«Решениум заказы»: ИИ-ассистент в MAX для обработки заказов и подготовки файла для 1С

«Решениум заказы» — собственный проект по автоматизации обработки заказов у производителей и дистрибьюторов продуктов питания для HoReCa.

Идея возникла из моего опыта: более 15 лет я работал в продажах и управлении в этой сфере. Когда клиенты присылают заказы текстом или голосовыми сообщениями, менеджеру либо оператору приходится вручную разбирать их, искать позиции в каталоге, уточнять количество и переносить данные в учётную систему.

Обработку усложняют разговорные названия товаров, сокращения, разные единицы измерения и неполные сведения о доставке. Например, по фразе «бекона коробку» нужно определить конкретную позицию и подходящую фасовку.

Задача проекта — разработать ИИ-ассистента, который принимает такие сообщения в MAX, помогает сопоставить заказ с каталогом, уточняет недостающие данные и подготавливает Excel-файл для переноса в 1С.

При этом сотрудник должен сохранять контроль: проверять подобранные товары, вносить исправления и подтверждать заказ перед формированием файла.

На первом этапе требовалось создать рабочий прототип и проверить полный сценарий на тестовых данных.

Разработал ИИ-ассистента в MAX, который сопровождает менеджера от получения сообщения клиента до подготовки структурированного заказа.

В основу сценария заложил последовательность работы сотрудника: разобрать запрос, подобрать товары, уточнить детали, проверить результат и подготовить данные для учётной системы.

1. Приём и разбор заказа

Менеджер отправляет или пересылает ассистенту текстовый либо голосовой заказ. Голосовое сообщение преобразуется в текст с возможностью проверки распознавания.

Ассистент выделяет клиента, товары, количество, дату и время доставки, а также комментарии к заказу. Если информации недостаточно, задаёт уточняющие вопросы.

2. Подбор товаров из каталога

Названия из сообщения сопоставляются с загруженной номенклатурой. Ассистент помогает найти позиции по разговорным формулировкам и сокращениям.

Если запросу соответствуют несколько товаров, сотрудник получает варианты с названиями, кодами и единицами измерения. При наличии истории покупок учитываются предыдущие заказы клиента: знакомые позиции отмечаются «брали ранее».

Для прототипа использована тестовая история покупок.

3. Уточнение количества и условий доставки

В сценарии предусмотрена работа с разными единицами: штуками, килограммами и упаковками. Правила пересчёта задаются с учётом каталога и принятой в компании системы учёта.

Для весового товара может использоваться ориентировочный вес упаковки из прайса с последующей корректировкой по факту. Недостающие сведения о доставке уточняются в диалоге.

4. Проверка и подтверждение сотрудником

Перед формированием файла ассистент показывает итоговый заказ. Менеджер проверяет позиции, количество и условия доставки, при необходимости исправляет данные и подтверждает результат.

Такой порядок сохраняет за сотрудником окончательное решение по составу заказа.

5. Подготовка файла для 1С

После подтверждения формируется Excel-файл для переноса заказа в 1С. Цены обрабатываются на стороне учётной системы.

Формат файла и способ его загрузки согласуются под конкретную конфигурацию 1С заказчика. В прототипе сценарий проверен с тестовой базой «1С:Управление торговлей».

Техническая основа

Python, MAX Bot API, Yandex Cloud Functions, YDB, YandexGPT и Yandex SpeechKit.

Каталог, история покупок, правила обработки и формат выгрузки могут адаптироваться под процессы конкретной компании.

Создан рабочий прототип «Решениум заказы». На тестовых данных проверен полный сценарий: сообщение в MAX → подбор товаров и уточнение деталей → подтверждение сотрудником → Excel-файл → создание заказа в тестовой базе «1С:Управление торговлей».

В прототипе реализованы:

• Обработка текстовых и голосовых заказов.
• Подбор номенклатуры из каталога с уточнением неоднозначных названий.
• Использование тестовой истории покупок для отображения ранее заказанных позиций.
• Уточнение количества, даты, времени доставки и комментариев.
• Проверка и корректировка заказа сотрудником перед формированием файла.

Для проверки использовался учебный клиент «Кафе Персик», тестовый каталог и история покупок. Подготовлена видеодемонстрация работы помощника.

Прототип показывает, как можно передать ассистенту разбор сообщения, поиск позиций и подготовку данных, сохранив за менеджером проверку и окончательное подтверждение заказа.

Следующий этап — пилотное внедрение с каталогом и процессами конкретной компании. Экономию времени и изменение количества ошибок предстоит измерить на реальных заказах: количественные показатели эффективности на текущем этапе не заявляются.