ИИ-агент в Битрикс24 для телеком-оператора: задачи, документы и финансовые модели

Крупному телеком-оператору Москвы и Санкт-Петербурга требовалось встроить ИИ-агента в существующую среду Битрикс24 для работы с поручениями, документами и финансовыми моделями.

Задача проекта — дать сотрудникам возможность обращаться к агенту непосредственно в привычной рабочей системе: поставить задачу сообщением, использовать документы из обсуждения, проверить сроки и получить сводку по проекту.

Основные направления работы:

• Постановка задач из личного чата и рабочих обсуждений. Агент должен определять исполнителя, срок, проект, чек-лист, необходимые документы и ожидаемый результат, запрашивая недостающие сведения.

• Контроль полноты поручений. Проверять наличие обязательных параметров в задачах, включая созданные вручную, и сообщать постановщику, что требуется уточнить.

• Контроль исполнения. Отслеживать сроки, статусы, чек-листы и обязательные документы, направлять напоминания и передавать нерешённые вопросы ответственным руководителям по согласованным правилам.

• Подготовка управленческих сводок. Собирать сведения о выполненной работе, просрочках, блокировках и следующих действиях по задачам, проектам и исполнителям.

• Работа с ФЭМ и БитФинанс. Сопоставлять версии моделей и данные из разных источников, находить расхождения и готовить черновики по утверждённым шаблонам.

Ключевые требования: учитывать права доступа сотрудников, создавать задачи после подтверждения пользователя и предусмотреть переход с облачного размещения на физический сервер заказчика.

В основе проекта — ИИ-агент AiHummer, подключаемый к согласованным чатам, задачам, документам и источникам данных заказчика. Взаимодействие организуется внутри Битрикс24 с учётом возможностей используемой версии и доступных API.

В проекте предусмотрены следующие сценарии.

1. Работа с агентом внутри Битрикс24

Сотрудник обращается к агенту через личный интерфейс или из согласованного рабочего обсуждения. Для разных вопросов, проектов и документов предусмотрены отдельные диалоги с историей обращений.

Агент использует доступный контекст: сообщения, участников обсуждения, связанные задачи, файлы, сроки и статусы. Объём используемых данных ограничивается согласованным контуром и правами доступа.

2. Превращение поручения в задачу

Сотрудник описывает поручение обычным сообщением. Агент определяет название и описание задачи, исполнителя, срок, проект или группу, чек-лист, обязательные документы и ожидаемый результат.

Если данных недостаточно или они противоречат друг другу, агент задаёт уточняющие вопросы. Затем показывает предварительный вариант, учитывает корректировки и создаёт задачу после подтверждения пользователя. В ответ сотрудник получает ссылку и краткое резюме поручения.

При постановке задачи из рабочего обсуждения используются относящиеся к запросу сообщения и доступные документы. Ссылка на созданную задачу возвращается в исходный диалог.

3. Проверка задач и контроль исполнения

Для задач пилотного контура задаются правила полноты: какие поля, документы и критерии выполнения обязательны для конкретного типа поручения.

Проверка распространяется и на задачи, созданные сотрудниками вручную. При недостатках агент сообщает постановщику, что требуется исправить, а после изменений выполняет повторную проверку.

Отдельные правила определяют события для уведомлений: приближение срока, просрочка, отсутствие документа, незавершённый чек-лист или блокировка. Для каждого события задаются адресат, время напоминания, повторность и условия эскалации.

4. Сводки для сотрудников и руководителей

Предусмотрены сводки по задаче, проекту, группе, исполнителю и выбранному периоду. Они собирают выполненное, работу в процессе, просрочки, недостающие документы, открытые вопросы, риски и следующие действия.

Содержание сводки ограничивается правами пользователя. При неоднозначном запросе агент уточняет, какой объект или период требуется разобрать.

5. Работа с ФЭМ и БитФинанс

Проект включает адаптацию ранее выполненного пилота интеграции БитФинанс для взаимодействия с Битрикс24 и ИИ-агентом.

Для ФЭМ определяются источники данных, правила сопоставления и ключевые показатели. Предусмотрено сравнение двух моделей, разных версий одной модели, а также сопоставление ФЭМ с доступными данными БитФинанс.

Проверяются позиции, объёмы, цены, суммы, маржинальность, изменённые и отсутствующие строки. По выявленным расхождениям агент готовит пояснения и рекомендации в соответствии с алгоритмом заказчика.

Ещё один сценарий — подготовка черновика ФЭМ по утверждённому шаблону из документов, файлов, сообщений и данных подключённых систем. В черновике обозначаются отсутствующие сведения и вопросы для уточнения. Финальная проверка остаётся за ответственным сотрудником.

6. Переход на инфраструктуру заказчика

Предусмотрен сценарий переноса решения из облачного контура на физический сервер после подготовки инфраструктуры заказчика.

После переноса планируется проверка согласованных сценариев: взаимодействия в Битрикс24, постановки и контроля задач, работы с ФЭМ, прав доступа, памяти и журналов. Проверка проводится по согласованным критериям приёмки.

У крупного телеком-оператора Москвы и Санкт-Петербурга работает пилот AiHummer в среде Битрикс24. Следующий этап проекта — расширение интеграции и подключение дополнительных рабочих сценариев.

Пилот стал основой для дальнейшего развития решения внутри существующей корпоративной системы. Расширение предусматривает несколько направлений:

• Постановка задач из личных и рабочих диалогов с уточнением параметров, предварительным просмотром и подтверждением сотрудника.

• Работа с документами и контекстом обсуждений: использование доступных файлов, связанных задач и сведений по проекту.

• Контроль полноты поручений, сроков, чек-листов и обязательных документов, настройка напоминаний и эскалаций.

• Подготовка сводок по задачам, проектам и исполнителям в пределах прав пользователя.

• Развитие сценариев работы с ФЭМ и БитФинанс: сопоставление данных, поиск расхождений и подготовка черновиков по согласованным шаблонам.

Текущий результат — действующий пилот и переход к следующему этапу интеграции. Дополнительные функции подключаются поэтапно с проверкой сценариев, прав доступа и правил выполнения действий.