Искусственный интеллект наведет порядок в ERP: представлен Catalog Hub для автоматической очистки корпоративных справочников

2026-05-20 14:51

Разработчик ИТ-решений datanomix.pro объявил об официальном запуске Catalog Hub — специализированной AI-платформы, которая автоматизирует классификацию, нормализацию и обогащение каталогов товарно-материальных ценностей (ТМЦ / SKU). Новый продукт призван решить одну из главных проблем крупного бизнеса — хаос в корпоративных базах данных, из-за которого компании ежегодно теряют от 6% до 12% бюджета на закупки.

Проблема: хаос в Excel и миллиардные потери

В крупных компаниях одна и та же позиция (например, офисная бумага, кабели или трубы) в разных филиалах и складах часто записывается сотрудниками вручную и совершенно по-разному. Стандартный текстовый поиск не справляется с дубликатами: текстовое совпадение между строками вроде «Бумага А4 80 г белая» и «Офисная бумага А4 80 gsm» составляет всего около 38%. Из-за этого история закупок дробится, автоматическое сравнение цен становится невозможным, а миграция на новые ERP-системы затягивается на годы.

Решение: конвейерная обработка данных с помощью AI

Catalog Hub выступает в роли «умного шлюза» перед загрузкой данных в MDM или ERP-системы. Сервис принимает на вход хаотичный текст из прайс-листов или тендеров и мгновенно превращает его в структурированный JSON-контракт.

Ключевые возможности платформы:

Автоматическая классификация (/classify): ИИ определяет точный код категории каталога с точностью до 97% (в топ-5 результатов).
Каноническая нормализация (/normalize): система извлекает характеристики (размер, плотность, цвет) и приводит единицы измерения к единому стандарту (например, превращает «80 gsm», «80г» и «80 г/м²» в единый понятный ИТ-системам формат).
Идентификация бренда (/identify): алгоритм распознает бренд, модель и артикул производителя (MPN).
Обогащение спецификаций (/enrich): по названию бренда и артикулу Catalog Hub автоматически находит технические параметры товара в открытых каталогах производителей иdatasheet-файлах.

Главное отличие от обычных нейросетей

Основная проблема стандартных языковых моделей (LLM) — их нестабильность (в разных запросах они могут выдумывать новые характеристики или менять ключи данных). Архитектура Catalog Hub построена на строгом реестре свойств с глобальными ID и специальном QA-пайплайне. Это гарантирует 100% повторяемость: один и тот же входящий текст всегда будет давать одинаковый предсказуемый результат на выходе.

«Мы не пытаемся заменить существующие MDM или ERP-системы компаний, — подчеркивают разработчики. — Catalog Hub встраивается в текущий ИТ-стек и берет на себя самую грязную работу. Вместо года ручного труда и бесконечных совещаний бизнес получает чистый мастер-каталог за считанные недели, что позволяет запустить ERP-систему на 3−6 месяцев раньше запланированного».

Доступность и условия тест-драйва

Платформа уже доступна для интеграции через API. Базовая стоимость составляет $ 50 за 1 000 запросов.

Чтобы компании могли оценить качество обработки данных на собственных справочниках, разработчики предлагают первые 500 API-запросов бесплатно. Этого объема достаточно для прогона 125−250 позиций через полный цикл очистки и обогащения.

Оставить заявку на пилотный проект и протестировать свои SKU можно на официальном сайте: catalog.redflags.ai.