Т2: ИИ проверяет рекламу в 6500 точках по фото, трудозатраты снижены на 90%

В розничной сети Т2 используется более 50 видов POS-материалов — плакаты, тейблтенты, карманы и другие элементы оформления. Чтобы контролировать их размещение, компания ежеквартально проводит фотоаудит 6500 торговых точек; итогом должен быть паспорт точки с типом, количеством и корректностью размещения рекламных материалов. Раньше фотографии передавались внешнему подрядчику: специалисты вручную просматривали тысячи снимков, сверяли материалы с каталогом и заполняли таблицы. Процесс занимал до 1,5 недель, был дорогим и зависел от человеческого фактора. Т2 объявила тендер на автоматизацию, чтобы сократить сроки и стоимость обработки и получить единый стандарт данных по сети.

По итогам тендера Т2 выбрала «Системные Технологии» — своего технологического партнёра и поставщика SFA-системы «ST Чикаго», которую дополнили ИИ-модулем для работы с POS-материалами. Система, разработанная совместно, автоматически анализирует фотографии торговой точки: после предобработки детектор объектов находит все рекламные материалы Т2 на снимке, классификатор определяет тип каждого материала (например, «плакат с тарифом Х») с точностью 90–97%, OCR-инструменты считывают надписи. Затем система определяет количество и корректность размещения материалов и сама заполняет паспорт точки с экспортом в таблицу — без участия валидаторов.

Работа шла в три этапа. За 30 дней подготовили обучающую базу из более чем 80 видов POS-материалов, по 80–100 реальных фотографий каждого с разных ракурсов и в разных условиях. За 15 дней пилота систему проверили на 200–300 торговых точках, дообучили модели и повысили точность распознавания. Затем систему развернули на всех 6500 точках сети и перевели в полностью автоматический режим; стоимость обработки одной точки составила 11 рублей. По данным компании, обработка данных ускорилась в 10 раз, трудозатраты снизились на 90%, а затраты на POS-материалы сократились на 30% за счёт перераспределения бюджета в пользу эффективных материалов. В 2025 году проект победил в премии PopAi в номинации «Инновационные технологии и Искусственный Интеллект (ИИ)».