AI与1C集成：通过机器学习增强ERP

人工智能（AI）已不再是遥不可及的未来概念，而是增强业务流程的实用工具。本文探讨了如何将AI技术集成到流行的企业资源规划（ERP）系统1C中，以提高效率和决策能力。我们将深入探讨与1C开发人员和用户相关的各种AI应用，超越炒作，专注于实际的实现。

AI涵盖了一系列技术，每种技术都有其独特的功能。关键领域包括机器学习（ML），它涉及从数据中学习的算法；深度学习，ML的一个子集，使用具有多层的神经网络；自然语言处理（NLP），使计算机能够理解和处理人类语言；以及计算机视觉，允许系统“看到”并解释图像。理解这些区别对于确定适合特定1C集成需求的AI解决方案至关重要。机器学习不是人工智能，人工智能也不是神经网络。神经网络是一个相对较小且狭窄的领域。例如，它们可以提供推荐——当您下载电影/购买产品时，系统会根据您的偏好为您推荐类似的产品。XGBoost、CatBoost——这些也是神经网络，但训练方式略有不同。不存在真正的人工智能，图灵测试尚未通过。经典的线性回归也是机器学习，在许多情况下这就足够了。

多种工具和框架促进了AI的开发和集成。对于Python爱好者，Scikit-learn提供了一个用户友好的入门点，而TensorFlow和Keras是处理图像识别等更复杂任务的强大选项。.NET开发人员可以利用Accord.NET。这些工具可用于创建1C可以通过HTTP请求与之交互的微服务，从而实现AI功能的无缝集成。Scikit-learn是最简单、最流行、最知名的Python学习工具。使用它可以完成一些经典任务——比如训练一个感知器。这只需要三行代码，就能解决90%的任务。如果您想要更强大的功能——处理图片，学习识别事物，编写自己的OCR，那么可以使用TensorFlow。而且，TensorFlow通常需要与Keras一起考虑，因为TensorFlow本身很难使用，而Keras是一个包装器，可以稍微简化TensorFlow的使用，使用起来更方便。Accord.NET对.NET开发人员很有用——这是一个相当老的工具，但它专门解决了许多.NET相关的问题。

计算机视觉使1C系统能够处理和分析图像。OpenCV是一个流行的库，提供了用于光学字符识别（OCR）和对象检测等任务的工具。通过集成计算机视觉，1C应用程序可以自动化文档处理，从图像中提取数据，并提高数据输入准确性。对于标准任务，您可以尝试Yandex Vision或OpenCV。Yandex Vision是一个很棒的工具，它有一个很好的REST API，可以很好地识别面部和手写文本。每个文档的成本很低，每个人都可以尝试。您只需订阅并获取一个密钥。在REST API中有一个方法batchAnalyze。使用它，您可以传输一张图片，Yandex Vision会返回一个JSON结构，其中根据您的需求，可以获得面部坐标或包含所有文本的文本。而且，这一切都可以在三行代码内完成。OpenCV功能更强大，但也能做更多事情。这里的特征检测器和面部检测器是完全独立的故事，因为大多数计算机视觉系统都专注于突出图片中的特定对象。这个功能效果很好。如果您想对文本进行某种分类，那么经典的计算机视觉帮助不大。

OCR技术允许1C自动从扫描文档和图像中提取文本。虽然存在各种OCR解决方案，但Abbyy FlexiCapture是与1C集成的强大选项。Tesseract OCR是一个免费库，为基本的OCR任务提供了经济高效的替代方案。通过实施OCR，1C用户可以简化发票处理，自动化数据输入，并减少人工劳动。有些人已经做了很长时间了，并且还结合了俄语、语音学和拼写知识。这就是Abbyy。而且，当然，Abbyy FlexiCapture仍然比所有初创公司都好。而且，它很容易集成到1C中。Tesseract的优点是免费的。使用它可以花一个小时制作一个识别器。它的质量不会很高，也无法完全识别所有需要输入1C的原始文档。但您不需要这样做，我们的未来在于电子文档管理。但是您可以识别护照，识别文档中的某些细节（例如部门），并对该原始文档进行分类。我将在后续的案例研究中展示这一点。

