ИИ-сверка прайсов: подбор для 87% позиций каталога

Задача

Компания закупает продукты у десятков поставщиков. Каждый присылает свой прайс — в своём формате Excel, со своими названиями одних и тех же товаров. Чтобы понять, у кого сегодня дешевле, менеджеры сверяли таблицы руками: часы работы каждый день.

К моменту старта в системе уже был автоматический матчинг, но он давал 64% совпадений при планке заказчика в 70%. А на живом тестовом заказе случился провал: ноль совпадений из двадцати четырёх позиций.

Что оказалось на самом деле

Первое желание — крутить «умную» часть: модель, промпты, пороги. Это ловушка. Вместо этого я прочесал систему по семи направлениям по очереди: наполняемость, точность, цены, очередь подтверждений, поставщики, парсинг файлов, дубли. С цифрами до и после на каждом шаге.

• Категория-ловушка. Молочка сравнивалась с чужой категорией из-за одного кривого правила.
• Бренды в кавычках. «Праймбиф» и Праймбиф считались разными словами — минус десятки совпадений.
• Цена за килограмм. На листе сравнения часть цен была за кг, а система считала их за штуку.
• Потерянные поставщики. Два прайса с сотнями позиций вообще не попадали в матрицу сопоставления.

Решение

Трёхслойная схема вместо «спросим нейросеть»: эмбеддинги для быстрого отбора кандидатов, скоринг по правилам (тип, вес, бренд, вилка цены), и только в спорных случаях — языковая модель как последний судья на узком пятачке.

• Очередь подтверждений. Спорные пары уходят человеку: один клик «подтвердить» или «отклонить» — и система запоминает решение. Очередь худеет неделя к неделе, дообучение идёт без единой правки кода.
• ИИ-обогащение. Бренд и вес вытаскиваются из названий там, где поставщик их не указал отдельно.
• Автосинхронизация прайсов. Свежие файлы забираются из облака заказчика автоматически.
• Негативный игнор. Заведомо неподходящие пары запоминаются, чтобы не всплывать снова.

Результат

В контрольном замере 10 июля 2026 года проверены 487 наименований каталога и 30 прайсов. Доля позиций с автоматическим совпадением выросла с 64% до 76%. Если учитывать ещё и варианты в очереди на проверку, покрытие выросло с 79% до 87%. Варианты из очереди требуют решения человека: это показатель покрытия подбором, а не 87% точности или уже подтверждённых совпадений.

Число автоматически заполненных ценовых ячеек выросло с 1552 до 2276 — на 724 ячейки, или примерно на 47%. Это результат указанного замера, а не оценка текущей базы. Все 30 прайсов разобраны поштучно, подключены ранее потерянные поставщики.

Модель при этом не трогали вообще. Ключевой скачок дали два дня скучных фиксов по проценту-два каждый.

Стек