Автоматизацию процессов с использованием ИИ

<p>1. Цели проекта</p><p>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:</p><p>• Минимизация ошибок при работе с клиентами.</p><p>• Ускорение обработки заявок.</p><p>• Повышение прозрачности и эффективности работы брокеров.</p><p>2. Этапы реализации</p><p>Этап 1: Базовая автоматизация</p><p>1. Подключение ИИ-бота для анализа кредитной истории клиентов:</p><p>• Исключение ошибок.</p><p>• Выявление ключевых факторов, таких как положительные и отрицательные стороны кредитной истории.</p><p>• Сохранение результатов анализа в карточке клиента в CRM.</p><p>2. Интеграция с АМО CRM для автоматической передачи данных.</p><p>3. Настройка уведомлений для брокеров о новых сообщениях от клиентов.</p><p>Этап 2: Проверка задолженностей</p><p>1. Интеграция с сервисами проверки ФНС и ФССП.</p><p>2. Автоматическое сохранение результатов проверок в карточке клиента.</p><p>Этап 3: Управление задачами</p><p>1. Внедрение ИИ для автоматической постановки задач брокерам на каждом этапе работы с клиентом:</p><p>• Запрос необходимых данных.</p><p>• Подготовка документов.</p><p>• Завершение этапов сделки.</p><p>2. Создание интерфейса для подтверждения задач руководителем и контроля выполнения.</p><p>3. Настройка системы уведомлений о просрочке задач.</p><p>Этап 4: Мониторинг переписок</p><p>1. Мониторинг временных метрик:</p><p>• Время ответа брокера клиенту.</p><p>• Количество сообщений без завершения задачи.</p><p>2. Построение модели NLP для анализа тональности переписок (в будущем).</p><p>3. Уведомления руководства о нарушениях в переписке.</p><p>Этап 5: Расширенная аналитика и контроль</p><p>1. Автоматическая генерация стратегий работы с клиентом на основе данных кредитной истории, задолженностей и анкетирования.</p><p>2. Расширение мониторинга:</p><p>• Анализ содержания переписки для выявления нарушений тональности или неправильного общения.</p><p>3. Функциональные требования</p><p>1. ИИ-бот для анализа данных:</p><p>• Модель обучена на реальных данных кредитных историй.</p><p>• Автоматическое выявление рисков и формирование выводов.</p><p>• Генерация рекомендаций для брокера.</p><p>2. Мониторинг переписок:</p><p>• Контроль времени ответа брокера клиенту.</p><p>• Фиксация несоблюдения правил общения (время реакции, отсутствие действий по переписке).</p><p>• В будущем — анализ тональности сообщений через NLP.</p><p>3. Уведомления и задачи:</p><p>• Уведомления брокеров о новых сообщениях клиентов.</p><p>• Постановка задач с дедлайнами и приоритетами.</p><p>• Эскалация задач при нарушении сроков.</p><p>4. Интеграция с CRM (АМО CRM):</p><p>• Использование API для передачи данных между ботом и CRM.</p><p>• Автоматическое создание и обновление карточек клиентов.</p><p>• Хранение результатов анализа, переписок и задач в CRM.</p><p>5. Безопасность данных:</p><p>• Шифрование данных на этапе передачи (HTTPS) и хранения (AES-256).</p><p>• Логирование доступа к данным.</p><p>• Соответствие требованиям законодательства РФ (152-ФЗ о персональных данных).</p><p>4. Технические требования</p><p>1. Технологии:</p><p>• Python, Node.js для разработки ИИ-ботов.</p><p>• AI/ML для анализа данных.</p><p>2. Облачные платформы:</p><p>• AWS, Яндекс.Облако.</p><p>3. Интеграции:</p><p>• API АМО CRM.</p><p>• Сервисы ФНС и ФССП.</p><p>5. Ожидаемые результаты</p><p>1. Сокращение времени на обработку заявок.</p><p>2. Исключение ошибок при анализе кредитной истории и задолженностей.</p><p>3. Повышение качества работы брокеров за счет контроля и автоматизации задач.</p><p>4. Прозрачность процесса работы с клиентами для руководства.</p>