AI-аналитик операционных отклонений для ритейл-сети

Задача клиента и исходная проблема

Основная задача проекта — выделять аномалии в потоке данных и объяснять, на что команде стоит обратить внимание в первую очередь.

Исходный процесс до проекта выглядел так: сотрудники просматривали отчеты вручную и замечали отклонение, когда оно уже влияло на результат.

Что именно реализовали

Для этой задачи команда реализовала решение, в котором ИИ-ассистент берет на себя повторяющийся этап процесса, собирает нужные данные и передает сотруднику только случаи, где требуется решение человека.

• Данные.
• Правила.
• Аномалии.
• Объяснения.
• Уведомления.
• Задачи.
• Права доступа.
• Журнал действий.
• Контроль исключений и запуск на реальном потоке.

Как работает решение

1. 01

   Запрос или документ

   Основная задача проекта — выделять аномалии в потоке данных и объяснять, на что команде стоит обратить внимание в первую очередь.

2. 02

   Подготовка контекста

   Для этой задачи команда реализовала решение, в котором ИИ-ассистент берет на себя повторяющийся этап процесса, собирает нужные данные и передает сотруднику только случаи, где требуется решение человека.

3. 03

   ИИ-обработка

   Внутри решения предусмотрены данные, правила, аномалии, объяснения, уведомления, задачи, права доступа, журнал действий, уведомления, контроль исключений и запуск на реальном потоке.

4. 04

   Передача результата

   В контуре решения связаны CRM, база знаний, email, API.

5. 05

   Рабочий эффект

   Бизнес-польза кейса выражается в том, что команда быстрее замечает риск и может отреагировать до того, как он превратится в потери или срыв срока.

Техническая логика и интеграции

Внутри решения предусмотрены данные, правила, аномалии, объяснения, уведомления, задачи, права доступа, журнал действий, уведомления, контроль исключений и запуск на реальном потоке. Подтверждённые системы и элементы: CRM, база знаний, email, API.