Комментарии

Сейчас изучаем различные CMS системы которые подходят для запуска своего маркетплейса для продажи одежды из Китая.
Какие преимущества создания маркетплейса на DST Platform, с лицензией DST Маркетплейс по сравнению с другими движками, такими как CS Cart, Agora или 1С-Битрикс?

Сейчас изучаем различные CMS системы которые подходят для запуска своего маркетплейса для продажи одежды из Китая.
Какие преимущества создания маркетплейса на DST Platform, с лицензией DST Маркетплейс по сравнению с другими движками, такими как CS Cart, Agora или 1С-Битрикс?

Сейчас изучаем различные CMS системы которые подходят для запуска своего маркетплейса для продажи одежды из Китая.
Какие преимущества создания маркетплейса на DST Platform, с лицензией DST Маркетплейс по сравнению с другими движками, такими как CS Cart, Agora или 1С-Битрикс?

Все верно у нас Энтерпрайз, но это не важно, все лицензии DST Маркетплейс с нагрузками работают одинаково и не имеют никаких ограничений, это мы уже пробовали т.к. раньше сидели на Премиум.

По поводу сервера, то мы платили примерно 30-40 т.р. в месяц, но затем заказали работы по оптимизации сервера и снизили расходы до 20-25 т.р. в месяц, что при таком объеме считаем очень хорошим показателем.

Все верно у нас Энтерпрайз, но это не важно, все лицензии DST Маркетплейс с нагрузками работают одинаково и не имеют никаких ограничений, это мы уже пробовали т.к. раньше сидели на Премиум.

По поводу сервера, то мы платили примерно 30-40 т.р. в месяц, но затем заказали работы по оптимизации сервера и снизили расходы до 20-25 т.р. в месяц, что при таком объеме считаем очень хорошим показателем.

Все верно у нас Энтерпрайз, но это не важно, все лицензии DST Маркетплейс с нагрузками работают одинаково и не имеют никаких ограничений, это мы уже пробовали т.к. раньше сидели на Премиум.

По поводу сервера, то мы платили примерно 30-40 т.р. в месяц, но затем заказали работы по оптимизации сервера и снизили расходы до 20-25 т.р. в месяц, что при таком объеме считаем очень хорошим показателем.

Автотрейд, спасибо за ответ, а не подскажите может у Вас какая то расширенная лицензия — Энтерпрайз, у меня просто лицензия Премиум, а также если не секрет во сколько обходиться содержание сервера?

Автотрейд, спасибо за ответ, а не подскажите может у Вас какая то расширенная лицензия — Энтерпрайз, у меня просто лицензия Премиум, а также если не секрет во сколько обходиться содержание сервера?

Автотрейд, спасибо за ответ, а не подскажите может у Вас какая то расширенная лицензия — Энтерпрайз, у меня просто лицензия Премиум, а также если не секрет во сколько обходиться содержание сервера?

Ну 200К это не так много, у нас маркетплейс автозапчастей и уже более 2 млн. позиций, все работает и летает отлично, единственное что нужно это увеличивать и оптимизировать возможности сервера чтоб ежемесячно меньше выходило платить, так что тут больше не от движка зависит а от конфигурации Вашего сервера

Ну 200К это не так много, у нас маркетплейс автозапчастей и уже более 2 млн. позиций, все работает и летает отлично, единственное что нужно это увеличивать и оптимизировать возможности сервера чтоб ежемесячно меньше выходило платить, так что тут больше не от движка зависит а от конфигурации Вашего сервера

Ну 200К это не так много, у нас маркетплейс автозапчастей и уже более 2 млн. позиций, все работает и летает отлично, единственное что нужно это увеличивать и оптимизировать возможности сервера чтоб ежемесячно меньше выходило платить, так что тут больше не от движка зависит а от конфигурации Вашего сервера

В ближайшее время мы планируем значительно увеличить ассортимент товаров. Мне хотелось бы узнать, сколько товаров можно загрузить на DST Маркетплейс, и есть ли какие-то ограничения или проблемы при загрузке большого количества товаров.

На данный момент у нас уже более 200 000 позиций. Что произойдёт, если мы увеличим это количество до миллиона или даже больше? Как это отразится на работе движка и системы в целом?

