 |
«Платформа ОФД» представила технологию умной потоковой обработки данных из чеков
На основе накопленного опыта работы с агрегированными обезличенными данными – компания разработала собственное ноу-хау - технологию обработки коротких текстов, которая позволяет точно определять и идентифицировать товары и категории, указанные в чеках.
Процесс обработки происходит в режиме реального времени, позволяя в «потоке» фискальных документов скоростью более 1 000 транзакций в секунду - классифицировать, сравнивать и верифицировать товарные записи, в том числе содержащие грамматические ошибки.
О применении технологии рассказал в ходе пресс-конференции «5 лет системе ОФД и онлайн-касс в России» Алексей Баров, генеральный директор «Платформы ОФД», крупнейшего оператора фискальных данных страны.
«Часто в чеках встречается короткое наименование товара и его характеристик, либо в названии допущены ошибки или опечатки. Это связано с ограничениями по объему символов в строках фискальных документах, которые выдаются покупателю. Другая причина – пресловутый человеческий фактор.
Благодаря технологиям Machine Learning и накопленной за несколько лет экспертизе в данных, мы научили нейросети нашей системы четко, оперативно, с минимум погрешностей – распознавать и анализировать поступающую информацию. Это позволяет находить смыслы в наборе букв и цифр.
Сегодня такая потоковая обработка охватывает до 21 миллиона товаров (SKU) из 3,5 тыс. категорий, с 6 уровнями вложенности. С ростом объема данных, технология будет совершенствоваться и становиться «умнее». Мы планируем развивать это направление еще интенсивнее», - отметил Алексей Баров.
База для работы с короткими текстами «Платформы ОФД» на данный момент включает 5 млрд уникальных записей товаров, 150 млн написаний товаров в день. На потоке определяется более 3 млн брендов. При этом данные для классификации агрегируются как из чеков, так и из свободного доступа (отраслевые классификаторы/ каталоги с сайтов ретейлеров/ данные маркировки).
Ноу-хау помогло выявить, какова доля чеков с сокращениями и ошибками. По оценкам «Платформы ОФД», грамматические ошибки, опечатки и сокращения ежедневно допускаются в 60-65% всех чеков из продуктовой розничной торговли. При этом еще два года назад этот показатель был на уровне 80-85%. Меньше всего неточностей в фискальных документах организаций и предпринимателей сектора медицинских услуг – порядка 20-25%. IT-компания «Платформа ОФД» ежедневно обрабатывает 48 - 50 млн кассовых чеков в день. В системе компании уже 55 млрд фискальных документов.
Контактное лицо: Ekaterina
Компания: «Платформа ОФД»
Добавлен: 01:06, 12.09.2021
Количество просмотров: 730
Страна: Россия
| «1С-Рарус» трансформировал продажи в холдинге United Elements с 1С:CRM, 1С-Рарус, 22:14, 20.03.2026, Россия161 |
| «1С-Рарус» автоматизировал продажи и управление проектами в холдинге United Elements, входящем в ТОП-10 дистрибьюторов климатического оборудования в России. Благодаря созданию единой цифровой среды на базе «1С:CRM ПРОФ» и «1С:Комплексная автоматизация» холдинг выстроил двухуровневую систему продаж и на треть сократил время обработки клиентских заявок. |
| Web3 Tech запустила облачную версию платформы «Цифровое казначейство», Web3 Tech, 22:04, 20.03.2026, Россия42 |  |
| Компания Web3 Tech представляет SaaS-версию решения «Цифровое казначейство». Новый формат поставки позволит крупному и среднему бизнесу существенно сократить time-to-market и бюджет на развертывание безопасной системы управления криптовалютой и другими цифровыми активами. |
| Просьба удалить материалы, АО НПФ ЛОГИКА, 21:59, 20.03.2026, Россия47 |
| Добрый день! Просьба удалить с площадки ранее размещенные новости АО НПФ ЛОГИКА, консорциума ЛОГИКА. |
| Effect Isource обновил сервисы анализа рынка для корпоративных закупок, Isource, 21:57, 20.03.2026, Россия136 |  |
| Время на поиск поставщиков и расчет начальной максимальной цены контракта сократилось на 90% и 80% и занимает теперь до 25 минут и 60 минут соответственно. Инструмент предназначен для компаний, стремящихся ускорить подготовку к закупочным процедурам и повысить обоснованность решений за счет актуальной рыночной информации. |
|
 |