Как с помощью AI мы ускорили работу со спецификациями в 30 раз и теперь помогаем делать это другим

Личный опыт автоматизации бизнес-рутины с помощью платформы, позволяющей ускорить процесс подсчёта строительных, инженерных, пожарных спецификаций. О том, как мы создавали этот сервис, как он работает и сколько денег сэкономил нам и нашим клиентам.

Более 10 лет я и мой брат Илья Янковой занимаемся инженерно-пожарным бизнесом, на данный момент руководим компанией Nirmax. В какой-то момент команда столкнулась с проблемой: при большом потоке клиентов на банальный расчёт проектов тратится слишком много драгоценного времени сотрудников.

Мы поняли, что этот этап необходимо как-то автоматизировать. Нужна программа, в которую можно загрузить файл со спецификацией от клиента и получить расчёт стоимости каждой позиции и сформированную смету.

На тот момент, в 2018 году, мы не нашли решения нашей проблемы. На рынке просто не существовало подобной программы. Тогда мы заболели идеей создать такой сервис.

Один из моих знакомых программистов сказал, что идея очень интересная и может совершить революцию на рынке инженерно-строительной отрасли. Но конструкция программы громоздкая, потому что хотим уместить в неё и систему распознавания, и базу данных с огромным количеством поставщиков, производителей и товаров. В общем, сделать можно, но стоить будет порядка 50 млн. рублей. На тот момент такой суммы не было, поэтому решили вернуться к этой идее позже.

Прошло пару лет, я познакомился с Никитой Севериновым, который на тот момент уже имел огромный опыт в IT-сфере, защитил диссертацию по системе распознавания и создавал мобильные приложения.

Ему понравилась наша идея. Спустя несколько месяцев мы решили строить компанию совместно, начали муторный и очень долгий процесс создания продукта.

Это был 2020 год, началась пандемия, что сыграло нам на руку – мы сутками были дома и по Zoom тестировали программу в ручном режиме.

По началу она выдавала невероятное количество ошибок. Настолько много, что создание программы начинало казаться чем-то нереальным.

Отчасти это было связано с тем, что большое количество ошибок делают сами проектировщики, и программе надо было объяснять, что за модель имеется в виду, если в документе, например, стоит не та буква. То есть мы объясняли машине, что такое человеческий фактор.

Мы создали свой многотысячный словарь, где расписали: «это слово = это», а также, что значат запятые, точки, двоеточия, звёздочки и так далее. Данный процесс – кропотливый труд, который занял у нас около 6 месяцев. Сначала мы работали втроём, потом подключили ещё несколько программистов.

На этой стадии, когда продукт ещё не был готов, мы уже начали выступать со своей идеей на разных мероприятиях и так привлекли инвесторов. В наш проект поверили и это очень окрылило нас.

В продажах мы изначально сфокусировались на инженерных и пожарных компаниях, но потом поняли, что на данный момент, это не наш сегмент.

Менеджеры инженерных и пожарных компаний нам объясняли: зачем нам платить деньги вам, если мы все спецификации отправляем поставщикам и торговым домам, все подсчеты происходят там.

И тут мы поняли, что нашли золотое дно, потому что у крупных поставщиков и торговых домов сотни менеджеров ежедневно получают клиентские заявки и обрабатывают их вручную.

Мы подтвердили эту гипотезу, пообщавшись с менеджерами торговых домов. И в 2022 уже заключили договора о сотрудничестве со многими крупными компаниями, о чём подробнее расскажу ниже.

На этапе продвижения сервиса столкнулись с тем, что рынок под этот продукт ещё не сформирован. Мы звонили в торговые дома, предлагали свой сервис, и менеджеры не сразу понимали, о чём мы вообще. На тот момент не было такой технологии и нужно было объяснять на пальцах, что мы предлагаем, как это работает и какие проблемы решает. Но, когда люди понимали всю выгоду нашего предложения, реакция была одна: «Ого, вот это здорово вы придумали! Давайте пробовать!»

Сейчас команда постоянно работает над улучшением программы. За последние полгода мы сильно повысили качество распознавания и внутреннего поиска. Чем больше различных спецификаций мы проверяем, тем лучше программа считывает и распознаёт изображения в дальнейшем. С каждой новой спецификацией мы её обучаем.

Когда мы начинали, средний показатель распознавания расчёта был около 25-30%, сейчас мы достигли планки 80%. И каждый новый процент на этом этапе даётся всё тяжелее и тяжелее.

Сейчас наш сервис используют десятки крупных компаний. Командой были проверены 267 тысяч спецификаций, в которых более 3 млн. товаров, материалов и оборудования. Программа научились распознавать и считать сложные, специфические товары. Ежедневно проходит тестирование и улучшение программы.

Это платформа, которая автоматически произведет полноценный расчет спецификации. Благодаря этому сервису, менеджерам больше не нужно вручную искать стоимость каждой позиции, достаточно загрузить проект (в любом формате: ARP, PDF, JPG, PNG, Excel или Word) и программа за несколько минут выдаст готовый результат.

Фишки сервиса:

Представьте большой строительный онлайн-магазин или торговый дом, где менеджеры по продаже товаров, материалов и оборудования считают заявки от клиентов вручную.

Представим эту работу в цифрах:

Почему так долго?

Как правило, заявки присылаются в обычных файлах: Excel, PDF, Word или просто список в письме. Менеджер принимает этот перечень и начинает делать расчёт/сопоставление по собственной базе. Если это не редактируемый файл, вроде фотографии, то сотрудник перебивает информацию заказа в текстовый файл и только потом обрабатывает заявку для выдачи счёта или коммерческого предложения.

Как ускорить этот процесс?

Использовать робота-помощника, в который вы загружаете файл в любом формате, программа распознаёт информацию и автоматически за несколько секунд выдаёт результат.

В этом году мы подключили к сервису пул таких крупных компаний, как ТехноЛайт (Лайта), ТехКреп (Tech-Krep) и другие. Сейчас нас активно тестирует Русский Свет, они уже прислали отчёт о том, что с нашей программой скорость расчёта сократилась в 3 раза. Есть также ряд клиентов, которыми мы хотели бы похвастать, но не можем, потому что работаем с ними по договору NDA.

Компания ТехноЛайт (Лайта) – один из ведущих дистрибьюторов в области инженерно-пожарного оборудования. Ассортиментный портфель превышает 100.000 наименований, компания сотрудничает более чем с 300 производителями.

Компания ТехКреп (Tech-Krep) – номер один по объему выпуска дюбельной техники и креплений для теплоизоляции в России. Ассортимент закрывает потребности на всех этапах строительства и содержит более 10.000 наименований товаров. Компания занимает ТОП-3 по объему ввоза крепежа в РФ и сотрудничает более чем с 2500 партнеров по всей стране.

Буквально через 5-7 лет во всех интернет-магазинах процесс расчета товаров, материалов и оборудования будет реализован с помощью умного программного кода.

Если не хотите откладывать автоматизацию своего бизнеса в долгий ящик, подключайтесь к Checkadvisor уже сейчас.