Обработка входящих заявок ускорена в 20 раз: ИИ-ассистент для поставщика промышленного оборудования

Поставщик промышленного оборудования тонул во входящих заявках. Менеджеры вручную искали характеристики по каталогам, прайсам и внутренним документам: на один типовой запрос уходило до 40 минут, а часть обращений просто не доходила до ответа.

Нужно было ускорить первичную обработку заявки и снять с менеджеров рутинный поиск, не ломая при этом привычный им порядок работы и не заставляя учить новый интерфейс.

Собрали базу знаний на RAG по каталогам оборудования, прайсам, техническим паспортам и внутренним регламентам компании. Поверх неё подняли ИИ-ассистента: он принимает запрос на естественном языке, находит нужную позицию и отдаёт менеджеру готовый ответ со ссылкой на пункт документа.

Что сделали:

Разобрали и разметили корпоративные документы, привели их к единому формату.

Настроили векторный поиск и проверку ответа по источнику, чтобы ассистент не выдумывал характеристики.

Подключили ассистента к каналам, куда приходят заявки, и завели передачу сложных случаев живому менеджеру.

Провели обучение отдела: что спрашивать, как проверять ответ, когда подключаться самому.

Время обработки типовой заявки сократилось с 40 минут до 2 — в 20 раз быстрее.

Отдел экономит более 120 часов работы в месяц.

Ответы перестали расходиться между менеджерами: источник один, характеристики совпадают.

Заявки больше не теряются, каждая получает первичный ответ в день обращения.

Дальше база знаний развивается силами самой компании: новые каталоги и регламенты подгружаются без нашего участия.