AI-отбор B2B-партнёров: какие компании допускаются в клиентскую базу

Компания может выглядеть подходящей по описанию, но сведений о её масштабе и профиле может не хватать. В системе поиска B2B-партнёров я предусмотрел отдельный результат AI-отбора: «требует проверки». Такая запись не попадает в клиентскую базу автоматически.

На Python я разработал классификатор, который передаёт модели сведения из поиска, текст сайта и найденные контакты. Модель определяет категорию компании, оценивает соответствие критериям и объясняет решение.

В инструкциях я разделил факты о компании и справочные признаки целевого сегмента. Наличие подходящего слова в справочнике не должно становиться доказательством, что компания соответствует требованиям.

Ответ модели проходит программную проверку через Pydantic — библиотеку проверки данных. Код проверяет обязательные поля и согласованность решения. Неполная запись переводится на проверку, даже если модель сочла её обработанной.

В реальном тестовом запуске классификатор разделил записи на обработанные и требующие проверки. В сквозных проверках подтверждено: сомнительные, исключённые и ошибочные записи не попадали в клиентские таблицы.

Для бизнеса это предварительный отбор с объяснениями: можно понять основания включения компании в базу, а спорные случаи рассматривать отдельно. Качество классификации ещё дорабатывается; решение модели не подтверждает готовность компании к сотрудничеству.