И маленький пруф того, что это работает. Отзыв об аналогичном кейсе из логистики, с абсолютно живой задачей, в живой компании.

Так что берите логику формулирования запросов, меняйте под свои серьезные задачи и получайте результаты.

О чем будет речь.
3 кейса:

1) трижды переданная задача - почему и как это можно было избежать
2) неправильно рассчитанный бюджет на разработку x4 от планового, почему и что с этим делать
3) сисадмины и разработка, вроде все про одно, но с вечными нюансами.

Дальше 3 голосовых в порядке, указанном выше. Выбирайте, что для Вас актуально.

Это про тройную переделку

Это про бюджет x4

А это про взаимодействие с сисадминами

Нет ничего хуже, чем зашоренность и проф-деформация.

Вот это все про «а кто будет отвечать за ошибку», «у нас не как у других», «я и так все контролирую без ваших учетных систем», «у нас нет повторяющейся номенклатуры» и прочее стандартное в ВЭД лишь бы не шевелить сложившееся годами болото рутины.
К своему величайшему сожалению, я себя на этом тоже ловлю. За сколько-то «дофига-дцать» лет взаимодействия с таможеннно-логистической братией в решение отдельных вопросов мозг даже не думает.
Одна из таких областей – обработка изображений.
Сколько-то лет назад все что было связано с OCR это было неоправданно дорого и особо серьезно не рассматривалось в проектах про ВЭД.

То есть у всех в фантазиях:
- загрузил ТТН, иновйс, упаковочный
- робот там, что-то посканировал - табличку сделал
- другой робот табличку обработал – коды из БД подтянул
- хлоп и готовая ДТ.

И тут же все ломалось о «заляпанные ТТНки», ошибки при сканировании и т.д.
А с учетом того, что все про роботизацию распознания документов – это весьма ресурсо-затратно, то и экспериментировать никто не хотел.
Так оно в голове и засело, что в области сканирования изображений ловить особо нечего. Либо электронный вид документа, либо ручки-ручки-ручки.

Время шло, в голове ничего не менялось.
А тем временем нейросети…

В общем-то вполне себе нормально они работают с изображениями. Не идеально, но пробовать можно.
Ниже скрины тестов и приблизительный промт, который можно использовать.

Промт (рекомендую использовать на английском).
Я пробовал в Chat GPT и в Gemini (от Гугл).

Обязательная часть (подробно описать откуда и что брать).

On the basis of the attached file, which is the CMR - waybill specifically designed for international road freight transportation).
Fill in the table with the following data: Shipper (column 1 of the CMR) Consignee (column 2 of the CMR) Terms of delivery (from column 13 of the CMR) Invoice number (column 5 of the CMR) Carnet TIR number (column 5 of the CMR) Gross weight (column 11 of the CMR) Delivery address (column 3 of the CMR) Data from column 13 of the CMR (column 13 of the CMR) Carrier name (column 17 of the CMR)

Необязательная часть (которая может быть использована для контроля читаемости исходного текста).
next to each value in a separate column indicate how you rate the readability of the text, where 1 is clear text, 2 is poorly readable text, 3 is unreadable text.

Для производственного промта (который будет использоваться на постоянной основе) я бы еще добавил команды на "запрет выдумывания". Но тут надо тестировать, так как иногда это запутывает. Поэтому чтобы сейчас не путать никого усложнять не буду.

Важно.
Я не говорю, что проблема распознания документов полностью решена. Меня сейчас вполне можно закидать помидорами, что распознается неидеально. И включить «а кто будет отвечать за ошибки».

И мой ответ: да, неидеально. Но уже сейчас очень бюджетно можно решить часть задач, на которых я раньше блок ставил по умолчанию и даже не думал в эту сторону. А дальше возможности только увеличиваются. Главное не пропустить эти возможности.

Использование нейросетей в текущем их состоянии для оптимизации производственных процессов в логистике.
Так сказать, обзор кейсов, с которыми я столкнулся в течение последних нескольких месяцев.

1) Разбор неструктурированного текста.
Когда на входе нет строгой формы, но есть понятный по смыслу текст, который надо разложить в таблицу.
Раньше это было табу.
Сейчас в целом, при правильном промте нейросети могут раскидать массив текста на табличку.

Где это используется:
- В калькуляторах расчета доставки (по ссылке прям кейс, как это используется ).
- В формировании таблицы для декларирования, когда на входе по поточным монотоварным грузам дают либо поручение, либо неоднотипные, но схожие по сути документы.

2) Разбор чертежей.
Загружается в ИИ чертеж, с задачей проставить название и заданные габариты детали.

3) Разбор простого изображения для определения вида товара. Тестировали, на примере одежды.
Задача изначально специфическая, но тем не менее с оговорками решаемая. При всем при том «Детские фартуки, футболки, худи и т.д. отличает даже на поганых фотках, вложенных в эксель таблицу».