Буду благодарен за любую информацию и рекомендации по этому вопросу.

В ближайшее время мы планируем значительно увеличить ассортимент товаров. Мне хотелось бы узнать, сколько товаров можно загрузить на DST Маркетплейс, и есть ли какие-то ограничения или проблемы при загрузке большого количества товаров.

На данный момент у нас уже более 200 000 позиций. Что произойдёт, если мы увеличим это количество до миллиона или даже больше? Как это отразится на работе движка и системы в целом?

Буду благодарен за любую информацию и рекомендации по этому вопросу.

В ближайшее время мы планируем значительно увеличить ассортимент товаров. Мне хотелось бы узнать, сколько товаров можно загрузить на DST Маркетплейс, и есть ли какие-то ограничения или проблемы при загрузке большого количества товаров.

На данный момент у нас уже более 200 000 позиций. Что произойдёт, если мы увеличим это количество до миллиона или даже больше? Как это отразится на работе движка и системы в целом?

Буду благодарен за любую информацию и рекомендации по этому вопросу.

IDP — это революционная технология, которая революционизирует обработку документов за счет использования оптического распознавания символов, NLP, машинного обучения и искусственного интеллекта. Автоматизируя извлечение, интерпретацию и анализ данных, IDP оптимизирует бизнес-операции, уменьшает количество ошибок и позволяет организациям принимать более обоснованные решения. Поскольку предприятия продолжают генерировать и обрабатывать огромные объемы данных, внедрение IDP становится необходимым для сохранения конкурентоспособности в цифровую эпоху.

Будущее этой технологии захватывающе и полно потенциала. Благодаря достижениям в области машинного обучения, НЛП и пользовательского опыта IDP позволит организациям оптимизировать процессы, сократить расходы и получать ценную информацию из огромных объемов информации, содержащейся в документах. Эти тенденции будут стимулировать инновации в сфере ВПЛ, делая обработку и анализ документов проще и эффективнее, чем когда-либо, независимо от их формата или структуры.

Существует несколько основных шагов к интеллектуальной обработке документов.

Сбор данных. На первом этапе решения IDP начинают обработку документов со сбора неструктурированных данных из различных источников, таких как бумажные документы, PDF-файлы, изображения, электронные письма и т. д.

Извлечение данных. После сбора данных решения IDP применяют методы обработки естественного языка (NLP) и оптического распознавания символов (OCR) для распознавания и извлечения соответствующей информации из документа.

Проверка данных. Извлеченные данные затем проверяются путем сравнения их с заранее определенными правилами или посредством проверки человеком для обеспечения точности и полноты.

Интеграция данных. После проверки данных они обрабатываются и преобразуются в структурированные данные, которые можно легко интегрировать с другими системами, такими как база данных, инструменты бизнес-аналитики или система управления контентом.

Анализ и аналитическая информация. Как только структурированные данные станут доступны, можно будет применить расширенные аналитические инструменты, такие как алгоритмы интеллектуального анализа данных и машинного обучения, для получения аналитической информации и принятия обоснованных бизнес-решений на основе данных.
Наиболее распространенные варианты использования интеллектуальной обработки документов

Технология IDP может выполнять обработку документов в различных отраслевых сценариях использования. IDP можно настроить для масштабирования при автоматизации обработки документов.
Логистика

Интеллектуальная обработка документов все чаще используется в логистических компаниях для эффективного управления цепочками поставок, транспортировки, доставки и доставки до дома. Поскольку в процессах участвует множество третьих сторон, информация должна быть проверена, перепроверена и проверена на соответствие требованиям для ручной обработки.

IDP решает эту проблему, поскольку может считывать неструктурированные данные из различных источников, тем самым устраняя необходимость вмешательства человека и экономя время на протяжении всего процесса. Предприятия, расширяющие свою базу пользователей или масштабирующие обработку документов, могут использовать решение для автоматизации IDP, чтобы контролировать рабочие процессы.
Страхование

Страховые компании используют технологию IDP для оптимизации процессов управления огромными претензиями по страхованию данных клиентов, ускорения подписания форм, подписанных заявителями, и выявления мошенничества. С увеличением количества претензий возникает необходимость соответствовать требованиям подтверждающих документов, счетов-фактур, фотографий и квитанций для удовлетворения претензий.

