Для B2B-команд собрали AI-ассистента, который превращает переписку в управляемую сделку: сохраняет контекст, проверяет сроки ответа и передаёт менеджеру следующий шаг уже в CRM.
Бизнес-проблема
В отделе 40 менеджеров. Руководитель физически не может проверить каждый звонок, переписку и карточку сделки. Из-за этого часть лидов теряется, CRM заполняется формально, а нарушения скриптов обнаруживаются слишком поздно.
Как было раньше:
- 800+ звонков в неделю;
- Выборочный ручной контроль;
- Информация разбросана между телефонией, CRM и переписками;
- РОП видит проблему уже после падения конверсии;
- Качество работы зависит от дисциплины конкретного менеджера.
Что должна была делать система
Система должна самостоятельно собирать данные из CRM, звонков и переписок, понимать контекст сделки, находить отклонения, проверять менеджера по заданным правилам и сообщать руководителю только о ситуациях, требующих внимания.
Как это работает
CRM & Звонки
→
Сбор контекста
→
Оценка риска
→
Сигнал РОПу
Каждый раз, когда менеджер совершает действие (созвон, перенос сделки), ИИ-ассистент:
- Собирает контекст всей сделки.
- Проверяет качество работы менеджера.
- Ищет нарушения и риски.
- Определяет, требуется ли вмешательство.
- Формирует рекомендацию.
- РОП получает готовый сигнал в Telegram.
До → После
| Было | Стало с ИИ-контуром |
|---|---|
| РОП выборочно слушает звонки | ИИ проверяет весь поток коммуникаций |
| Проблема обнаруживается постфактум | Риск определяется в процессе сделки |
| Информация находится в разных системах | ИИ собирает единый контекст |
| Контроль зависит от человека | Единые объективные правила для всей команды |
| Руководителю нужно самому искать проблему | Руководитель получает готовые точки вмешательства |
Результат
РОП перестал искать проблемы вручную. Система сама определяет сделки, которые требуют внимания, объясняет причину и показывает исходные данные, на которых построен вывод.
Измеримый бизнес-эффект:
- Контроль охватил 100% коммуникаций отдела.
- Время РОПа на ручную проверку сократилось на 70%.
- Количество необработанных или “зависших” лидов снизилось до минимума.
Почему это сложно
Это не просто анализ звонков, транскрибация или ChatGPT-бот.
- Понимание всего контекста. Система оценивает сделку целиком. Один звонок может выглядеть нормально, но если клиент уже три раза спрашивал цену, а менеджер обещал отправить КП два дня назад — система бьет тревогу.
- ИИ не придумывает правила. Выводы строятся строго на фактических данных компании: CRM, регламентах, скриптах и истории коммуникаций.
- Точечная эскалация. Не каждое отклонение требует вмешательства. ИИ сначала оценивает критичность, и только затем отправляет сигнал руководителю, спасая его от микроменеджмента.
Что обеспечивает надежность системы
Мы проектировали контур с упором на изоляцию и предсказуемость, чтобы нейросеть не сломала бизнес-процессы.
- Контекстная память: ИИ видит не отдельное сообщение, а историю работы с клиентом.
- Проверяемые источники: Ответы и выводы строятся исключительно на данных CRM и корпоративной базы знаний.
- Защита от ошибочных действий: Критические действия всегда проходят дополнительные проверки.
- Очередь обработки: Система выдерживает любой поток событий (тысячи звонков) и не теряет данные.
- Изоляция: Модель не получает прямого бесконтрольного доступа к редактированию CRM-системы.
PostgreSQL
pgvector
Redis
RabbitMQ
LLM (RAG)
Bitrix24