Проект: интернет-магазин корейской косметики (1С-Битрикс + 1С:УТ 11, собственный склад и дропшиппинг). Продолжение истории про автоматизацию работы с поставщиками.
Задача
Переписка с поставщиками шла в двух каналах — Viber и почта — в свободной форме: подтверждения заказов, вопросы по статусам, коммерческие переговоры, претензии. Всё это разбирали вручную, и рутинные подтверждения тонули в общем потоке.
Решение
Поверх middleware внедрён двухступенчатый чат-бот на базе LLM — с принципом «человек всегда контролирует важное»:
- Этап 1 — механика. Автоматические подтверждающие ответы поставщикам с дедупликацией сообщений и маршрутизацией по каналам (Viber через Wazzup24 API, email через IMAP).
- Этап 2 — понимание. LLM-классификатор входящих по категориям: FAQ, запрос статуса, коммерческие переговоры, претензии. Автоответ — только при уверенности классификатора ≥ 0.80; автоприменение подтверждений заказа — только при ≥ 0.95, иначе тихая эскалация менеджеру.
- Коммерческие переговоры не отвечаются автоматически принципиально: LLM готовит черновик, менеджер утверждает его в админке. Претензии получают автоподтверждение получения и флаг
needs_attentionв канбане.
Результат
Рутинные подтверждения и типовые вопросы обрабатываются без участия человека. При этом система спроектирована так, что LLM не может самостоятельно взять коммерческое обязательство — частичные подтверждения и спорные случаи гарантированно попадают к менеджеру.
Что из этого можно взять себе
Главный урок этого кейса не в том, что «ИИ отвечает за вас», а в том, где проходит граница доверия. Правильный ИИ-агент берёт рутину и честно поднимает руку там, где нужна ответственность человека. Пороги уверенности и эскалация — это и есть безопасное внедрение.
Тонете в переписке с клиентами или поставщиками?
На бесплатном экспресс-аудите разберём ваши каналы общения и определим, что можно доверить ИИ-агенту, а что должно остаться за человеком.