Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
Разработчики: | DocsInBox (Доксинбокс) |
Дата премьеры системы: | 2024/06/06 |
Отрасли: | Туризм, гостиничный и ресторанный бизнес |
Технологии: | Учетные системы |
2024: Представление DocsInBox.AI
Сервис DocsInBox вложит 30 млн рублей в собственное ИИ-решение для ресторанов. Об этом компания сообщила 6 июня 2024 года.
На июнь 2024 года на разработку продукта уже потратили 15 млн руб.
Аналитики DocsInBox в ходе тестирования решения выяснили, что трудозатраты бухгалтера на работу с номенклатурами снизились на 25%. В деньгах для владельца точки аналитики оценивают экономию в 1,5-2,4 млн рублей – в зависимости от ставки бухгалтера сегмента HoReCa в том регионе, где работает общепит.
DocsInBox.AI основана на языковой модели NLP (natural language processing), которая анализирует набор номенклатур в ресторане, сравнивает их с тем, что прислал поставщик, и на основе этих данных выбирает самые подходящие номенклатуры. Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft Модель обучена на массиве данных из:
- более 30 миллионов электронных накладных;
- более 50 миллионов документов из государственных сервисов (ЕГАИС, ФГИС Меркурий);
- более 11 миллионов ручных сопоставлений.
В системе DocsInBox ежемесячно обрабатывается более 1 миллиона документов, содержащих информацию о номенклатурах. На июнь 2024 года на большинстве тестовых выборок AI показывает результаты не менее 75% попаданий в топ-3.
В ресторан поступают сотни единиц продукции с разными наименованиями. Бухгалтеру необходимо соотнести название каждого товара от поставщика с тем, что уже присутствует в учетной системе ресторана. Например, в ресторан пришел продукт с названием "Помидоры консервированные", а в учетной системе он значится как просто "Томаты". Чтобы система могла понять, что позиции одни и те же, и корректно принять товар на баланс, обычно бухгалтер должен вручную отметить такое соответствии. Это занимает от получаса до трех часов в день – в зависимости от объема закупок. За год для бизнеса это огромные деньги: часто бухгалтер у ресторана не в штате, а на аутсорсе или почасовой ставке, — сказал Леонид Довбенко, сооснователь сервиса DocsInBox. |
Мы приняли решение о запуске собственного продукта не только для улучшения работы с документами, но и для помощи нашим клиентам в сокращении издержек и увеличении выручки. Согласно последнему исследованию компаний «Яков и партнеры» и «Яндекс», 68% российских компаний отметили значительный финансовый эффект на EBITDA от внедрения искусственного интеллекта до 5%. Основным плюсом применения DocsInBox.AI на рынке будет сокращение времени, затрачиваемого сотрудниками на работу с номенклатурами, что приведет к уменьшению затрат в ресторане,— поделился Станислав Селезнев, сооснователь сервиса DocsInBox. |
Продукты на базе ИИ для ресторанного бизнеса чаще разрабатывают для решения других задач, а не для снижения затрат. Например, для персонализации меню или создания привлекательных фуд-фотографий. Наш десятилетний опыт в сфере общественного питания позволил пойти дальше и разработать DocsInBox.AI. Мы уверены, что все наши клиенты оценят эффективность такого подхода, и мы будем продолжать создавать новые продукты специально для ресторанной индустрии,— отметил Евгений Лебедев, директор по развитию сервиса DocsInBox. |
Проникновение искусственного интеллекта в ресторанный бизнес остается невысоким в России. Сектор общественного питания и туризм занимают 15-е место из 16 в списке отраслей, использующих искусственный интеллект.
По итогам пилотного запуска DocsInBox внедрил ИИ-решение в свое программное обеспечение на постоянной основе – и продолжит тестировать другие разработки на базе искусственного интеллекта.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Первый Бит (696)
1С-Рарус (499)
1С-Архитектор бизнеса (1АБ Мастер) (430)
ВДГБ (284)
Хомнет Консалтинг (163)
Другие (2502)
1С-ИжТиСи (11)
1С-Рарус (11)
Синтегро консалтинг (Синтегс) (10)
ИТАН (ФинПроСофт) (8)
Первый Бит (5)
Другие (52)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
1С Акционерное общество (125, 1910)
Первый Бит (60, 375)
1С-Рарус (60, 339)
ВДГБ (16, 136)
Системы КлиК (ранее BMicro, БМикро) (3, 135)
Другие (1045, 2051)
1С Акционерное общество (14, 27)
1С-ИжТиСи (1, 11)
Синтегро консалтинг (Синтегс) (3, 10)
ИТАН (ФинПроСофт) (1, 8)
1С-Рарус (7, 7)
Другие (35, 40)
1С Акционерное общество (15, 28)
Хомнет Консалтинг (3, 7)
1С-ИжТиСи (1, 7)
1С-Рарус (6, 6)
ИТАН (ФинПроСофт) (1, 6)
Другие (35, 52)
1С Акционерное общество (12, 20)
Первый Бит (6, 13)
Синтегро консалтинг (Синтегс) (4, 10)
1С-Рарус (4, 7)
ТехЛАБ (1, 7)
Другие (35, 51)
1С Акционерное общество (13, 18)
Первый Бит (6, 7)
Синтегро консалтинг (Синтегс) (3, 4)
1С-ИжТиСи (1, 4)
БФТ-Холдинг, БФТ (ранее Бюджетные и Финансовые Технологии) (4, 3)
Другие (26, 37)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
1С:Бухгалтерия - 625
1С:Бухгалтерия ПРОФ - 269
1С:Розница - 179
1С:Бухгалтерия КОРП - 126
Клиент-Коммуникатор (КлиК) - 111
Другие 3336
1С:Автоматизированное обновление измененных конфигураций - 11
Синтегс: Фабрика XBRL - 9
ИТАН: Управленческий баланс - 8
1С:Бухгалтерия КОРП - 4
1С:Предприятие 8 через интернет (1С:Fresh, 1С:Фреш) - 4
Другие 64
1С:Автоматизированное обновление измененных конфигураций - 7
ИТАН: Управленческий баланс - 6
Хомнет:НФО - 4
1С:УНФ 8. Полиграфия 2 - 4
Хомнет XBRL - 4
Другие 70