Кейс: AI PriceMatch — интеллектуальный модуль для автоматизации обработки товарных запросов Боль клиента

Компании, работающие с большим ассортиментом и сложными номенклатурами, ежедневно получают десятки и сотни запросов на подбор оборудования.
Исходные данные приходят в хаотичном виде:

• копипасты из Excel/WhatsApp,
• фотографии и сканы списков,
• неполные или сильно искажённые наименования,
• отсутствие артикулов,
• устаревшие прайсы поставщиков.

Менеджеры тратят часы на:

• ручное структурирование списков,
• поиск артикулов по десяткам прайсов,
• сверку характеристик и параметров,
• подбор аналогов, замен, альтернатив.

Ошибки приводят к потере клиентов, задержкам в расчётах и снижению конверсии коммерческих предложений.
Процесс не масштабируется, сотрудники выгорают, а скорость обслуживания падает.

Решение

AI PriceMatch автоматизирует весь цикл обработки запроса — от загрузки «сырого» списка до выдачи релевантных позиций и готового коммерческого предложения.
Сервис принимает любые форматы, распознаёт структуру товара, нормализует данные, ищет совпадения по базе прайсов и подбирает лучшие варианты.

Для кого

Дистрибьюторы — ускорение обработки запросов, снижение нагрузки на менеджеров, повышение точности и скорости выдачи КП.
Интеграторы и VAR-компании — быстрый подбор оборудования, включая аналоги и функциональные замены.
B2B-поставщики — автоматизация работы с большими прайс-базами, сокращение человеческого фактора.
Сервисные центры — оперативный поиск деталей, комплектующих и замен.

Ключевые возможности
1. Подгрузка списков позиций
Система принимает любые источники:

• текстовые списки (копипаст из Excel, WhatsApp, писем)
• XLS / XLSX / CSV
• фото и сканы (OCR)

Проводится автоматическая очистка:

• каждая строка превращается в отдельную позицию
• удаление лишнего текста, мусора
• выделение количества, артикула, кратких названий

2. Распознавание и нормализация
AI PriceMatch извлекает ключевые признаки товара:

• артикул / SKU
• название, тип, модель
• характеристики, параметры, форм-фактор
• производитель
• товарная категория

Используются NLP-модели, словари брендов, регулярные выражения и семантическая нормализация.
На выходе: чистая поисковая строка для максимально точного поиска.
3. Поиск по базе прайс-листов
Поиск выполняется по объединённой базе:

• актуальные прайсы клиента,
• FTP/API-прайсы поставщиков,
• внешние номенклатуры.

Механизмы поиска:

• точные совпадения артикулов
• fuzzy search по названию
• семантическое сопоставление по характеристикам
• поиск аналогов и замен

Технологии: ElasticSearch / OpenSearch, векторные embeddings, Levenshtein/Jaro-Winkler.
4. Подбор максимально релевантных позиций
Каждая найденная запись проходит скоринг по ключевым параметрам:

• совпадение артикула (основной вес)
• совпадение параметров
• совпадение производителя/аналогов
• близость категории
• цена, наличие, срок поставки

Результаты группируются:

• Exact match — точное совпадение
• Near match — близкие аналоги
• Alternative — возможные замены

Формат выдачи — таблица с лучшим вариантом + 2–3 альтернативами.
5. Экспорт и финальный результат
Пользователь получает:

• полностью распознанный и структурированный список
• подбор релевантных вариантов по каждой позиции
• экспорт в XLSX, PDF или готовое КП
• Технологическая архитектура
• Микросервисная архитектура
• Backend: Python (FastAPI)
• OCR-модуль для фото/сканов
• NLP + embeddings для нормализации
• Поиск: ElasticSearch / OpenSearch
• Хранилище прайсов: SQLite/PostgreSQL
• Интеграция через REST API

1. Поток данных:
2. Пользователь загружает список (текст/файл/фото).
3. Модуль структурирует позиции.
4. NLP-модель нормализует данные.
5. Поисковый движок ищет совпадения в прайс-базе.
6. Алгоритм релевантности ранжирует результаты.
7. Система формирует итоговое предложение.

• Уникальность проекта
• Точность: комбинированный поиск — артикулы, семантика, параметры.
• Скорость: подбор позиций за 1–3 секунды.
• Масштабируемость: поддержка десятков тысяч позиций в прайсе.
• Автоматизация: до 80% ручных операций исключены.
• Снижение ошибок: стандартизация и нормализация данных.

1. Этапы разработки
2. Базовый модуль загрузки и очистки данных (2 недели)
3. NLP-нормализация + артикульный парсер (2 недели)
4. Интеграция с поисковым движком и база прайсов (2–3 недели)
5. Скоринг релевантности и подбор аналогов (2 недели)
6. Тестирование + оптимизация (1–2 недели)
7. Продакшн и внедрение (1 неделя)

Общий срок: 8–10 недель.
Эффект от внедрения
Для бизнеса:

• ускорение обработки запросов в 5–10 раз
• сокращение нагрузки на менеджеров до 70%
• рост качества и точности КП
• повышение конверсии и скорости продаж

Для клиентов:
быстрая выдача точных коммерческих предложений и подборов.

• Потенциал масштабирования
• интеграция с CRM, ERP, 1С, SAP
• добавление модулей: прайс-агрегатор, динамическое ценообразование
• API для e-commerce и маркетплейсов
• автоматическая отправка КП клиентам

Вывод

AI PriceMatch — это не просто поиск по прайсам.
Это интеллектуальная система, которая автоматизирует весь процесс: от хаотичного списка до готового коммерческого предложения — точно, быстро и без ошибок.