Автоматизация классификации товаров
ИИ-конвейер для присвоения кодов ТН ВЭД тысячам SKU для маркетплейсов: вместо большой ручной команды — автоматическая классификация, контроль качества и отчёты для клиента за минуты, а не за дни.
Контекст
Логистический оператор обслуживает поток товаров для крупных маркетплейсов: десятки и сотни тысяч SKU, поставки из разных стран, жёсткие SLA на корректность таможенных кодов. Каждая позиция должна получить корректный код ТН ВЭД и сопутствующие атрибуты — от этого зависят допуски к продаже, штрафы и отзывы карточек.
В чём была боль
Классификацию делала отдельная «команда из девяти человек»: вручную смотреть карточку, искать аналоги, сверяться со справочниками, заносить в учётные системы и формировать отчёты для клиента. На пике нагрузки очереди росли, а человеческий фактор давал расхождения между тем, что ушло в маркетплейс, и тем, что прошло внутренний контроль.
- До 9 сотрудников ежедневно занимались только кодами и согласованиями
- Ошибки в кодах приводили к штрафам, претензиям и блокировкам на площадках
- Сводная отчётность для клиента собиралась 2–3 дня — этого было недостаточно для оперативных решений
- Обучение новых людей занимало недели: домен знаний держался в головах экспертов
Что мы внедрили
Мы спроектировали конвейер на базе ИИ-сценариев: на входе — структурированные данные о товаре и история решений по похожим SKU; на выходе — предложенный код ТН ВЭД, уверенность модели, объяснение на уровне признаков и готовый пакет для отчёта. Контур допускает ручную доработку: сотрудники не «заполняют с нуля», а подтверждают или исправляют узкие случаи.
- ИИ анализирует наименование, состав, категорию и контекст поставки, подбирает код и фиксирует аргументацию для аудита
- Автоматическая проверка на противоречия правилам площадки и дубли внутри одной поставки
- Массовая обработка десятков тысяч позиций в сутки при контролируемой нагрузке на экспертов
- Единый журнал решений и версионность — можно откатить или объяснить клиенту, откуда взялся код
Организационный эффект
Рутинные 80% кейсов ушли в автоматический поток. Эксперты сфокусировались на спорных товарах, изменениях в законодательстве и запросах клиентов «с нестандартной логистикой». Это изменило модель найма: вместо расширения штата при росте объёма — масштабирование вычислительного контура и точечное усиление экспертизы.