Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Max
Как РОЛЬФТех собирает единый справочник автосервиса из 474 тысяч строк
В РОЛЬФ необходимость пересобрать справочник появилась при разработке платформы «Флора».
За 35 лет в сервисных системах накопилось 474 712 строк: данные производителей, переводы, дубли, сокращения и записи, созданные сотрудниками вручную.
Например:
«НАР РУЧКУ ДВЕРЬ РАСПАШ З ПР С/У»
Опытный мастер такое название поймёт. Но сотруднику, который записывает клиента на сервис, приходится обращаться за уточнением к более опытному коллеге. А аналитикам – вручную собирать разные варианты названий одной и той же операции.
Поэтому команда РОЛЬФТех начала приводить исторический справочник к единой структуре.
После удаления дублей из 474 712 строк осталось 247 595 работ.
Для первичной разметки команда использовала LLM, а результат проверяли 21 мастер-консультант и инженер по гарантии РОЛЬФ.
Первый проход дал 40,1% подтверждённых привязок. А после доработки правил и добавления экспертной обратной связи корректный узел подтвердили уже для 238 017 работ – 96,13% массива.
Следующий этап – связать работы с запчастями. Сейчас ими покрыто около 15% работ, но на них уже приходится примерно 80% заказ-нарядов.
LLM здесь не заменяет эксперта. Она помогает разобрать сотни тысяч исторических записей, а экспертная проверка превращает этот массив в данные, с которыми дальше сможет работать «Флора».
А подробнее о том, как устроен проект и какие подходы команда проверяла по ходу работы, в нашем блоге на Хабре рассказал Владимир Терехин, руководитель продуктового портфеля РОЛЬФтех.
Цифровые сервисы РОЛЬФ для клиента уже доступны в приложении «Мой РОЛЬФ».
От качества справочников напрямую зависит, насколько быстро сотрудники находят нужную информацию и насколько точно бизнес может работать с накопленными данными.
Яндекс.Справочник хранит данные об организациях для Поиска, Карт, Алисы, Навигатора и других сервисов. После переработки процесса обновления команда сократила время актуалиозации информации с нескольких дней до нескольких часов, а иногда – до минут.
У Сбера похожая задача возникла со справочником для закупок: нормализация данных, удаление дублей и поиск аналогов принесли 100 млн рублей экономии, а количество закупочных процедур сократилось на 13%.
В РОЛЬФ необходимость пересобрать справочник появилась при разработке платформы «Флора».
За 35 лет в сервисных системах накопилось 474 712 строк: данные производителей, переводы, дубли, сокращения и записи, созданные сотрудниками вручную.
Например:
«НАР РУЧКУ ДВЕРЬ РАСПАШ З ПР С/У»
Опытный мастер такое название поймёт. Но сотруднику, который записывает клиента на сервис, приходится обращаться за уточнением к более опытному коллеге. А аналитикам – вручную собирать разные варианты названий одной и той же операции.
Поэтому команда РОЛЬФТех начала приводить исторический справочник к единой структуре.
После удаления дублей из 474 712 строк осталось 247 595 работ.
Для первичной разметки команда использовала LLM, а результат проверяли 21 мастер-консультант и инженер по гарантии РОЛЬФ.
Первый проход дал 40,1% подтверждённых привязок. А после доработки правил и добавления экспертной обратной связи корректный узел подтвердили уже для 238 017 работ – 96,13% массива.
Следующий этап – связать работы с запчастями. Сейчас ими покрыто около 15% работ, но на них уже приходится примерно 80% заказ-нарядов.
LLM здесь не заменяет эксперта. Она помогает разобрать сотни тысяч исторических записей, а экспертная проверка превращает этот массив в данные, с которыми дальше сможет работать «Флора».
А подробнее о том, как устроен проект и какие подходы команда проверяла по ходу работы, в нашем блоге на Хабре рассказал Владимир Терехин, руководитель продуктового портфеля РОЛЬФтех.
Цифровые сервисы РОЛЬФ для клиента уже доступны в приложении «Мой РОЛЬФ».