Автоматизацию процессов с использованием ИИ

1. Цели проекта

Создание автоматизированной системы для оптимизации бизнес-процессов кредитно-брокерской компании, включая анализ кредитной истории, проверку задолженностей, мониторинг переписок брокеров, управление задачами и интеграцию с CRM. Основные цели:

• Минимизация ошибок при работе с клиентами.

• Ускорение обработки заявок.

• Повышение прозрачности и эффективности работы брокеров.

2. Этапы реализации

Этап 1: Базовая автоматизация

1. Подключение ИИ-бота для анализа кредитной истории клиентов:

• Исключение ошибок.

• Выявление ключевых факторов, таких как положительные и отрицательные стороны кредитной истории.

• Сохранение результатов анализа в карточке клиента в CRM.

2. Интеграция с АМО CRM для автоматической передачи данных.

3. Настройка уведомлений для брокеров о новых сообщениях от клиентов.

Этап 2: Проверка задолженностей

1. Интеграция с сервисами проверки ФНС и ФССП.

2. Автоматическое сохранение результатов проверок в карточке клиента.

Этап 3: Управление задачами

1. Внедрение ИИ для автоматической постановки задач брокерам на каждом этапе работы с клиентом:

• Запрос необходимых данных.

• Подготовка документов.

• Завершение этапов сделки.

2. Создание интерфейса для подтверждения задач руководителем и контроля выполнения.

3. Настройка системы уведомлений о просрочке задач.

Этап 4: Мониторинг переписок

1. Мониторинг временных метрик:

• Время ответа брокера клиенту.

• Количество сообщений без завершения задачи.

2. Построение модели NLP для анализа тональности переписок (в будущем).

3. Уведомления руководства о нарушениях в переписке.

Этап 5: Расширенная аналитика и контроль

1. Автоматическая генерация стратегий работы с клиентом на основе данных кредитной истории, задолженностей и анкетирования.

2. Расширение мониторинга:

• Анализ содержания переписки для выявления нарушений тональности или неправильного общения.

3. Функциональные требования

1. ИИ-бот для анализа данных:

• Модель обучена на реальных данных кредитных историй.

• Автоматическое выявление рисков и формирование выводов.

• Генерация рекомендаций для брокера.

2. Мониторинг переписок:

• Контроль времени ответа брокера клиенту.

• Фиксация несоблюдения правил общения (время реакции, отсутствие действий по переписке).

• В будущем — анализ тональности сообщений через NLP.

3. Уведомления и задачи:

• Уведомления брокеров о новых сообщениях клиентов.

• Постановка задач с дедлайнами и приоритетами.

• Эскалация задач при нарушении сроков.

4. Интеграция с CRM (АМО CRM):

• Использование API для передачи данных между ботом и CRM.

• Автоматическое создание и обновление карточек клиентов.

• Хранение результатов анализа, переписок и задач в CRM.

5. Безопасность данных:

• Шифрование данных на этапе передачи (HTTPS) и хранения (AES-256).

• Логирование доступа к данным.

• Соответствие требованиям законодательства РФ (152-ФЗ о персональных данных).

4. Технические требования

1. Технологии:

• Python, Node.js для разработки ИИ-ботов.

• AI/ML для анализа данных.

2. Облачные платформы:

• AWS, Яндекс.Облако.

3. Интеграции:

• API АМО CRM.

• Сервисы ФНС и ФССП.

5. Ожидаемые результаты

1. Сокращение времени на обработку заявок.

2. Исключение ошибок при анализе кредитной истории и задолженностей.

3. Повышение качества работы брокеров за счет контроля и автоматизации задач.

4. Прозрачность процесса работы с клиентами для руководства.