Когда справочники в 1С растут без единых правил, НСИ постепенно превращается в источник системных ошибок: появляются дубли, разнобой в названиях, незаполненные свойства, сложности с поиском позиций, формированием отчётности и настройкой интеграций.
На начальном этапе это воспринимается как техническая проблема. Однако со временем «грязная» НСИ начинает напрямую влиятьна финансовый учёт, закупки, складскую логистику, управленческую аналитику и скорость принятия решений.
На вебинаре рассмотрим, как нормализация НСИ с помощью ИИ-агента позволяет привести справочники 1С в порядок: классифицировать позиции, заполнить свойства, сформировать единые наименования, подготовить данные к поиску дублей и последующей загрузке в систему.
Вебинар будет полезен:
Финансовым директорам, которым важно качество данных для отчетности, планирования и управленческой аналитики
ИТ-директорам и руководителям ИТ-служб, отвечающим за состояние 1С, интеграции и подготовку данных
Главным бухгалтерам, которые сталкиваются с дублями, разнобоем в номенклатуре и ошибками в учете
Руководителям закупок, склада и логистики, которым важен быстрый поиск позиций и корректная классификация товаров
Руководителям проектов автоматизации 1С, которым нужно подготовить НСИ перед внедрением или переходом на новую систему
Собственникам и руководителям компаний, где рост номенклатуры уже мешает управляемости бизнеса
Почему НСИ становится проблемой для финансов, учета и управления
Разберем, как хаос в справочниках влияет на бизнес-процессы: отчетность, аналитику, закупки, склад, интеграции и управленческие решения.
Поговорим о типовых признаках проблемной НСИ:
разные названия одной и той же позиции;
дубли в справочнике;
незаполненные свойства;
ручной поиск и исправление карточек;
ошибки при обменах с внешними системами;
невозможность быстро получить корректную аналитику.
(02)
Что такое нормализация НСИ и почему ручной подход больше не справляется
Обсудим, почему ручная чистка справочников может занимать месяцы, требовать участия экспертов и все равно не гарантировать стабильного качества данных.
Покажем, какие задачи можно передать ИИ-агенту:
классификация номенклатуры;
заполнение свойств;
приведение наименований к единому шаблону;
подготовка данных к поиску дублей;
формирование обоснования результата;
регулярная обработка новых позиций.
(03)
Как работает ИИ-агент для нормализации НСИ в 1С
На примерепокажем логику работы ИИ-агента: от анализа исходного названия и описания до формирования готовой записи для 1С.
Разберем 5 ключевых этапов:
поиск и анализ информации по позиции;
классификация по виду номенклатуры;
обоснование выбранной классификации;
поиск и определение нужных свойств;
заполнение свойств и подготовка результата для загрузки.
Отдельно обсудим, как пользователь проверяет результат, подтверждает корректные записи и дообучает правила под специфику компании.
(04)
Типовое (коробочное) решение для целей финансового учёта
Разберем практический сценарий: компания с большим справочником номенклатуры, где позиции создавались вручную, по названиям поставщиков и без единого шаблона.
Покажем, как строится проект:
диагностика качества исходной НСИ;
выгрузка данных из 1С;
настройка правил и шаблонов;
запуск ИИ-обработки;
проверка спорных случаев;
корректировка промптов и правил;
подготовка результата к загрузке обратно в 1С.
Участники увидят, как из хаотичного справочника формируется управляемая структура данных, пригодная для учета, аналитики и интеграций.
(05)
Безопасность, контроль и прозрачность результата
Поговорим о том, как организовать обработку данных безопасно: в изолированной среде, с логированием действий и контролем результата.
Разберем, почему ИИ-агент не должен быть «черным ящиком»: пользователь должен видеть, почему позиция отнесена к конкретной группе, какие свойства заполнены и какие случаи требуют ручной проверки.
(06)
Как поддерживать качество НСИ после первичной нормализации
Отдельный блок посвятим регулярной работе с НСИ после проекта.
Обсудим, как использовать ИИ-агента не один раз, а на постоянной основе:
при добавлении новых товаров;
при загрузке прайсов поставщиков;
при расширении ассортимента;
при подготовке к интеграциям;
при ежемесячной или квартальной проверке справочников;
при внедрении новых правил учета.
Это помогает не возвращаться к хаосу после первичной очистки.
