Обработка входящих заявок

Автоматическая обработка входящих заявок — консолидирует обращения из мессенджеров, маркетплейсов, голосовых линий и веб-форм в единый поток с ИИ-препроцессингом. Решение заменяет ручную сортировку заявок, многократный ввод данных в CRM и потерю обращений из-за человеческого фактора. Оператор получает уже обработанную карточку: расшифрованный диалог, выделенные ключевые сущности (ФИО, телефон, адрес, сумма), классифицированный тип запроса и приоритет.

Мы внедряем сквозную обработку на базе LLM и собственных моделей NLP с гарантированной интеграцией в существующую ИТ-инфраструктуру заказчика: CRM (Битрикс24, AMOCRM, Salesforce), телефонию, чат-платформы и системы документооборота. В рамках реализации автоматизируются следующие процессы:

Приём голосового сообщения → транскрибация в текст → выделение сущностей (контакт, товар, срок) → создание задачи в CRM — без участия диспетчера.
Обработка фото заявки (например, техническое задание на бумаге, показания счётчика, дефекты оборудования) → распознавание текста и объектов → прикрепление к карточке клиента.
Квалификация входящего лида: анализ тональности, определение «горячности», автоматическая маршрутизация на нужного менеджера или отдел.
Распознавание интента в сообщениях из Telegram, WhatsApp, ВК, Avito, Ozon и Wildberries: клиент хочет купить, продать, получить консультацию или оформить возврат — система определяет намерение до первого ответа оператора.
Контроль необработанных заявок: если входящее обращение не получило ответа в заданное время — эскалация руководителю с полным контекстом диалога.

Поддерживаемые каналы

Telegram

WhatsApp

ВКонтакте

Avito

Ozon

Wildberries

Веб-формы

Голосовые линии (IP-телефония)

Ключевые возможности

Голос-в-текст (транскрибация)

Распознавание фото и OCR

Квалификация и маршрутизация лидов

Выделение сущностей (NER)

Анализ тональности и интента

Передача в CRM через MCP Hub

Примеры внедрений

Служба доставки продуктов (федеральная сеть)

Отрасль: логистика и e-commerce
Задача: Обработка 15 000+ ежедневных заявок из Telegram-бота, звонков в колл-центр и форм на сайте. Ручная обработка приводила к потерям до 8% заказов.
Решение: Единая воронка с ИИ-препроцессингом: голосовые сообщения расшифровываются, фото чеков и адресов распознаются, все заявки классифицируются и передаются в CRM с присвоением приоритета.
Результат: Сокращение времени ответа с 15 минут до 45 секунд, снижение потери заявок до 0.5%, разгрузка 5 операторов для перевода их на работу с возражениями.

Технологический стек

Транскрибация: Whisper (OpenAI), Vosk (офлайн-режим), Yandex SpeechKit
Распознавание фото и OCR: Yandex, Tesseract, EasyOCR, Google Vision API
LLM для маршрутизации и квалификации: Yandex GPT, DeepSeek, Qwen (подбираем под требования к data privacy)
Интеграционный слой: MCP Hub (Model Context Protocol) для доступа к CRM, телефонии, чат-платформам
Оркестрация: собственные AI-агенты с кастомной бизнес-логикой

Ответы на вопросы

Обрабатываются ли голосовые сообщения из Макс, Telegram и других мессенджеров?

Ответ: Да. Система автоматически загружает аудиофайлы из мессенджеров, передаёт на транскрибацию (включая офлайн-модели для конфиденциальных данных) и возвращает расшифрованный текст в карточку заявки вместе с метаинформацией.

Что происходит с фото и скриншотами?

Ответ: Выполняется OCR-распознавание текста, а также анализ изображений (например, определение дефекта на фото оборудования или показаний счётчика). Распознанные данные структурируются и добавляются в CRM.

Как ИИ определяет, к какому менеджеру отправить заявку?

Ответ: На основе кастомных правил и ML-модели. Правила задаются на уровне бизнес-логики (география клиента, сумма чека, тип запроса). Модель обучается на истории распределения заявок и учитывает текущую загрузку менеджеров.

Поддерживаете ли вы интеграцию с чатами Ozon и Wildberries?

Ответ: Да. Через API маркетплейсов мы получаем диалоги с покупателями, обрабатываем их с помощью ИИ (классификация интента, выделение сущностей, анализ тональности) и передаём в CRM. Отправка ответов также поддерживается. Техническое ограничение WB: инициировать новый чат со стороны продавца через API невозможно, чат создаётся только покупателем.

Остаются ли данные внутри контура компании?

Ответ: Да. Для заказчиков с требованиями к data privacy мы разворачиваем все компоненты (транскрибацию, LLM, OCR) на собственных серверах или в облаке заказчика (on-premise). MCP Hub работает как шлюз, не копируя данные вовне.