Кейсы

Разработка платформы для мониторинга цен

Разработка платформы на базе ИИ для мониторинга цен

Задача

Клиент обратился с запросом на разработку платформы, использующей технологии искусственного интеллекта, для мониторинга и анализа цен на товары и услуги. Основная цель – обеспечить конкурентный анализ цен, своевременное выявление ценовых изменений, автоматизацию отчетности и предоставление рекомендаций для оптимизации ценовой политики.

Основные требования

Мониторинг цен
  • Автоматический сбор данных о ценах на товары/услуги с различных источников (веб-сайты, маркетплейсы, базы данных)
  • Поддержка многоканального сбора данных (API, веб-скрапинг)
Аналитика
  • Построение аналитических отчетов на основе собранных данных
  • Выявление тенденций и паттернов изменения цен
  • Сравнение с конкурентами в реальном времени
Интеграции
  • Возможность интеграции с существующими системами CRM/ERP
  • Экспорт данных в стандартные форматы (CSV, Excel, PDF)
Удобство использования
  • Интуитивно понятный пользовательский интерфейс
  • Доступ к дашбордам с фильтрацией и визуализацией данных
Используемые нейросети

  1. BERT для обработки и анализа текстовых данных
  2. YOLO для анализа изображений и видео
  3. LSTM для анализа временных рядов
  4. XGBoost для прогнозирования
  5. Autoencoder для выявления аномалий

Эти модели обеспечили высокую точность и эффективность системы.

Стек технологий

Backend
  • Python (Django/Flask)
  • Обработка данных: Pandas, NumPy
  • Веб-скрапинг: BeautifulSoup, Scrapy
Machine Learning
  • Scikit-learn, TensorFlow
  • NLP для анализа текстовых данных
Frontend
  • React, Vue.js
База данных
  • PostgreSQL/MySQL
Облачные решения
  • AWS, Google Cloud, Azure

Работа системы

Система автоматически собирает данные о ценах с веб-сайтов, маркетплейсов и баз данных с помощью веб-скрапинга и API. Затем она анализирует изменения цен, выявляет тренды и сравнивает с конкурентами в реальном времени.

ИИ-модели обрабатывают и анализируют данные:

  • BERT – анализ текстовых данных, описаний товаров.
  • YOLO – обработка изображений и видео (например, ценников).
  • LSTM – прогнозирование изменений цен на основе временных рядов.
  • XGBoost – выявление трендов и формирование рекомендаций.
  • Autoencoder – обнаружение аномалий в ценах.

Результаты отображаются в интерактивных дашбордах с фильтрацией и графиками. Система интегрируется с CRM/ERP и позволяет экспортировать данные в CSV, Excel и PDF. Это снижает затраты на ручной анализ, ускоряет обработку информации и повышает точность прогнозирования цен.

Ожидаемый результат

  • Снижение временных затрат на ручной анализ цен
  • Повышение конкурентоспособности за счет гибкой ценовой стратегии
  • Увеличение точности прогнозов благодаря внедрению ИИ

Полученый результат

  1. Снижение времени обработки данных на 40%
  2. Сокращение затрат на ручной труд до 30%
  3. Увеличение точности прогнозов на 25–35%
  4. Экономия ресурсов до 20%
  5. Обнаружение аномалий: скорость реагирования увеличилась на 50%
  6. Повышение удовлетворенности клиентов на 15–20%
  7. Сокращение операционных рисков на 30%

У вас есть запрос на разработку?

Свяжитесь с нами по почте request@codeinside.ru и мы поможем вам реализовать проект.