1С:MDM Управление нормативно-справочной информацией

Рынок корпоративных решений для управления мастер-данными (MDM) продолжает быстро эволюционировать под влиянием технологий искусственного интеллекта. 1С:MDM Управление НСИ поддерживает переход к агентской модели взаимодействия, где ИИ не просто обрабатывает данные, но и выступает активным, управляемым участником бизнес-процессов через специализированный протокол.

Агентская модель взаимодействия и протокол обмена контекстом

Решение поддерживает возможность интеграции информационной базы с агентами ИИ с использованием открытого протокола (Model Context Protocol, MCP - открытый протокол прикладного уровня, предназначенный для стандартизированного взаимодействия больших языковых моделей (LLM) и ИИ агентов с внешними источниками данных и программными инструментами). Реализованный в 1С:MDM HTTP-сервис выступает в роли стандартизованного адаптера, который даёт ИИ-агенту безопасный и структурированный доступ к данным и операциям системы управления нормативно-справочной информацией.

В соответствии с общепринятым стандартом, подсистема реализует функции обмена и вызова, что позволяет предоставлять контекстные данные произвольным программным клиентам в рамках актуальной спецификации протокола.

• Транспортный уровень: поддерживает обмен сообщениями в формате JSON-RPC 2.0 через стандартный протокол HTTP.
• Слой данных: включает возможности по определению основных примитивов агента LLM (инструменты, ресурсы, промпты). Определение примитивов допускается как объектами конфигурации или расширений (общие модули с префиксом), так и специализированными алгоритмами, доступными в интерфейсе пользователя.
• Безопасность: для защиты данных и проверки прав доступа применяются стандартные методы HTTP-аутентификации, такие как JWT-токены в заголовках Bearer и пользовательские HTTP-заголовки. Доступ может быть ограничен как к составу доступных примитивов, так и к их полномочиям.

Основные сценарии использования

• Доступ к справочникам и атрибутам НСИ на естественном языке. Пользователь формулирует запрос, например, "покажи все позиции столов с материалом "дерево" и статусом "активен" - ИИ через HTTP-сервис обращается к нужным справочникам 1С:MDM, формирует корректный запрос (через запросы платформы), возвращает результат и может сразу его интерпретировать.
• Работа с метаданными конфигурации и структурой справочников. HTTP-сервис отдаёт ИИ описание объектов метаданных (реквизиты, типы, связи, статусы, правила валидации). Это позволяет модели корректно формулировать запросы и не "выдумывать" несуществующие поля - важно для Data Science‑задач, где нужна точная схема данных.
• Выполнение бизнес‑операций и инструментов. Через реализованный протокол можно вызывать заранее описанные "инструменты" (Tools): поиск дублей, создание карточки номенклатуры, обновление атрибутов, запуск согласования, выгрузка отчётов. ИИ сам выбирает нужный инструмент и передаёт параметры.
• Интеграция с внешними конвейерами данных (пайплайнами). HTTP-сервис может отдавать выборки данных для анализа, нормализованные под задачи ML/BI, либо предоставлять API‑подобные вызовы для обогащения данных без ручной выгрузки.
• Поддержка разработки и сопровождения MDM. Для разработчиков 1С и аналитиков поддержка реализованного протокола даёт быстрый доступ к структуре базы, истории изменений, правилам валидации и регламентам, что ускоряет проектирование доработок и верификацию.

Инструменты ИИ-агентов

В состав конфигурации включены готовые универсальные инструменты для агентов:

• Фабрика заявок НСИ – инструмент, демонстрирующий возможности по формированию заявок на создание или изменение нормативно-справочной информации исключительно по намерению пользователя, что ускоряет обработку запросов от бизнес-подразделений.
• Полнотекстовый поиск в информационной базе (ИБ) для семантического поиска по внутренним мастер-данным.
• Поиск контента в интернете (с использованием YandexSearch) для верификации и обогащения данных из открытых источников.

