 |
«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: 645
Страна: Россия
| ИТ-компания SIPUNI перешла на кадровый ЭДО с помощью сервиса HRlink, HRlink, 04:38, 26.04.2024, Россия374 |  |
| Компания SIPUNI, специализирующаяся на корпоративной ИТ-телефонии для бизнеса, перевела на безбумажный документооборот HR-процессы с помощью платформы HRlink. Внедрение сервиса для кадрового ЭДО сделало процесс оформления документов более быстрым и простым, а также контролируемым. |
| ЕДИНЫЙ ЦУПИС принял участие в платежной конференции Ассоциации банков России, ЕДИНЫЙ ЦУПИС (НКО "Мобильная карта"), 04:25, 26.04.2024, Россия87 |
| Ассоциация банков России провела 17 апреля 2024 года XVII Международную конференцию «Платежная индустрия – стратегическое развитие и новые решения». В мероприятии приняли участие топ-менеджеры НКО «Мобильная карта» (работает под брендом «ЕДИНЫЙ ЦУПИС») – Председатель Правления Елена Шейкина и член Правления, Коммерческий директор Артем Сычев. |
| «1С-Рарус» перевел «Эссити» на импортонезависимый ландшафт без остановки производства, 1С-Рарус, 04:21, 26.04.2024, Россия51 |
| «1С-Рарус» перевел на 1С:ERP торгово-производственную компанию «Эссити». За 9 месяцев в единую экосистему на платформе «1С:Предприятие» интегрированы основные бизнес-процессы предприятия. Выполнено более 1 500 доработок для кастомизации системы. На текущий момент идет финальная стадия опытно-промышленной эксплуатации, «1С‑Рарус» запустил для пользователей ООО «Эссити» выделенную линию консультаций. |
|
|
