Задача не в красивом сравнении
У закупщика часто есть три файла с разными названиями колонок, единицами измерения и условиями. Одна компания указывает цену за коробку, другая — за штуку, третья добавляет доставку отдельной строкой. Нейросеть способна предложить общий черновик таблицы, но не должна самостоятельно решать, какой вариант дешевле. Сначала определите единицу сравнения: стоимость одной принятой единицы с учётом подтверждённых обязательных расходов. Если поставщик не указал налог, минимальный объём или срок действия предложения, ячейка должна остаться неизвестной, а не заполняться правдоподобным предположением.
Подготовьте таблицы
Сохраните исходные файлы без изменений и создайте рабочие копии. Уберите банковские реквизиты и контакты, если они не нужны для сравнения. Для каждой строки добавьте имя файла, дату получения, лист и исходный номер строки: это позволит вернуться к первоисточнику. До загрузки проверьте, что таблица читается без скрытых листов и объединённых ячеек. Отдельно выпишите правила закупки: допустимые валюты, единицы пересчёта, срок поставки и обязательные сертификаты. Не поручайте модели искать эти условия в памяти — они должны прийти из утверждённого документа.
Нормализуйте, не пересчитывая на глаз
Попросите модель предложить соответствия колонок: «упаковка» и «короб» могут означать одно, а «комплект» — совсем другое. Каждое преобразование сохраните отдельным полем с исходным значением и пояснением. Арифметику делегируйте формуле или скрипту, а модель используйте для предварительной классификации названий и обнаружения неоднозначностей. Если указано «12 × 0,5 кг», итоговая масса должна быть вычислена детерминированно. Неизвестный вес, диапазон цены и скидка за объём не превращаются в точное число без согласованного правила.
Проверьте контрольные строки
Выберите минимум десять строк: обычную, с похожими артикулами, с разной фасовкой, с валютой, скидкой и неполной записью. Сверьте предложенную моделью категорию с исходником. После нормализации независимо пересчитайте итоговую цену формулой. Проверьте края: цена за коробку, цена за штуку, доставка «от», минимальный заказ и срок действия. Отдельный тест — два похожих товара с разным составом. Если система объединяет их, несмотря на различие, классификатор пока не готов даже для черновой закупки.
Соберите таблицу решения
В итоговом листе оставьте поля: поставщик, исходное название, нормализованная позиция, стоимость в выбранной единице, срок доставки, минимальная партия, дата предложения, источник строки и статус проверки. Добавьте колонку «не хватает данных». Пусть модель объяснит, почему сочла две позиции похожими, но не выставляет рейтинг и не пишет рекомендацию «берите это». Ответственный закупщик проверяет строки с высокой суммой и все записи, где уверенность низкая или исходники расходятся. Такой формат помогает обсуждать конкретные условия, а не доверять итоговой цифре без следа.
Где провести границу автоматизации
После пары контрольных файлов замерьте время: ручной маршрут, подготовка черновика ИИ, проверка и исправления. Учитывайте не только скорость обработки, но и цену ошибки, задержку поставки и повторную работу. Если результат требует исправить половину строк, автоматизируйте лишь распознавание колонок или оставьте привычный способ. Не передавайте системе отправку заказа, смену поставщика или принятие договорного условия. На первом этапе она подготавливает сравнение; человек сверяет источник и подписывает решение.
FAQ для закупщика
Можно ли загружать коммерческие предложения во внешний сервис? Только если это разрешено политикой компании и условиями обработки данных; иначе используйте обезличенные копии либо утверждённый контур. Можно ли выбрать минимальную цену? Нет, пока не учтены единица, доставка, качество и срок действия предложения. Что сохранить после пилота? Исходные файлы, таблицу преобразований, формулы и перечень ошибок. Если поставщик прислал обновлённый прайс, это новый срез: старое сравнение не перезаписывают без даты и причины.