«Тинькофф» запустила бесплатный сервис для «расшифровки» чеков

Сервис поможет бизнесу составить статистику и прогноз метрик продаж по клиенту, рассчитывают в компании.

«Тинькофф» запустила сервис для бизнеса для обработки текстовой информации из чеков ReceiptNLP, сообщил vc.ru представитель компании.

Сервис может найти в тексте название бренда, определить категорию товара, расшифровать сокращённое название и распознать продукт. Например, если в чеке написано «Бонаква 0,5», то сервис определит, что это вода, а сокращение «сиб кол пельм» — это пельмени «Сибирская коллекция».

«Тинькофф» запустила бесплатный сервис для «расшифровки» чеков

ReceiptNLP использует нейросети и «находится в постоянном развитии», уточнил представитель компании. Сервис поможет бизнесу составить статистику или прогноз продаж по каждому клиенту, оценить вероятность смены бренда или магазина. Кроме того, сервис пригодится компаниям, которые обещают пользователям кэшбек на определённый бренд, категорию или товар — ReceiptNLP поможет распознать в чеке нужные позиции.

Среди первых партнёров проекта — производитель касс и несколько ОФД, рассказали в компании. «Тинькофф» получает от партнёров обратную связь и дорабатывает сервис. «Получается общий рыночный стандарт — так всем удобнее», — объяснили в компании. Сама «Тинькофф» использовала сервис для исследований трат россиян в магазинах.

«На основе ReceiptNLP мы дальше будем делать сервисы-алгоритмы, показывающие магазину и бренду, где он теряет в продажах и какие товары и промо нужно предлагать клиенту», — добавил представитель «Тинькофф».

3939
33 комментария

Интересно как это реализовано технически? Я имею ввиду, в какой момент и каким устройством производится считывание чека. И зачем магазинам эта информация, разве у них нет статистики по продажам позиций, не понятно...

8

Мне кажется, это попытка нормализовать номенклатуру. Если посмотреть как пишут в разных сетях/магазинах, то там тот еще зоопарк. Поэтому вспоминая недавнюю новость от одного из ОФД, что предоставляют анализ по рынку, то без подобной нормализации тяжело его провести.

3

Наши клиенты получают кассовые чеки в МБ Тинькофф. Эти чеки полностью соответствуют 54-ФЗ. Например, наш клиент может вернуть товар в магазине, если покажет чек с нашего приложения.

Таким образом, у нас достаточно чеков, чтобы производить их обработку с помощью машинного обучения.

5

nlp возможно намекает на natural language processing. обычно там нейросеть используют

1

Комментарий недоступен

У них большая база чеков по их карточкам.

Комментарий недоступен

4