Заявки из WhatsApp и почты в 1С с помощью ИИ

1. Шаг 1

   Заявка приходит как обычно

   Клиент пишет, как привык: сообщение или голосовое в WhatsApp, письмо с PDF или Excel, фото списка от руки. Клиентам ничего менять не нужно.

2. Шаг 2

   ИИ разбирает заявку

   Находит клиента, позиции, количество, единицы, адрес и дату доставки. Голосовые переводит в текст, таблицы и сканы читает построчно.

3. Шаг 3

   Сверка с 1С

   Каждую строку сопоставляет с номенклатурой 1С, подтягивает цену по договору клиента и остаток на складе.

4. Шаг 4

   Черновик заказа в 1С

   В 1С появляется заказ покупателя. Строки, в которых система уверена, уже заполнены, спорные подсвечены.

5. Шаг 5

   Менеджер проверяет спорное

   Менеджер смотрит только отмеченные строки и проводит заказ. Его исправления система запоминает для этого клиента.

6. Шаг 6

   Клиент получает ответ

   Клиенту уходит номер заказа, сумма и список позиций под заказ. Руководитель видит сводку по заявкам за день.

• Заявки из WhatsApp, почты, Telegram и формы на сайте в одном месте
• Читает текст, голосовые (speech-to-text), фото и сканы (OCR), PDF, Excel и Word
• Находит клиента по номеру или почте и подтягивает его договор и цены
• Сопоставляет названия клиента с номенклатурой 1С, даже если он пишет «арм 12»
• Создаёт черновик заказа покупателя в 1С с ценами и остатками
• Спорные строки подсвечивает менеджеру, остальное проходит без ручного ввода
• Запоминает, как каждый клиент называет ваши товары, и ошибается всё реже
• Отвечает клиенту: заявка принята, номер заказа, чего нет в наличии
• Отчёт руководителю: сколько заявок, сколько прошло без правок, время обработки

Цифры западных систем заявлены самими вендорами. На пилоте мы замеряем ваши показатели до и после запуска.

Sales Order Automation

Автоматизация приёма заказов: заказ из письма, мессенджера или документа попадает в учётную систему без ручного ввода. Часть процесса Order-to-Cash (O2C), от заказа до оплаты.

IDP

Intelligent Document Processing, интеллектуальная обработка документов: извлечение данных из PDF, сканов и писем с помощью OCR и языковых моделей.

LLM

Large Language Model, большая языковая модель (например, GPT). Понимает свободный текст заявки и возвращает его в виде структуры: клиент, позиции, количество.

OCR

Optical Character Recognition, распознавание текста на сканах и фотографиях: рукописные списки, накладные, фото экрана.

Touchless rate и STP

Доля заказов, прошедших без ручного ввода (straight-through processing). Главный показатель таких систем, его мы замеряем на пилоте.

RPA

Robotic Process Automation, программные роботы, которые повторяют клики человека по шаблону. Ломаются, когда клиент пишет не по форме. LLM-подход понимает свободный текст.

Human-in-the-loop

Человек в контуре: всё, в чём система не уверена, проверяет менеджер, а его правки становятся примерами для следующих заявок.

OData и HTTP-сервисы 1С

Штатные способы обмена с 1С:Предприятие 8.3 через REST API без доработки основной конфигурации.

Векторный поиск

Поиск по смыслу, а не по точному совпадению: «арм 12 А3» находит «Арматура А500С 12 мм» в справочнике номенклатуры.

Мастер-данные (MDM)

Справочники номенклатуры, клиентов и цен. Чем они чище, тем выше доля заказов без ручного ввода. Наведение порядка в справочниках входит в пилот.

Смотрите также