Целевые пользователи:

• Эксперты НСИ
• Старшие эксперты НСИ
• Методологи НСИ

Преимущества для пользователей:

• Сокращение времени на типовые операции. Поиск, сравнение, актуализация и создание карточек НСИ выполняются через естественный язык, без необходимости открывать формы и вручную фильтровать списки. Для крупных MDM‑каталогов это существенно ускоряет работу специалистов.
• Снижение ошибок и обеспечение качества данных. ИИ, имея доступ к правилам валидации и актуальным справочникам, меньше "галлюцинирует" и чаще выдаёт корректные результаты. Это критично для задач управления качеством данных и зрелости бизнес-процессов.
• Унификация доступа к данным для разных ролей. ИТ‑директор, аналитик, специалист по данным и пользователь 1С работают с единым контекстом: ИИ через реализованный HTTP-сервис одинаково понимает и структуру базы, и бизнес‑терминологию.
• Ускорение внедрения ИИ в корпоративные процессы. Можно подключать ИИ‑агентов к 1С:MDM без глубокой доработки конфигурации - достаточно использовать HTTP-сервис и разработанные инструменты.
• Масштабируемость и переносимость. Поскольку агентский режим основан на открытом стандарте, применяемый набор инструментов можно переиспользовать в разных средах (локальные модели, облачные ассистенты, IDE), а новые источники данных подключать по единому шаблону.
• Контроль доступа. HTTP-сервис реализует слой авторизации и фильтрации: он решает, какие данные и операции доступны ИИ, и может анонимизировать чувствительные поля. Это важно при работе с реальными данными в MDM и интеграции с внешними LLM.

Интеллектуальные ассистенты

Предназначены для использования возможностей больших языковых моделей (LLM) в решении ряда задач управления нормативно-справочной информацией. К таким задачам можно отнести:

• обогащение данных описательными полями, извлечение данных из неструктурированной информации, высокоуровневая нормализация данных
• выявление ошибок и несоответствий в данных
• любые другие задачи, для выполнения которых специалист MDM обращается к данным ииз интернета или сервисам генеративного ИИ

Позволяют подключать различные сервисы ИИ (поддерживаются как on-cloud, так и on-premise сервисы) и их модели:

• произвольное количество ассистентов (для решения специализированных задач)
• позволяют выбрать сервис и  модель исходя из сложности решаемых проблем
• системный промпт определяет характер ответов ассистента, дополнительный контент – специализированные знания, а формат ответа корректирует результат

Поддерживают генерацию ответов с учетом поиска дополнительного контекста (RAG):

• поиск в информационной базе: с использованием механизма полнотекстового поиска, с учетом настроенной RLS и возможностью ограничения областей поиска
• поиск в интернете: выполняется локальным сервисом ИИ, можно ограничивать количество результатов (поисковых ссылок), при необходимости дополнять ответы ссылками на ресурс
• произвольный текст: любой дополнительный произвольный текстовый контент

Помощник генерации промптов и использование готовых шаблонов

Для удобства использования интеллектуальных ассистентов, пользователям доступны:

• помощник генерации промптов: учтет особенности конкретной модели и предложит оптимальный промт под конкретную задачу
• шаблоны промптов: позволяет хранить для интеллектуального ассистента настроенные промпты, в целях последующего использования в алгоритмах или запросы через чат-бота, при необходимости может самостоятельно сгенерировать наименование и описание составленного промпта

Генеративный ИИ (GenAI) в процессах MDM

Это трансформация подхода работы с данными – от алгоритмов к написанию промптов для обработки неструктурированной информации и генерации контента

Целевые пользователи:

• Эксперты НСИ
• Старшие эксперты НСИ
• Методологи НСИ

Преимущества для пользователей:

• сокращение времени эксперта MDM на автоматизацию рутинных задач (извлечение и очистку данных, классификацию и трансформацию)
• минимизация ручных ошибок и высвобождение ресурсов специалистов для выполнения более важных задач
• изменение подхода к процессу работы с данными – от написания алгоритмов к написанию промптов
• использование новых инструментов для обработки неструктурированной информации и генерации контекста

Бот-консультант по вопросам ведения НСИ и получения справочной информации об элементах информационной базы. При использовании Интеллектуальных ассистентов для генерации ответов, станет полноценным помощником специалиста MDM, который предоставит информацию как о данных в информационной базе, так и поищет необходимую информацию в сети Интернет.

Чат-бот Ася (бот в помощь) позволяет:

• организовать диалоговое взаимодействие через систему взаимодействия 1С:Предприятие 8 
• в диалоге можно вызывать (по ключевым словам обращения) специализированных ассистентов
• с использованием состояний настроить различные дополнительные действия в информационной базе (от открытия форм, до выполнения различных алгоритмов)

Чат-бот генерирует ответы с учетом результата поиска (RAG): 

• поиск в информационной базе с использованием механизма полнотекстового поиска, с учетом настроенной RLS и возможностью ограничения областей поиска 
• поиск в интернете выполняется локальным сервисом ИИ, можно ограничивать количество результатов (поисковых ссылок), при необходимости дополнять ответы ссылками на ресурс)

