Новая разработка программистов Сбербанка с высокой точностью может анализировать товарные чеки розницы, даже если информация о товаре в них неочевидна. Об этом RB.ru рассказал глава Data Protection Office отдела «Массовой персонализации» банка Антон Золотухин.
В чеках много информационного «шума», а данные чаще всего не структурированы. В них, например, может быть указана марка товара без категории или перечисление компонентов, которые простой алгоритм примет за несколько товаров («сырок в шок. глазури» машина при анализе воспримет и как «сырок», и как «шоколад»).
Название товара также может обозначать разные категории (например, «бумага» может быть цветной, туалетной, упаковочной), быть неинформативным («оплата» какой-либо услуги) или представленным в сокращении («жид-ть», «гель д/д»).
Специалисты Сбербанка утверждают, что их новый алгоритм решает эти проблемы и анализирует чеки с точностью до 90%, а платформа уже обработала 3 млрд чеков и более 9 млрд товаров из 30 тыс. категорий.
Банк использует алгоритм для развития своих маркетплейсов «Сбермаркет», «Самокат» и других сервисов. Искусственный интеллект поможет лучше понимать клиентов и, соответственно, повысить эффективность продаж.
Также платформу планируют использовать для создания новых сервисов экосистемы, для подготовки M&A сделок, внедрения «умного» управления ассортиментом и других проектов банка.