ИИ-система обработки заявок и подготовки коммерческих предложений
Разработана ИИ-система обработки входящих заявок для B2B-компаний. В основе решения — использование искусственного интеллекта для обработки неструктурированных данных: текста писем и вложенных документов. Система определяет содержание заявки, извлекает перечень товаров или услуг, формирует заказ в интерфейсе и помогает сотрудникам подготовить коммерческое предложение.
Решение работает как универсальный модуль, который может интегрироваться с существующими ERP- и CRM-системами компании и использоваться в различных B2B-сценариях: от производства до оптовых продаж.
Решение работает как универсальный модуль, который может интегрироваться с существующими ERP- и CRM-системами компании и использоваться в различных B2B-сценариях: от производства до оптовых продаж.
О клиенте
Заказчик — консалтинговая компания, которая занимается разработкой и внедрением цифровых инструментов и автоматизацией бизнес-процессов для корпоративных клиентов.
Проблема и задачи клиента
Многие B2B-компании получают заказы и запросы на коммерческие предложения по электронной почте. Такие письма могут содержать информацию в разных форматах:
В результате менеджерам приходится выполнять большую часть работы вручную. Сотрудник должен прочитать письмо, открыть вложенные файлы, найти в них нужные данные о заказе и перенести эту информацию в рабочую систему. После этого часто требуется дополнительно уточнять детали у технологов или других специалистов, а затем на основе собранных данных формировать коммерческое предложение для клиента.
Такой процесс занимает значительное время и увеличивает риск ошибок: важные параметры заказа могут быть пропущены, неверно интерпретированы или потеряться при ручном переносе данных.
Ситуацию усложняет и то, что сами заказы могут иметь сложную структуру. Например, если речь идет о производстве продукции под заказ, необходимо определить конфигурацию товара, подобрать подходящие материалы, проверить их наличие на складе, рассчитать стоимость и только после этого подготовить итоговое предложение для клиента. Все эти этапы требуют участия разных специалистов и дополнительной координации, что еще больше увеличивает время обработки заявки.
- текст в теле письма,
- таблицы,
- прикрепленные файлы (Excel, PDF, DOCX),
- списки товаров или спецификации
В результате менеджерам приходится выполнять большую часть работы вручную. Сотрудник должен прочитать письмо, открыть вложенные файлы, найти в них нужные данные о заказе и перенести эту информацию в рабочую систему. После этого часто требуется дополнительно уточнять детали у технологов или других специалистов, а затем на основе собранных данных формировать коммерческое предложение для клиента.
Такой процесс занимает значительное время и увеличивает риск ошибок: важные параметры заказа могут быть пропущены, неверно интерпретированы или потеряться при ручном переносе данных.
Ситуацию усложняет и то, что сами заказы могут иметь сложную структуру. Например, если речь идет о производстве продукции под заказ, необходимо определить конфигурацию товара, подобрать подходящие материалы, проверить их наличие на складе, рассчитать стоимость и только после этого подготовить итоговое предложение для клиента. Все эти этапы требуют участия разных специалистов и дополнительной координации, что еще больше увеличивает время обработки заявки.
Решение
Была разработана система обработки заявок с использованием искусственного интеллекта.
Она выполняет ключевые функции: анализирует письма и вложенные документы, извлекает из них информацию о товарах и параметрах заказа, структурирует данные и формирует заявку в системе. Далее сотрудники могут проверять и уточнять данные, а затем автоматически рассчитывать стоимость и формировать итоговое коммерческое предложение.
Расскажем подробнее как это работает.
Она выполняет ключевые функции: анализирует письма и вложенные документы, извлекает из них информацию о товарах и параметрах заказа, структурирует данные и формирует заявку в системе. Далее сотрудники могут проверять и уточнять данные, а затем автоматически рассчитывать стоимость и формировать итоговое коммерческое предложение.
Расскажем подробнее как это работает.
1. Автоматическая обработка входящих заявок
Система подключается к корпоративной почте и автоматически считывает входящие письма. После получения письма запускается цепочка обработки:
Далее система анализирует вложенные файлы. Если файл содержит структурированные данные (например Excel), информация извлекается программно. Если документ содержит неструктурированный текст (PDF или Word), используется искусственный интеллект для анализа содержания.
Таким образом система может извлекать данные из разных типов документов и форматов заявок. На основе этих данных автоматически создается карточка заказа в системе учета.
- определяется, является ли письмо заявкой или спамом,
- анализируется текст письма,
- извлекаются данные о товарах и параметрах заказа.
Далее система анализирует вложенные файлы. Если файл содержит структурированные данные (например Excel), информация извлекается программно. Если документ содержит неструктурированный текст (PDF или Word), используется искусственный интеллект для анализа содержания.