Целевые пользователи:

• Эксперты НСИ
• Старшие эксперты НСИ
• Методологи НСИ

Поиск данных в системах класса MDM является необходимым и важным инструментом для полноценной работы с большими массивами информации. Нечеткий поиск с использованием ИИ расширяет текущие возможности конфигурации, и в отличие от поддерживаемых видов поиска, менее восприимчив к ошибкам и сокращениям в поисковом запросе, а также учитывает контекст поисковой фразы. На том же наборе данных, среди явных преимуществ нечеткого поиска с использованием ИИ можно указать следующие:

• Нечеткий поиск ИИ позволяет отбирать записи, не включающие в поисковых фразах отдельные слова. В случае с MDM - специфицированные наименования справочников включают слова, которых нет в описании классификатора, но по контексту соответствуют ему, полнотекстовый поиск в этом случае выдает пустой результат.
• Более высокое быстродействие. Даже на существующем объеме данных, полностекстовый поиск работает значительно медленнее (время не замерялось, но разница заметна непосредственно при работе с функционалом).

Нечеткий поиск ИИ интегрирован в реализованный в конфигурации механизм расширенного поиска ряда объектов НСИ и позволяет пользователю задав одну поисковую фразу, выполнять различные виды поиска.

Настройки Нечеткого поиска ИИ позволяют задавать, охват обучающей выборки - каталожный номер, комментарий, класс (включая вложенные реквизиты класса). Учитывая объем данных систем класса MDM, в обучающую выборку включаются только новые записи и изменения. Непосредственно выгрузка и переобучение привязано к регламентному задания переиндексации полнотекстового поиска. В настоящее время состав НСИ, поддерживающей Нечеткий поиск ИИ ограничен справочником МТР и классификатор продукции, планируется расшрение поддерживаемых видов НСИ.

Важно! Сервис классификации текстовых данных работает в ознакомительном режиме. Для подключения доступа к сервису необходимо отправить заявку на подключение.

Целевые пользователи:

• Пользователи НСИ
• Эксперты НСИ
• Старшие эксперты НСИ
• Методологи НСИ

Преимущества для пользователей: Применение ИИ для нечеткого поиска позволяет учитывать контекст поисковой строки и предлагать пользователю более релевантные результаты.

Для ряда объектов НСИ реализована классификация и заполнение отдельных реквизитов и некоторых табличных частей (например "Технические характеристики") с использованием методов машинного обучения.

Для использования, для выбранных реквизитов или табличных табличных частей достаточно нажать на соответствующую кнопку и программа заполнит значение реквизита. При желании, можно заполнить сразу все настроенные для формы реквизиты. Кроме того, при выборе значений подобных реквизитов, формы выбора сразу открываются с отбором.

Классификация значений реквизитов использует механизмы Нечеткого поиска ИИ, для заполнения реквизитов табличных частей используются отдельные модели машинного обучения.

Важно! Сервис классификации текстовых данных работает в ознакомительном режиме. Для подключения доступа к сервису необходимо отправить заявку на подключение.

Целевые пользователи:

• Эксперты НСИ
• Старшие эксперты НСИ

Преимущества для пользователей:

• Минимизация времени заполнения справочников НСИ
• Сокращение количества ошибок, связанных с человеческим фактором

Не смотря на осуществление контроля данных в процессе ввода новых элементов НСИ, остается достаточно много причин появления несоответствий в классификации реквизитов: добавление новых классификаторов, расширение состава действующих классификаторов и принципов классификации значений, миграция и слияние справочников из различных информационных баз, субъективные решения отдельных экспертов НСИ и т.п.

Механизм контроля корректности заполнения реквизитов НСИ предназначен для массовой проверки несоответствия значений реквизитов указанных в НСИ значениям полученным моделью машинного обучения, обученной на всем объеме данных НСИ. Результаты проверки используются для запуска процесса нормализации данных и исправления подобных ошибок.

Механизм разработан в рамках подсистемы «Управление качеством данных (DQM)», выполняет проверку тех реквизитов НСИ для которых настроен механизм «Классификация и заполнение реквизитов НСИ» и позволяет:

• Назначать контроль на произвольные объекты профилирования (как наборы различных справочников, так и отдельные области данных справочников);

• Самостоятельно определять состав классифицируемых реквизитов в режиме 1С:Предприятие;

• Выводить рекомендации правильных (с точки зрения построенной модели) значений реквизитов в информации о несоответствии.

