Искусственный интеллект в маркировке – инициатива ЦРПТ

На российском рынке система маркировки товаров помогает бороться с фальсификатом и выявлять недобросовестных поставщиков, повышая уверенность покупателей в качестве и безопасности продуктов​​. 

Обязательная маркировка товаров в России была введена в 2018 году и постоянно расширяется, охватывая различные категории продукции​​. Эта процедура важна для всех участников товарооборота, так как обеспечивает прозрачность и устраняет контрафактную продукцию​​. Процесс включает генерацию уникальных кодов, их проверку и фиксацию в системе при продаже товара​​.

Использование ИИ в маркетинге и рекламе распространяется и на маркировку товаров. Искусственный интеллект может генерировать рекламные материалы, включая видео, изображений и текста, облегчая работу маркетологов​​. ИИ находит применение и в других областях, где необходимо обрабатывать большие объемы данных и прогнозировать будущие события, включая медицину, финансы, транспорт и промышленность​​.

Примеры использования ИИ в маркетинге и продажах включают генерацию описаний товаров для маркетплейсов, автоматическое ответы на негативные отзывы и создание иллюстраций для статей и рекламы с помощью нейросетей​​​​​​.

Перспективы ИИ – мнение ЦРПТ

Центр развития перспективных технологии (ЦРПТ) проводит эксперименты с использованием нейросетей в процессе маркировки товаров. Эти исследования направлены на автоматизацию и упрощение рутинных процессов в системе маркировки. ЦРПТ, являясь оператором национальной системы маркировки товаров, исследует возможности нейросетей для улучшения системы предиктивного анализа, что позволяет определять потенциально рискованное поведение и выделять профиль риска. Однако, несмотря на активные эксперименты, планов по внедрению чат-бота в систему маркировки пока нет, поскольку существуют вопросы, связанные с безопасностью и сохранностью данных​​.

Как работает система маркировки товаров в РФ сейчас?

Система маркировки товаров в России, известная как «Честный знак», была разработана для обеспечения прозрачности и законности оборота товаров. Процедура работает следующим образом: 

➔     Генерация кода маркировки. В системе маркировки генерируется уникальная последовательность символов для идентификации каждого товара. Этот код наносится производителем на упаковку товара.

➔     Регистрация в системе. Производители и дистрибьюторы регистрируются в системе маркировки и получают доступ к необходимым инструментам для работы с маркированными товарами.

➔     Отгрузка и документация. При отгрузке товара дистрибьюторы получают универсальный передаточный документ (УПД) с указанием всех кодов маркировки. Эти данные вносятся в систему маркировки.

➔     Проверка и фиксация продажи. В магазинах при продаже товара сотрудники сканируют код маркировки. Система фиксирует информацию о продаже, что позволяет отслеживать движение товара от производителя до конечного потребителя.

➔     Информация для потребителя. Потребители могут проверить подлинность товара, сканируя код маркировки на этикетке. 

Система маркировки обеспечивает контроль за оборотом товаров, способствует борьбе с контрафактом и повышает прозрачность рынка​​​​. С течением времени обязательная маркировка была расширена на различные категории товаров. Например, с 1 сентября было введено обязательное маркирование пяти новых категорий товаров​​. К 2024 году планируется создание единой системы маркировки для большинства товаров, которая обеспечит дальнейшую легализацию рынка и повысит прозрачность товарооборота​​. 

С 1 января 2021 года обязательная маркировка стала распространяться также на импортные товары, с требованием промаркировать товарные остатки, нереализованные до этой даты​​. Внедрение системы маркировки в России является частью широкомасштабного усилия по цифровизации логистики и управления товарными потоками, что способствует улучшению прозрачности и эффективности в сфере торговли.

Как технически можно внедрить ИИ в маркировку товаров?

Техническое внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в маркировку товаров обычно включает следующие шаги: 

1. Использование стандартов маркировки. Товары маркируются с помощью кодов стандарта Data Matrix, которые занимают меньше места на упаковке и обеспечивают более надежное считывание даже с повреждениями.
2. Уникальность кода. Каждому товару присваивается уникальный код, который выдается единым оператором. Это обеспечивает идентификацию каждой единицы товара и исключает возможность дублирования.
3. Проверка валидности кода. При продаже некоторых товаров кассы проверяют валидность кода и отказывают в продаже товаров с невалидным или нераспознанным кодом. Это контролирует жизненный цикл товара от упаковки до продажи.
4. Регистрация и контроль производителя. Производитель должен зарегистрироваться и подписать договор, зарегистрировать товары в национальном каталоге и заказывать коды только под конкретный товар. Это делает подделку сложнее, так как нелегальный производитель не сможет подделать коды.
5. Отчётность производителя. После нанесения кода на товар, производитель должен сообщить регулятору, какие именно коды он использовал, а также другие параметры товара, такие как срок годности.
6. Дополнительные требования для отдельных категорий товаров. Некоторые товары требуют дополнительной фиксации отгрузки и указания следующего собственника партии.
7. Контроль срока годности. Некоторые магазины контролируют срок годности продуктов на кассе, делая запрос регулятору в момент сканирования товара.
8. Отслеживание оборота товаров государством. Государство может отслеживать количество отгруженной и проданной продукции, что затрудняет махинации с налогами и другие.
9. Улучшение точности маркировки. ИИ может помочь в автоматизации процесса маркировки, обеспечивая более высокую точность и сокращая вероятность ошибок.
10. Распознавание подделок. Искусственный интеллект может использоваться для распознавания поддельных кодов маркировки, сравнивая их с базой данных оригинальных кодов и выявляя несоответствия.
11. Предиктивный анализ. ИИ может анализировать данные о продажах и предсказывать тренды, помогая производителям и розничным торговцам эффективно управлять запасами.
12. Контроль качества. AI может автоматически проверять качество маркировки, убедившись, что все коды читаемы и соответствуют установленным стандартам.
13. Персонализация маркировки. Искусственный интеллект может использоваться для создания персонализированных кодов маркировки для специфических групп товаров или рынков, улучшая управление запасами и отслеживание.
14. Интеграция с другими системами. ИИ может быть интегрирован с другими системами управления запасами и логистики, обеспечивая более глубокое понимание и управление цепочкой поставок. 

В настоящее время в России маркируется 15 категорий товаров, включая лекарства, молочную продукцию, воду, пиво и другие. Планируется расширение списка маркируемых товаров и включение большего количества этапов жизненного цикла товаров в систему мониторинга. Подробнее ознакомиться с каталогом товаров и оборудования можно ознакомиться у нас на сайте. 

Эти шаги показывают, как технологии искусственного интеллекта и нейросетей могут быть интегрированы в процесс маркировки товаров, улучшая его эффективность и точность, а также способствуя борьбе с подделками и улучшению прозрачности товарооборота.