Таким образом система может извлекать данные из разных типов документов и форматов заявок. На основе этих данных автоматически создается карточка заказа в системе учета.
2. Создание и обработка заказа в системе
После того заказ сформирован — начинается последовательная обработка:
- Уточнение данных — сотрудники проверяют и дополняют автоматически полученные сведения, корректируют детали заказа и при необходимости уточняют параметры у технологов или других специалистов.
- Проверка складских запасов — система и сотрудники анализируют наличие товаров или материалов на складе, чтобы определить, какие позиции доступны для выполнения заказа.
- Снабжение и поиск аналогов — если каких-либо компонентов нет, запускается процесс закупки или поиска заменяющих материалов, чтобы гарантировать комплектность заказа.
- Расчет стоимости — на основе проверенных данных определяется стоимость каждого товара и всего заказа с учетом конфигурации и используемых материалов.
- Формирование коммерческого предложения — создается итоговый документ для клиента, который включает перечень товаров, их характеристики, цену за единицу и общую стоимость. Документ создается по шаблону и может быть выгружен, например, в формате PDF.
3. Аналитика заказов и работы ИИ
Система оснащена встроенной аналитикой, которая позволяет отслеживать ключевые показатели обработки заказов. В частности, можно видеть:
Кроме того, реализован мониторинг работы искусственного интеллекта. С помощью аналитики можно анализировать:
Эти инструменты позволяют оценивать эффективность работы AI-модуля и при необходимости корректировать алгоритмы обработки, обеспечивая надежность и точность системы.
- общее количество заказов, поступивших в систему;
- текущий этап обработки каждого заказа;
- время выполнения отдельных этапов, что помогает выявлять узкие места и оптимизировать процесс.
Кроме того, реализован мониторинг работы искусственного интеллекта. С помощью аналитики можно анализировать:
- исходный текст заявки, поступившей от клиента;
- результат извлечения данных системой;
- время, затраченное на обработку каждого письма и вложения.
Эти инструменты позволяют оценивать эффективность работы AI-модуля и при необходимости корректировать алгоритмы обработки, обеспечивая надежность и точность системы.
Конфигуратор продукции
Одним из ключевых компонентов системы является модуль конфигурирования продукции. Он позволяет формировать конечный заказ, собирая продукт из отдельных компонентов и параметров, заданных в заявке. Эта надстройка универсальна: каждое производство или B2B-компания может настроить её под свои процессы, тип продукции и специфику бизнеса.
Например, в случае производства одежды система позволяет настроить изделие по различным характеристикам:
Модуль поддерживает работу с ролевой моделью: разные сотрудники участвуют в процессе в зависимости от своих функций. Например, технолог уточняет конфигурацию изделия и подтверждает возможность его производства, менеджеры проверяют корректность данных, а система сохраняет все параметры для дальнейшей обработки.
Конфигуратор интегрирован в общий процесс обработки заявок. Если в заявке какие-либо параметры заказа не указаны явно, система использует встроенные шаблоны и настройки по умолчанию, а сотрудники получают уведомление о необходимости уточнения. Таким образом обеспечивается, что все ключевые характеристики продукта будут корректно заданы перед проверкой складских запасов, расчетом стоимости и формированием коммерческого предложения.
Например, в случае производства одежды система позволяет настроить изделие по различным характеристикам:
- наличие воротника или других элементов;
- выбор типа материала;
- добавление дополнительных опций или аксессуаров.
Модуль поддерживает работу с ролевой моделью: разные сотрудники участвуют в процессе в зависимости от своих функций. Например, технолог уточняет конфигурацию изделия и подтверждает возможность его производства, менеджеры проверяют корректность данных, а система сохраняет все параметры для дальнейшей обработки.
Конфигуратор интегрирован в общий процесс обработки заявок. Если в заявке какие-либо параметры заказа не указаны явно, система использует встроенные шаблоны и настройки по умолчанию, а сотрудники получают уведомление о необходимости уточнения. Таким образом обеспечивается, что все ключевые характеристики продукта будут корректно заданы перед проверкой складских запасов, расчетом стоимости и формированием коммерческого предложения.
Результат
Разработана система, которая автоматизирует первые этапы обработки заявок и помогает компаниям быстрее формировать коммерческие предложения.
В результате внедрения системы компании получают измеримые преимущества:
В результате внедрения системы компании получают измеримые преимущества:
- сокращение времени обработки одной заявки на 40–60%,
- ускорение подготовки коммерческого предложения, что позволяет либо обрабатывать больше заказов и повышать продажи, либо оптимизировать штат сотрудников, выполняющих рутинные задачи.