Задача
Логистическая компания получала заявки через почту и мессенджеры. Клиенты присылали адреса, вес, габариты, даты и требования к транспорту в свободной форме, иногда во вложениях.
Менеджеры вручную разбирали сообщения, уточняли детали и переносили сведения в учётную систему. Обработка затягивалась, а часть данных терялась.
Что сделали
- 01
Разбор обращения
Извлекает маршрут, даты, характеристики груза и требования к перевозке.
- 02
Работа с вложениями
Получает сведения из PDF, Excel и транспортных документов.
- 03
Уточнение деталей
Находит недостающие поля и подготавливает вопросы клиенту.
- 04
Карточка перевозки
Заполняет заявку в учётной системе и готовит подтверждение или сообщение о статусе.
- 05
Проверка менеджером
Нестандартные заявки и условия перевозки передаются сотруднику.
Как реализовали
- YandexGPT · Yandex AI Studio
- Yandex SpeechKit
- Python
- FastAPI
- n8n
- PostgreSQL
- 1С HTTP API
YandexGPT приводит содержание сообщений к единой структуре. Yandex SpeechKit распознаёт голосовые заявки. Python проверяет обязательные поля и передаёт данные в 1С через HTTP API.
n8n связывает почту, мессенджеры и внутреннюю систему. FastAPI обслуживает обмен, PostgreSQL хранит данные обработки.
Неполные и неоднозначные заявки
В сообщении «нужно завтра отвезти 12 паллет в Казань» нет точного адреса, веса и особенностей груза. Система проверяет обязательные сведения и формирует уточняющие вопросы.
Даты, адреса и параметры груза дополнительно проверяются программно. Если данных недостаточно или они противоречат друг другу, заявка не отправляется на расчёт автоматически.
Результат
- Первичный разбор входящих заявок автоматизирован.
- Данные из переписок и документов передаются в учётную систему без повторного ввода.
- Менеджер получает структурированную заявку и вопросы для клиента. Проверка обязательных полей снижает риск пропуска сведений.
