AI-обробка вхідних заявок і комерційних запитів

Що було до

Запити на обладнання приходили поштою, з форми на сайті й у месенджери — часто у вигляді сканів специфікацій або довільного тексту. Менеджер вручну розбирав вимоги, шукав позиції в каталозі й збирав комерційну пропозицію. На один запит ішло до сорока хвилин, а частина звернень губилась між каналами.

Що зробили

• Звели всі канали в одну чергу з єдиним форматом заявки.
• Навчили агента витягувати параметри обладнання з листів, таблиць і сканів специфікацій.
• Побудували RAG поверх каталогу й технічної документації, щоб позиції підбирались із посиланням на джерело.
• Зробили генерацію чернетки комерційної пропозиції, яку менеджер перевіряє й відправляє.
• Додали панель логів: видно кожне рішення агента, впевненість і які документи він використав.
• Складні та нетипові запити агент позначає й передає людині замість того, щоб вгадувати.

Як ішла робота

1. 1

   Пілот на одному каналі1–2 тиждень

   Взяли тільки пошту й заміряли час обробки до і після на п'ятдесяти реальних заявках. Рішення про масштабування ухвалювали вже за цифрами.

2. 2

   Єдина черга й розбір документів3–5 тиждень

   Звели три канали в одне місце, навчили агента читати скани специфікацій.

3. 3

   RAG по каталогу й чернетки КП6–7 тиждень

   Підключили каталог і документацію, налаштували генерацію чернеток з посиланнями на джерела та панель логів.

Результат

Пілот на двох тижнях показав скорочення часу обробки з сорока хвилин до дев'яти на типових заявках. Після повного впровадження відділ звільнив близько трьох годин щодня, а заявки перестали губитися між каналами. Менеджери працюють як редактори чернеток, а не як складачі документів.