Робот закажет товар

Процесс закупок в крупной компании — сложный и трудоемкий процесс. Отделу снабжения, состоящему порой из десятков человек, часто приходится одновременно заказывать тысячи наименований продукции, внимательно анализировать прайс-листы поставщиков, выбирая нужную номенклатуру товаров, следя за тем, чтобы все они соответствовали заявленным требованиям, срокам поставок, ценовым параметрам, комплектациям и многим другим характеристикам. Автоматизировать этот процесс взялась российская компания «Антирутина», которая недавно вывела на рынок свой новый продукт «Антирутина. Корпорация». Решение построено на основе искусственного интеллекта — алгоритмов, которые позволяют компьютеру в автоматическом режиме самому выбирать подходящий товар и заказывать его у поставщика.

С упором на российскую науку

Компания «Антирутина» была создана в 2014 году выпускниками Московского физико-технического института и факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ. Она начала с того, что успешно вывела на рынок одноименную систему контроля, мониторинга и поддержки госзакупок, которая позволяет удобно и быстро готовить необходимые документы для госзакупок, анализировать профиль исполнителя, следить за изменением цен и многое другое.

Особенность компании заключается в том, что она работает в тесном сотрудничестве с представителями российской фундаментальной науки. Речь идет о таких известных отечественных научных учреждениях, как Вычислительный центр им. Дородницына РАН, кафедра интеллектуальных систем Московского физико-технического института (МФТИ) и кафедра математических методов прогнозирования МГУ им. Ломоносова. Представители «Антирутины» заявляют, что именно уникальные разработки российской фундаментальной науки позволяют им создавать продукты с выдающимися конкурентными преимуществами.

В частности, они опираются на работы известного российского ученого-математика Юрия Ивановича Журавлева, который еще в середине прошлого века, по сути, создал новые направления в мировой математической науке. Речь идет о бурно развивающихся сейчас технологиях «машинного обучения», которые еще в советские времена были построены на так называемой неклассической теории экстраполяции, или на обучении по прецедентам. Успешное применение этих методов началось в СССР в 1970-х годах: на их основе, например, удалось найти месторождения золота, создав алгоритм вычисления наиболее вероятных районов, где есть это природное ископаемое.

Распознавание товара

Свой новый продукт «Антирутина. Корпорация» российский разработчик позиционирует как универсальное ИТ-решение, способное эффективно автоматизировать процесс закупок в крупной компании. По словам Германа Инденбаума, генерального директора компании «Антирутина», новый продукт может справляться с процессом закупок лучше, быстрее и эффективнее, чем большой штат менеджеров. Система способна сама быстро анализировать внушительные массивы данных, например, по прайс-листам поставщиков. С помощью алгоритмов искусственного интеллекта она в нужном виде упорядочит информацию и сделает лучший выбор. Например, продукты питания автоматически попадут в одну категорию, мебель — в другую. При этом будет учтена и выбрана лучшая цена, сроки поставок и другие важные параметры заказа. Одновременно алгоритм способен анализировать десятки тысяч планируемых или ранее сделанных закупок, классифицировать и распределять все заказы в нужные группы, выявлять географическое распределение товаров и на основе баз данных цен, в том числе прайс-листов поставщиков, не только определять оптимальные цены, но даже предсказывать их возможное повышение.

«До сих пор все известные системы оперировали так называемым «административным каталогом», предлагающим использовать заранее введенные в него объекты с известными, описанными свойствами, — рассказывает Герман Инденбаум. — Такие решения не могут охватить нестандартные и новые объекты, не вполне корректно описывают товары с близкими, но различающимися характеристиками и очень затратны в поддержке. Кроме того, трудоемкость, а значит, и стоимость создания каталога административными методами, даже с использованием современных средств автоматизации, весьма велики. Примененные алгоритмы семантического анализа позволяют свести к минимуму использование человеческого труда, что, в свою очередь, увеличивает скорость обработки потока данных и существенно упрощает поддержку актуальности и полноты каталога».

«Антирутина. Корпорация» уже успешно внедряется в ряде крупных российских предприятий. В частности, она работает в компании «Газпром», где система, по словам ее пользователей, позволила высвободить большой объем человеческих ресурсов. Как говорит Александр Мазуров, заместитель начальника департамента ПАО «Газпром», раньше, чтобы систематизировать всю информацию о закупках, приходилось создавать объемный справочник. Его разрабатывал и постоянно поддерживал большой штат сотрудников. Новая же система позволяет автоматизировать этот процесс, быстро систематизировать и обновлять информацию от поставщиков, высвобождая при этом значительные человеческие ресурсы.

«Уникальность нового решения заключается в том, что его разработчикам удалось научить систему «понимать», что она видит перед собой — например, грабли или лопату — и быстро классифицировать закупочный товар по нужным группам. В результате сроки формирования закупочного каталога в ПАО «Газпром» сократились в 12 раз и в разы дешевле стало его поддерживать», — говорит Мазуров.

В ближайшее время «Антирутина» намерена внедрять свой новый продукт в самых разных отраслях промышленности. В перспективе представители компании не исключают и возможности выхода на зарубежные рынки.