Использование контроля корректности заполнения реквизитов НСИ в рамках подсистемы «Управление качеством данных (DQM)» позволяет: выполнять проверку от регламентной процедуры для всех объектов профилирования, до выбранного объекта НСИ по нажатию на кнопку; фиксировать историю изменения интегрального показателя оценки качества данных (с учетом веса несоответствий) в разрезе ответственных/объектов метаданных и пр. При необходимости можно выделить подобную оценку в отдельную стратегию профилирования для обособленного контроля достижения целевых значений качества данных в рамках отдельных процедур (миграция НСИ, добавление классификатора и т.п.).

Важно! Механизм работает с использованием сервисов машинного обучения. При использовании сервиса ИИ «1С:Универсальный классификатор» (работает в ознакомительном режиме), для получения доступа необходимо отправить заявку на подключение.

Целевые пользователи:

• Эксперты НСИ
• Старшие эксперты НСИ
• Методологи НСИ

Преимущества для пользователей:

• Выявление ошибок данных в НСИ по модели данных построенных и обученных на данных других НСИ;

• Значительное сокращение трудозатрат при поддержании качества НСИ в приемлемом состоянии.

В прикладное решение встроен механизм распознавания речи, с помощью которого, в общем случае, можно решать следующие задачи:

• Потоковое распознавание речи (для заполнения текстовых полей, управления интерфейсом);
• Распознавание аудиофайлов (для текстовой расшифровки, например, записей телефонных звонков или совещаний).

При этом само распознавание может выполняться как в облачном сервисе (сервис 1С:Распознавание речи, https://speech.1c.ai), так и локально.

В 1С:MDM Управление нормативно-справочной информации механизм используется для заполнения текстовых полей "Описание" объектов НСИ и заявок на их изменение, а также ряда других текстовых полей неограниченной длины. Достаточно открыть режим редактирования элемента и программа сама начнет распознавание голоса (в зависимости от режима, установленного при предыдущем использовании формы для реквизита).

Настройки распознавания речи формы заполнения текстового поля, включает возможность выбора:

• Языка (язык распознавания речи)
• Грамматики (набор слов или словосочетаний, которые могут быть распознаны)
• Акустики (акустическая модель распознавания речи, может быть оптимизирована для конкретных звуковых характеристик речи)

А также задать перечень дополнительных слов или словосочетаний, определенный для формы, которые механизм сможет проще распознавать.

Важно! Распознавание речи можно использовать, начиная с версии 8.3.23 платформы 1С:Предприятие.

Целевые пользователи:

• Эксперты НСИ
• Старшие эксперты НСИ

Преимущества для пользователей:

• Минимизация времени заполнения справочников НСИ
• Сокращение рутинной работы по заполнению текстовых данных

Для современной визуализации данных подсистемы "Управление качеством данных (DQM)" наиболее эффективно использовать поставляемые аналитические панели данных и интеграцию с BI-системой 1С:Аналитика.

Cочетание специализированного  BI-инструмента анализа с отчетами в режиме 1С:Предприятие, позволяет реализовывать управление данными и их качеством в наиболее оптимальном и удобном режиме.

В составе конфигурации поставляется следующий набор дашбордов для 1С:Аналитика (при этом пользователи могут легко создавать новые, настраивая их под свои нужды):

• Монитор качества данных: в режиме «реального» времени отображает текущее состояние качества данных (например, в подразделении НСИ)
• Анализ качества данных: анализ текущего состояния качества данных с возможностью гибких отборов
• Анализ качества объектов информационной базы: анализ качества данных до объектов ИБ, по которым ведется детальная история качества данных, включая ответы на такие вопросы – ответственные и стратегии профилирования по которым зарегистрированы несоответствия объектов ИБ
• Анализ несоответствий объектов информационной базы: анализ текущих несоответствий с детализацией до объектов ИБ

Для каждого дашборда 1С:Аналитики организован сквозной отбор – можно использовать данные отображаемых таблиц для использования в качестве фильтра для других отображаемых отчетов.

Целевые пользователи:

• Эксперты НСИ
• Старшие эксперты НСИ
• МетодологиНСИ

Преимущества для пользователей:

• Быстрое получение и анализ информации в базе «1С:Предприятия»
• Возможность использовать штатные структуры метаданных «1С:Предприятия», названия объектов из вашей конфигурации
• Возможность смотреть отчеты через браузер на компьютере или на мобильном устройстве
• Возможность идти от общих аналитических данных до конкретного документа в информационной базе «1С:Предприятия»
• Возможность интерактивной работы с данными (формирование отчетов «на лету»)