На основе данных о клиентах IDP помогает определить склонность к риску и предлагает лучшие полисы с привлекательными преимуществами. Интеллектуальная обработка документов заменяет интенсивную ручную работу и ошибки обработки автоматизированным рабочим процессом.
Банковские и финансовые услуги

В банковских и финансовых услугах кредиторы должны просматривать множество документов KYC, чтобы проверять клиринговые платежи, определять кредитный рейтинг, снижать риски и быстро реагировать на них. Банки и кредиторы используют решения IDP для организации данных, застрявших в недоступных документах, и обеспечения легкого доступа к ним для нескольких отделов.

Технология IDP ускоряет путь клиента и обеспечивает более быстрое предоставление финансовых услуг. Это также помогает устранить необходимость вручную анализировать заявки на получение кредита, документы, удостоверяющие личность, и другие формы, чтобы предоставлять более качественные услуги без ущерба для качества.
Коммерческая недвижимость

Интеллектуальная обработка документов позволяет использовать коммерческую недвижимость за счет ускорения заключения договоров аренды и аренды. Он также включает меморандумы, операционные отчеты, анализ рыночных цен и определение выгодных инвестиций. Владельцы недвижимости и фирмы коммерческой недвижимости используют решения IDP для получения данных из нескольких источников. Это помогает им выбрать лучшее место и приобрести новую недвижимость, которая обеспечит значительную отдачу от инвестиций.

Решение IDP позволяет получить ценную информацию о рыночных сравнениях в режиме реального времени и автоматизировать анализ денежных потоков. Чтобы предприятия могли быстрее принимать решения и быстрее получать прибыльные инвестиции.

Спасибо за ответы, а можете по подробней о рабочем процессе IDP, проще говоря как он работает?

IDP – интеллектуальная обработка документов – это технология, которая переосмысливает способы обработки и автоматизации данных на предприятиях. Хотя более 80% деловых документов неструктурированы, организации прибегают к автоматизации процесса сбора, извлечения и обработки информации.

Интеллектуальная обработка документов — идеальная технология для решения проблем чтения сложных документов. Он широко популярен благодаря своим поразительным преимуществам для бизнеса, таким как обеспечение точности данных, устранение ручного вмешательства, повышение эффективности, соблюдение юридических и нормативных требований и многое другое.

Читайте дальше, чтобы узнать, что такое интеллектуальная обработка документов (IDP), как она работает, ее преимущества и некоторые важные варианты использования.

Что такое интеллектуальная обработка документов?

Сегодняшние предприятия могут автоматизировать извлечение плотных и неструктурированных данных благодаря интеллектуальной обработке документов (IDP). Это технология нового поколения, которая помогает преобразовывать необработанные данные в удобные форматы, предоставляя информацию для бизнес-операций.

Решения IDP можно легко интегрировать с системами управления документами/данными, что позволяет предприятиям быстрее систематизировать документы. Внедрение интеллектуальной обработки документов может обеспечить лучшее качество данных, упрощая получение информации, которая будет определять бизнес-решения. В то время как сотрудники могут сэкономить часы утомительной работы по вводу данных и больше сосредоточиться на важных задачах.

Интеллектуальная обработка документов использует такие технологии, как искусственный интеллект, машинное обучение, обработка естественного языка (NLP), интеллектуальное распознавание символов (ICR) и оптическое распознавание символов (OCR), чтобы охватить весь процесс обработки документа (классификация, категоризация, извлечение и проверка)..

Технология IDP набирает обороты в извлечении данных благодаря быстрому развитию искусственного интеллекта. Эту технологию также называют когнитивной обработкой данных, интеллектуальным сбором данных, интеллектуальным извлечением данных и машинным обучением OCR. Хотя чаще всего считается, что это расширение OCR. Вместо этого решение IDP является мощной заменой решений OCR.
Ключевые различия между OCR и IDP

Технологии оптического распознавания символов (OCR) и интеллектуальной обработки документов (IDP) известны для извлечения и обработки неструктурированных данных. Они не одинаковы, несмотря на некоторое сходство.