(07)
Ответы на вопросы
В финале эксперт ответит на вопросы участников и расскажет, с чего начать, если вы хотите оценить состояние своей НСИ и понять объем работ.
Поймете, как «грязная» НСИ влияет не только на справочники, но и на финансы, учет, аналитику и интеграции.
Получите понятную рамку, как оценить готовность компании к нормализации НСИ.
Увидите, какие задачи нормализации можно автоматизировать с помощью ИИ.
Узнаете, как поддерживать качество справочников регулярно, а не возвращаться к ручной чистке каждые несколько месяцев.
Разберетесь, как проходит проект: от диагностики справочника до загрузки результата в 1С.
Сможете задать вопросы эксперту и понять, применим ли такой подход к вашей конфигурации 1С.
Аналитик в команде по автоматизации финансового учета с опытом 8+ лет
Разработчик решения ИИ-нормализация НСИ
Спикер мероприятия
Сергей Смирнов
Регистрация
Бесплатный вебинар
ИИ-нормализация НСИ – От хаоса в номенклатуре к управляемым данным
23 июня в 11:00
Участники смогут получить 1 час бесплатной консультации от эксперта
Отзывы клиентов
Данная система действительно помогла нам ускорить процесс подготовки отчетности, а также реализовать функции, которые невозможно было бы сделать в ручном режиме в Excel, в связи с их высокой трудоемкостью. Процесс реализации проекта проходил в комфортном режиме. Со стороны сотрудников интегратора присутствовал диалог и конструктивная дискуссия, которые помогали найти оптимальные инструменты для решения тех или иных бизнес-задач.
Дмитрий Чухорев
CFO ГК WE-ON
Продолжение успешной проектной деятельности с командой Первого Бита позволило внедрить в кратчайшие сроки все блоки программного продукта БИТ.ФИНАНС, построить эффективную архитектуру взаимодействия информационных систем и построить в компании автоматизированную информационную систем управленческого учета.
Павел Аверьянов
IT-директор, Dr.Theiss
Преимущество БИТ.ФИНАНС — это интуитивно понятный интерфейс и гибкость в настройке. Это значительно упростило взаимодействие между разработчиком и заказчиком, а также позволило самостоятельно, без привлечения вендора, настроить систему под наши запросы и потребности. Особенно хочется отметить высокий уровень работы специалистов БИТ.ФИНАНС и их желание сделать больше, чем мы просили на старте. В планах на 2024–2025 гг. запуск модулей бюджетирования и автоматического управленческого учета на базе БИТ.ФИНАНС. Надеемся, что и в дальнейшем наше сотрудничество будет таким же крепким и надежным!
Елена Лихунова
Финансовый директор, Sinoway Group
Добрый день! Уважаемые коллеги, входя в мир искусственного интеллекта, рад отметить, что простой человеческий еще не исчез, за что я Вам сердечно благодарен! В знак уважения и признательности, благодарю за Ваш профессионализм и стремление! Успехов на выбранных стезях, удачных алгоритмов и творческого вдохновения! Хоть АТЦ и нудный, Идет дорогой трудной, Идет дорогой трудной, К хорошему ПО! Заветных три желания Исполнит Первый БИТ И АТЦ осметиться С Корпорацией родной! ;-) Спасибо!
Сысоев Андрей
Руководитель планово-экономического отдела, АТЦ Росатом
Процессом закупок в XCOM заняты продакт-менеджеры, эксперты по продуктовым направлениям. В их обязанности входит определение продуктовой корзины, пользующейся наибольшим спросом на рынке, а также взаимодействием с поставщиками. Процессы предварительного резерва не требуют экспертной позиции, при этом могут отнимать до 40% рабочего времени сотрудника. Применение РПА робота позволило компании XCOM начать разгружать квалифицированных сотрудников с продуктовой экспертизой от рутинной операционной деятельности. Значительная часть поставщиков, не имеют каких-либо API интерфейсов, и взаимодействие предполагают через B2B порталы или через e-mail. Интегратором предложено и внедрено решение, РПА робота, который под каждого поставщика имеет адаптированные сценарии, по итогу показатель % зарезервированного товара при помощи внедренного робота получилось не только соблюсти, но и поднять до 96%. При выполнении аналогичных операций сотрудниками, % зарезервированного товара составляет 65-73%.