2026
Представьте ситуацию. В вашей учетной системе 534 позиции имеют один и тот же артикул от производителя, но разные внутренние коды. Менеджер по закупкам, не видя консолидированных остатков, заказывает товар, который уже есть на складе. В результате, компания не только замораживает оборотные средства в излишках, но и упускает оптовые скидки за объем. Это не гипотетический сценарий, а ежедневная реальность для многих компаний, где нормативно-справочная информация (НСИ) управляется вручную.
Попытки решить эту проблему силами сотрудников напоминают борьбу с гидрой. На месте одной исправленной ошибки появляются две новые. Ручная чистка справочников не работает как системное решение. Это временная мера, которая отнимает ресурсы, но не устраняет первопричину беспорядка. В то же время каждый неверно созданный дубликат - это прямой путь к финансовым потерям.
Неструктурированная номенклатура - это не просто техническая проблема IT-отдела. Это источник постоянных операционных сбоев и финансовых потерь, которые оседают на балансе коммерческого департамента. Когда справочник содержит ошибки, компания систематически теряет деньги на каждом этапе - от закупки до продажи.
Самая распространенная проблема - одинаковые товары с разными внутренними кодами. Например, позиция "Пистолет для раздачи масла, 25 л/мин" может существовать в системе под тремя разными артикулами, один из которых помечен как "(не использовать)". Закупщик, не видя реальной картины остатков, оформляет новый заказ. Это приводит к риску затоваривания склада на 15-20% и замораживанию оборотных средств, которые могли бы быть направлены на развитие.
Сотрудники в попытках навести порядок вручную создают архивные позиции, добавляя к названиям пометки вроде "(архив)" или "(старый код)". Однако эти позиции физически остаются в базе. Новый менеджер, не зная всех тонкостей, может по ошибке оформить заказ на такой архивный товар. Результат - срыв сроков поставки клиенту, необходимость экстренно переделывать документы и репутационные потери.
Учетные системы воспринимают 080 100 010 и 080100010 как два совершенно разных товара. Такие ошибки, часто возникающие после миграции данных или из-за отсутствия единых стандартов ввода, нарушают работу поиска, ломают интеграции и требуют от сотрудников часов ручной сверки. Каждая такая ошибка - это потерянное время и потенциальный сбой в цепочке поставок.
Противопоставить ручному подходу можно только технологию. ИИ-агент "Нормализатор НСИ" - это интеллектуальный модуль, который интегрируется с вашими учетными системами, такими как 1С и Битрикс24, и выстраивает системный процесс управления данными. Он не просто исправляет ошибки, а создает среду, в которой они больше не появляются.
Внедрение ИИ-агента "Нормализатор НСИ" - это не локальная оптимизация, а фундаментальное улучшение, которое влияет на всю коммерческую экосистему. Качественные данные становятся основой для эффективной работы других интеллектуальных систем.
Неструктурированные справочники номенклатуры - это системная проблема, которая ежедневно приводит к прямым финансовым потерям. Ручная очистка не способна ее решить, так как борется со следствием, а не с причиной.
Мы внедрим ИИ-агента "Нормализатор НСИ", который выстроит полностью автоматизированный процесс управления данными в вашей компании. Агент проведет аудит справочников, устранит дубликаты и ошибки, приведет номенклатуру к единому стандарту и будет в режиме 24/7 контролировать создание новых позиций, предотвращая повторное возникновение беспорядка.
Благодаря этому решению, вы получите точные данные об остатках, что позволит сократить затоваривание склада и высвободить оборотные средства. Сотрудники перестанут тратить время на поиск информации и исправление ошибок, а эффективность всей коммерческой экосистемы ИИ-агентов вырастет за счет работы на чистых и достоверных данных.
Свяжитесь с нами, чтобы обсудить специфику ваших процессов. Мы проанализируем состояние ваших справочников и предложим решение, которое обеспечит системный порядок в данных и создаст надежную основу для роста вашего бизнеса.
Будем рады оказаться полезными.