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
Эти модели обеспечили высокую точность и эффективность системы.
- BERT для обработки и анализа текстовых данных
- YOLO для анализа изображений и видео
- LSTM для анализа временных рядов
- XGBoost для прогнозирования
- 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
- Scikit-learn, TensorFlow
- NLP для анализа текстовых данных
- React, Vue.js
- PostgreSQL/MySQL
- 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:
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.
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
- Снижение времени обработки данных на 40%
- Сокращение затрат на ручной труд до 30%
- Увеличение точности прогнозов на 25–35%
- Экономия ресурсов до 20%
- Обнаружение аномалий: скорость реагирования увеличилась на 50%
- Повышение удовлетворенности клиентов на 15–20%
- 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.