2-3 часа тратят сотрудники на то, чтобы сопоставить информацию о выручке кофеен партнеров с тем, на какую сумму они покупают товар в торговом доме. А это важная информация, так как у нас товарная франшиза и нам важно отслеживать единообразие качества и визуального соответствия во всей сети. Увидев проблему безумного количества затраченного времени на такую механическую задачу, я решил попробовать провести эксперимент с AI. Построение BI моделей - это долго и дорого, мы постепенно к этому идем, но сейчас мне захотелось увидеть в деле работу интеллекта, который так сейчас популярен. Искать информацию в интернете, рисовать красивые картинки и решать простейшие задачки - это впечатляет, но не дает ощутимой пользы. А вот проанализировать и сопоставить разно написанные тысячи строк информации с кучей столбцов и данных - Вот это интересная задачка. Первая итерация состояла из 2х файлов эксель за январь. Там порядка 1 500 строк, 5 столбцов и не совпадающие юридические лица. В одном файле написано ИП Кузьминых, а в другом Управленческая франшиза и надо дать понять модели, что это одно и то же. Но с первой же попытки она выдала мне результат, пока что в 3 раза отличающийся от нужного, но структурно и четко. 30% эффективности проделанной работы без обучения и за 7 минут работы. Мне понравилось и я продолжил. Вторую попытку я инициировал вопросом: "почему выручка ТД в файле Х, а ты пишешь, что закупающихся партнеров на сумму Y? Найди возможные ошибки, задай мне нужные вопросы, если они есть". И он начал задавать эти вопросы, чтобы выяснить и сопоставить лучше данные. И вот оно, уже 50% результативность на второй итерации. Третья попытка была с конкретным кейсом разбора ошибки, которую он допустил и после ее исправления он распространил новое знание на всю систему работы с данными и получилась 70% эффективность. Сейчас я занимаюсь увеличением точности и планирую уже на обученной модели загрузить в нее больший массив данных. И если он сможет дать анализ за 7 минут, то это фантастика, потому что впервые я добьюсь реальной полезной применимости модели, а не просто смм и вопросики в стиле "почему Земля круглая?"