна обозначить пробел, а не достраивать ответ по модели оборудования или похожему каталожному описанию.

  3. Оставьте решение по исключениям человеку

    Закупщик определяет, относится ли отличие к обязательному требованию, допустимой замене или вопросу поставщику. Когда допустимость зависит от назначения товара либо внутренней спецификации, именно ответственный специалист задаёт правило. На мой взгляд, полезная роль ИИ здесь — ускорить разбор документов и сделать основание видимым, а не незаметно подменить закупочное решение.

  4. Сохраните ход сверки

    Запишите исходные названия, сопоставленные атрибуты, ссылки на фрагменты документов и итоговый статус. Если результат оспорят, можно будет проверить конкретное поле или правило нормализации, а не начинать разбор пары заново. Такой след особенно полезен, когда один и тот же товар описан несколькими поставщиками по-разному.

Условный пример и критерий проверки

Условная сверка позиции из заявки с двумя строками каталога
ПризнакЧто найдено в документахРешение закупщика
НаименованиеВ заявке — «насос X, 2,2 кВт»; у поставщика — серия и код моделиРассматривать как кандидата и сверить паспорт
НапряжениеВ одном паспорте значение совпадает, в другом поле отсутствуетПервый проверить по остальным требованиям; по второму запросить данные
КомплектностьЗаявка требует комплект с контроллером, каталог его не упоминаетНе объединять позиции до уточнения состава
Результат сверкиЕсть совпадающие поля, пробел и вопрос о комплектностиПередать специалисту причины, а не только итоговую метку

Как выбрать следующий шаг

Я бы начал не со всего каталога, а с небольшой подборки, где есть разные типы документов и единиц измерения. Специалист заранее размечает пары: очевидное совпадение, похожее название с существенным отличием и неполный паспорт. После обработки сравните по каждой паре извлечённые значения и статусы с этой разметкой. Это покажет, на каких формулировках и полях процесс пока спотыкается.

Важно отдельно учитывать два промаха: система не нашла подходящего кандидата или, наоборот, объединила позиции, которые различаются по важному требованию. В закупке последствия у них разные, поэтому я бы не сводил оценку к одной общей доле «верных ответов». Разберите каждый тип ошибки и решите, какие случаи можно передавать на ручную проверку, а какие требуют изменения критериев до следующего прогона.

Если задача шире идентификации отдельных позиций и включает сопоставление условий поставщиков, ИИ-сравнение предложений поставщиков — связанная тема: там рассматривают сравнение самих предложений, а не только названий и характеристик товара.

Для удобства разметки заведите журнал с колонками «пара документов», «ожидаемый статус», «фактический статус», «ошибка» и «причина». После каждого прогона сгруппируйте причины: пропуск поля, неверная единица, неоднозначная спецификация. Так станет видно, что исправлять первым — данные, правило сопоставления или сам порядок передачи исключений закупщику.

ВАША ЗАДАЧА

Разберём 3 задачи вашей команды с ИИ за одну встречу и выберем первую для проверки.