ИИ-обработка входящих заявок

Что можно автоматизировать

• Определение типа обращения: новая заявка, вопрос, жалоба, спам
• Оценку срочности и приоритета по тексту
• Извлечение полей: имя, телефон, адрес, товар, сумма, дата
• Распределение по отделам и менеджерам по правилам
• Краткий пересказ длинного письма или переписки
• Черновик ответа клиенту для проверки менеджером
• Создание сделки или задачи в amoCRM, Битрикс24 или своей системе
• Сбор заявок из почты, форм сайта, Telegram и MAX в одну очередь

Какие задачи бизнеса решает

• Быстрее реагировать на обращения, а не разбирать их вручную по утрам
• Не терять срочные заявки среди спама и уточняющих вопросов
• Получать в CRM заполненные карточки, а не сырой текст письма
• Равномерно распределять обращения между сотрудниками
• Видеть статистику: какие обращения приходят и из каких каналов

Как проходит заявка

Обращение приходит из формы на сайте, почты или мессенджера и попадает в общую очередь. Сервер отправляет текст модели с инструкцией и схемой ответа: категория, срочность, извлечённые поля, пересказ. Ответ проверяется — телефон в правильном формате, категория из списка, — после чего заявка по правилам уходит в CRM или конкретному сотруднику. Если модель не уверена или данные не прошли проверку, заявка помечается для ручного разбора.

Почему начинаю с режима подсказок

Первые недели ИИ не распределяет заявки сам, а подсказывает менеджеру: «похоже на жалобу, срочно, клиент такой-то». Менеджер подтверждает или исправляет. Так видно реальное качество на ваших обращениях, и только после этого автоматическое распределение включается для тех категорий, где модель работает надёжно.

Где ИИ, а где обычные правила

Не всё нужно отдавать нейросети. Заявки из формы с полем «тип услуги» проще распределить обычным правилом — это бесплатно и без ошибок. ИИ нужен там, где обращение написано свободным текстом: письма, сообщения в мессенджерах, комментарии в форме. Совмещаю оба подхода, чтобы не платить за модель там, где она не нужна.

Персональные данные

В заявках есть имена, телефоны и адреса, поэтому журнал храню на вашем сервере в России. С российскими моделями YandexGPT и GigaChat трансграничной передачи не возникает. Если выбираете ChatGPT от OpenAI, контакты извлекаю из текста обычными правилами на своём сервере и маскирую до отправки в модель — ей остаётся только суть обращения. Так можно пользоваться OpenAI, не отправляя персональные данные за рубеж.

Что нужно от вас

Выгрузка 50–200 реальных обращений за последние месяцы (можно обезличить), список категорий и правил, кто чем занимается. Доступы к CRM, почтовому ящику или ботам, откуда приходят заявки. Доступ к выбранной модели — OpenAI, Yandex Cloud или GigaChat API — на вашу организацию.

Сроки и от чего зависит стоимость

Самый простой вариант — один канал, несколько категорий и передача в CRM. Работы добавляют несколько каналов, сложные правила распределения, черновики ответов, своя админка и отчёты. Использование модели оплачивается провайдеру отдельно по его тарифу.

Примеры функционала

• Правила маршрутизации настраиваются в админке, а не в коде
• Сомнительные случаи уходят на ручной разбор, а не угадываются
• Ответ клиенту отправляет человек — ИИ готовит только черновик
• Модель на выбор: YandexGPT, GigaChat или ChatGPT с маскированием контактов
• Журнал: исходный текст, что распознала модель, куда ушла заявка
• Проверка извлечённых данных: формат телефона, почты, дат

Как проходит разработка

1. 1.Разбираю, какие обращения приходят, из каких каналов и кто их обрабатывает
2. 2.Собираю примеры реальных заявок и составляю список категорий и полей
3. 3.Настраиваю модель и правила, прогоняю на исторических заявках
4. 4.Подключаю каналы и CRM, запускаю в режиме подсказок для менеджеров
5. 5.После проверки качества включаю автоматическое распределение

Используемые технологии

FAQ