4) Наиболее популярный кейс во всех отраслях:
Автоматизация контроля качества звонков.
Работает на связке:
Нейросеть для транскрибации аудито в текст (например whisperjax)
Копирование полученного текста в ИИ с промтом для сравнения разговора по заданному скрипту (в Chat GPT, Yandex GPT, Giga Chat).
Получение результатов.
Кстати с этим кейсом на транс-раше в этом году выступала компания и вызвала достаточно сильный ажиотаж. По сути все просто и об этом можно много где прочитать.
Эта же связка встроена в обновленный Битрикс24 с ИИ.

5) Про все о чем, уже надоело слушать, потому что об этом говоря везде:
- ускорение работы с составлением текста (переписка, доклады и т.д.);
- резюмирование текстов и видео;
- разработка всего творческого (особенно для маркетинга);
- оптимизация работы с маркетплейсами (карточки, тексты);
- личные помощники для организации времени и дел
- универсальные консультанты в любой «нестрогой» области знаний (по сути все, за что вы платите сторонним консультантам).

6) Тут под звездочкой, так как сам это не тестировал. Знакомые энтузиасты с незашоренным видением, рассказывают, что Claud AI от Antropic вполне прилично подбирает коды ТНВЭД. И этого достаточно, чтобы обрабатывать входящий поток холодных запросов для прогрева и вывода на живое общение.

Как-то так.

Наткнулся на очень любопытное исследование «Обзор рынка цифровых логистических платформ».
https://teletype.in/@ideas/NCxNJ8IliL9

Букв много, ссылку привожу для жаждущих окунуться в детали.

Для себя я в этой статье увидел несколько однозначных интересов:
- возможность помониторить, а чего вообще придумали в мире
- перечень востребованных сервисов, которые в большей или меньше степени представлены на платформах
- легкий вброс про «экспертные логистические платформы», как перспектива замены логиста и текущие платформы, которые дают максимальный потенциал.

Для ленивых - общее резюме лонг-рида (заботливо составленное ИИ) оставил в комментарии к посту.

Коллеги, вот вопрос. Это правда так или это фэйк (в том числе с использованием ИИ для визуала)?

Наткнулся в просторах социальных сетей.

Исходник для визуала взят вот отсюда. (Это я попытался пруфы найти). Вот есть еще одна беззубая статья


И я вот понять не могу, оно правда так? А то для правды - хотелось бы побольше инфоповодов)))

Кто с Китаем накоротке.
Поделитесь пожалуйста наблюдениями.

Несмотря на то, что этот праздник немного из прошлой жизни, поздравления все еще приходят. И для меня это как “wtf” и стикеры в Вайбере - что-то давно забытое. Тем не менее это этап жизни, который помог мне оказаться в той точке развития, где я сейчас есть.
И всех причастных, и тем более, все еще служащих - поздравляю.

Друзья, накидайте в комментариях, какие «открытки» в тренде на день таможенника в 2024 году.

ПС: и сегодня на утреннем созвоне с одним из заказчиков, мы хором пришли к выводу, что для околотаможенного бизнеса надо учредить праздник «день взаимодействующих с таможней». Чтобы тоже можно было по праву браво тостовать «за мир - дружбу и таможенную службу»

Экспресс аудит процессов экспедитора в кальянной или много пользы за 1,5 часа.

На днях была дружественная встреча с коллегами, с которыми мы давно дружим (почти семьями). Их цифровое развитие шло своим чередом и как раз дружба семьями мешала бизнес-партнерству (начиная от этических вопросов стоимости услуг, заканчивая в целом расторопностью ребят, которые самостоятельно осилили освоить битрикс24 без привлечения интеграторов и сторонних экспертов).
Потом в силу внешних обстоятельств (удаленка, ковид, географическая дислокация участников) несколько лет я не знал, как развиваются их процессы.
И вот нам случилось встретиться – поболтать.
После интересного «чего-кого нового» разговор плавно перешел в область «посмотри, как мы отстроили процессы».
Я с интересом посмотрел – и по ходу дал комментариев, где можно улучшить и соптимизировать (см. скрины).

Общение длилось где-то около часа. Свод по советам потом в виде тезисного резюме отправил в мессенджер.
Кстати, посмотрите эти советы, у очень многих компаний, аудит процессов которых я проводил, в перечисленных местах есть потенциал оптимизации.

И все это делается быстро.

Конечно если Вы не приглашаете заумных универсальных цифровизаторов, которые только 3 месяца обучаются логистическим процессам за Ваши деньги и время Ваших сотрудников, а потом Ваши же советы Вам продают, как результат аудита.

Пост радости

Я и мой проект с сегодняшнего дня официальный бизнес-партнер Битрикс24.

Значит ли, что я начну теперь засыпать всем подряд строго о битриксе - нет.

Буду ли делиться кейсами и наработками, как битрикс можно использовать в нашей сфере - да.

А, с учетом того, что вокруг битрикса я кружусь с 2012 года, то в целом поделиться есть чем.