Решения OCR широко используются для извлечения текста из отсканированных и цифровых документов. Он подходит для анализа изображений, отдельных символов или конкретных слов и преобразования их в машиночитаемый текст. Короче говоря, OCR может преобразовывать физические документы в цифровой текст, который можно искать, редактировать и обрабатывать в системе.

С другой стороны, технология IDP более продвинута, чем OCR. Решения IDP могут помочь идентифицировать и извлекать такую ​​информацию, как адреса, даты, имена и другие данные, из документов и PDF-файлов. Он анализирует содержание документов для их классификации. Позже классифицирует документы по соответствующим форматам для выполнения других автоматизированных задач.

Традиционное OCR фокусируется исключительно на преобразовании изображений в текст, который трудно читать или текст поврежден. Однако IDP обеспечивает высочайшую эффективность чтения документов и PDF-файлов для предоставления точных данных.
Бизнес-преимущества интеллектуальной обработки документов

IDP может автоматизировать процесс ручного ввода данных, позволяя средним и крупным предприятиям собирать и извлекать документы большей сложности. Вот некоторые существенные преимущества, которые он может предложить бизнесу.

1. Повышенная точность и скорость: IDP может помочь устранить ошибки при ручной обработке документов. Алгоритмы машинного обучения, используемые в IDP, могут учиться на предыдущих задачах обработки документов, что со временем может помочь повысить точность. Автоматизация ускоряет процессы, экономит время и уменьшает количество ошибок в рабочем процессе.

2. Масштабируемость. Технология IDP хорошо масштабируется и подходит для предприятий любого размера. Независимо от того, нужно ли организации обрабатывать несколько сотен документов в месяц или тысячи документов в день, решения IDP можно настроить в соответствии с ее потребностями.

3. Улучшенная безопасность и соответствие требованиям. IDP может помочь организациям соблюдать нормативные требования путем точного сбора и хранения всех соответствующих данных.

4. Экономия затрат. Внедрение IDP может помочь снизить затраты, связанные с ручной обработкой документов, такие как затраты на рабочую силу, печать и хранение. Автоматизируя рабочий процесс обработки документов, организации также могут снизить риск ошибок, которые могут привести к дорогостоящей доработке.

5. Улучшение качества обслуживания клиентов. IDP может помочь улучшить качество обслуживания клиентов за счет ускорения времени ответа и минимизации времени, необходимого для обработки документов.

6. Конкурентное преимущество. Технология обеспечивает конкурентоспособность, позволяя обрабатывать документы быстрее, чем их конкуренты. Это может помочь организациям выиграть новый бизнес и сохранить существующих клиентов.

Что еще более важно, технология IDP может понимать данные, которые она сканирует. Это означает, что предприятия могут постоянно получать ценную информацию, обеспечивать оптимальную производительность и сокращать вмешательство человека в обработку документов.

Intelligent Document Processing (IDP) — это технология, которая использует искусственный интеллект (AI) и машинное обучение для захвата, извлечения и интерпретации данных из различных типов документов.

IDP workflow включает несколько этапов:
— Data Capture. IDP решения собирают неструктурированные данные из разных источников, таких как бумажные документы, PDF-файлы, изображения, электронные письма.
— Data Extraction. После захвата данных IDP решения применяют методы естественного языка обработки (NLP) и оптического распознавания символов (OCR) для распознавания и извлечения релевантной информации из документа.
— Data Validation. Извлечённая информация проверяется на точность и полноту, сравниваясь с предопределёнными правилами или проходя через человеческий обзор.
— Data Integration. После проверки данные обрабатываются и преобразуются в структурированные данные, которые можно легко интегрировать с другими системами, например, с базой данных, инструментами бизнес-аналитики или системой управления контентом.
— Анализ и выводы. После того как структурированная информация становится доступной, к ней применяют инструменты анализа данных, такие как данные mining и алгоритмы машинного обучения, чтобы получить выводы и принять информированные бизнес-решения на основе данных.

IDP используется в разных отраслях, например, в логистике для эффективного управления цепочками поставок, в страховании для обработки страховых претензий, в коммерческом строительстве для ускорения оформления арендных и лизинговых договоров.