深度学习和NLP为1C系统提供了高级功能。深度学习可用于图像分类和预测建模等复杂任务。NLP使1C应用程序能够理解并响应自然语言查询，从而促进聊天机器人开发和自动化客户服务。对于NLP，我推荐两个库（最多三个）。首先，您可以联系Yandex SpeechKit服务——它做得相当好，甚至在Infostart上有一个很好的例子，实现了对它的调用。对于大多数任务，例如识别电话呼叫，这将足够了。有一个元解析器，如果您想从付款目的中提取某些特定数据，但您需要处理语法。但对于那些没有直接处理过的人来说会很困难。Python中有一个来自http://ipavlov.ai的开源库——现在这可能是处理俄语的最佳解决方案。他们使用标准的word2vec，但对其进行了改进。它简单、方便。原则上，如果您想制作一个基于AI的聊天机器人，使其免费，并且您自己训练它，那么——欢迎，ipavlov——是构建咨询系统的最佳选择。

AI可以显著增强1C中的数据分析和预测能力。机器学习算法可以识别数据中的模式，预测未来趋势，并改进决策。1C提供了内置的数据分析和预测机制，使用户能够创建预测模型并从其数据中获得宝贵的见解。对于那些完全是1C开发者，但又想制作某种预测模型，让您的1C推荐某些产品或进行某种培训的人来说。即使从8.0版本开始，1C就有一个出色的机制“数据分析和预测”。请注意，这些不是1C中的神经网络，而是平台内部的网络，它们是用C++编写的。您有一个决策树——有一个相当简单的预测模型，它运行速度很快，而且学习速度也很快。但令人高兴的是，您只需打开ITS，查看示例。有一个常规的数据请求。请求被传输到分析模型，其中有一组列。然后写入AnalizDannyh.Vypolnit()，输出的是一个可以保存在值存储中的模型。原则上，如果您有某种简单的分类任务，这就是您所需要的一切。此外，1C还提供聚类分析、预测分析、序列搜索和事件链构建。该工具包已经存在很长时间了，工具是有效的，但不知何故没有被使用。

AI已在各种1C解决方案中得到应用。例如，在1C:ERP中预测采购，在1C:ITIL中对请求进行分类，以及在1C:Document Management中执行OCR。1C:Fresh甚至提供了高级OCR功能，用于创建具有自动填充值的文档。这些应用展示了将AI集成到1C系统中的实际好处。AI在1C中得到了相当积极的应用。在1C:ERP中用于预测采购。我没有亲眼见过，是在公告中读到的。在1C:ITIL中——用于分类请求。上帝自己命令以这种方式使用AI。我亲眼见过——它工作得很棒，很正确。它在15分钟内就写好了。这没什么可怕的。1C:Document Management有一个简单的OCR。以前，它只识别PDF，现在也识别图像。1C:Fresh已经出现了不仅仅是简单的OCR，它不仅能识别文本，还能基于文本创建带有自动填充值的文档。而且，这个识别服务似乎是由平台开发人员实现的。还有一个1C:Products服务，一个用于品种管理的推荐系统。该服务中的表单在此幻灯片上显示。这个服务实际如何推荐——我不知道，但根据描述——这是一个很棒的东西。至少，它里面肯定少不了梯度提升。

虽然可以在1C内部训练神经网络，但由于性能限制，通常不推荐这样做。相反，利用外部AI服务并将其与1C集成更为高效。这种方法允许您利用专业的AI平台和框架，同时仍然受益于1C的功能。是否可以在1C内部训练神经网络？可以，但没必要。最好在外部训练，然后从1C调用它。主要问题不在于技术，而在于平台不太适合。没有正常的GPU支持，没有正常的向量运算支持，没有正常的并行计算支持。因此，如果您想训练神经网络，最好在外部进行训练，然后从1C调用它。

AI为增强1C系统提供了巨大的机会，从自动化文档处理到改进数据分析和预测。通过理解不同的AI技术并利用可用的工具和框架，1C开发人员和用户可以释放AI的全部潜力并推动业务创新。关键在于识别具体的用例，并实施AI解决方案来解决1C环境中的实际挑战。