ООО «Простые решения»
ИНН 2634098335   КПП 263401001   ОГРН 1162651075696
Телефон: (8652) 61-63-73   Эл. почта: mail@pro126.ru   Сайт: www.pro126.ru
Адрес: 355012, Ставропольский край, г. Ставрополь, ул. Мира, д. 144, офис 4

Контур.Маркет научился распознавать сканированные товарные накладные

21 февраля 2019 года Товароучёт
Сотрудники тратят большое количество времени, когда вручную переносят данные из накладных в Контур.Маркет. В следствии чего могут не сходится остатки, составляться неточные отчеты и как результат директор получает неверные сведения о магазине.

Загружайте накладные на распознавание

Не так давно в Контур.Маркете появилась возможность автоматического распознавания загруженных накладных. Отсканируйте и загрузите сканы в сервис, он распознает товары на скане и заполнит электронную накладную. При распознавании сервис сопоставит данные из накладной с вашей номенклатурой.

Один из сервисов СКБ Контур уже умеет распознавать сканы накладных — Контру.Бухгалтерия. Но перед командой разработчиков Контур.Маркета стояла непростая задача, чтобы сервис не только превращал загруженную картинку в электронный документ, но и сопоставлял данные в документе с товарной номенклатурой. Для решения этой задачи разработчикам помогла технология машинного обучения.

Как работает машинное обучение

Представим, что вы разговариваете со знакомым на шумной улице и вы из-за шума проезжающих машин, музыки и разговоров прохожих не можете разобрать что он вам говорит. Также и сервис не может разобраться в тексте загруженного документа потому, что ему мешает «шум»: слова могут быть нечеткими, в нем тексте могут быть сокращения, стоять галочки, подчеркивания и т.д.

Для того, чтобы сервис смог обучится отличать «шум» от необходимой информации, ему необходимо указать, какая информация считается нужной, а какая нет. При помощи машинного обучения сервис запомнит данный «урок» и будет использовать его при каждом последующем распознавании.

Посмотрим на строку в нашей товарной накладной:

«Майка муж. черн. Остин 095648»

В товарной номенклатуре уже имеется карточка с данным товаром:

«Остин. Майка мужская черная 095648»

Что нужно сервису после того как вы отсканировали товарную накладную и загрузили ее?

Прежде всего распознать текст на отсканированной накладной. Робот сделал это с ошибками:

«Чайка муж. черн. Остим 095648»

Затем сервису нужно найти в номенклатуре товар, который соответствует товару в накладной.

Аркадий Загорюев, аналитик Контур.Маркета прокомментировал, что происходит «внутри» сервиса:

«Из наименований товаров робот извлекает большое количество признаков и сопоставляет их с распознанной строкой. Сервис информирует, что пара названий является одним и тем же товаром. Пользователь указывает на неверное соответствие, если сервис допустил ошибку. Сервис запоминает эту ошибку и обновляет алгоритм. Это и есть машинное обучение».

Столкнувшись еще раз с подобной ситуацией, вы увидите данный результат обучения.

К примеру, поставщик снова прислал товарную накладную со строкой:

«Майка муж. черн. Остин 095648»

В данном случае сервис успешно соотнесет ее с карточкой товара в сервисе, несмотря на непохожесть строк:

«Остин. Майка мужская черная 095648»

Машинное обучение Контур.Маркета — это постоянный процесс. Чем чаще вы загружаете сканы в сервис, тем точнее он сопоставляет данные на картинке с данными в каталоге.

Похожие новости

1
декабря
2018

Поиск позиций товаров, по которым образовался отрицательный остаток, теперь значительно упростился для пользователей сервиса Контур.Маркет. Собственно, теперь и вовсе нет необходимости их искать.

28
ноября
2018

Отчет об остатках поможет оценить себестоимость товара, потенциальную прибыль от продажи продукции. Теперь вы можете сформировать список товаров, которые есть в наличии, и скачать его в Excel. Подробнее читайте в этой новости.

8
ноября
2018

В этой новости расскажем о полезных новшествах товароучетного сервиса Контур.Маркет: настройка кассового модуля в сервисе, загрузка ЕГАИС-документов без участия пользователя и инвентаризация конкретных товаров.

Будьте в курсе новостей — подпишитесь!

Остались
вопросы?
Ответим.