Разработка информационной системы приоритизации клиентских заявок

Актуальность
Разработка технологии, позволяющей приоритезировать заявки, поступающие от клиентов - важная задача для производственного бизнеса, работающего в условиях открытого конкурентного рынка с большим, десятки и сотни тысяч, числом номенклатуры готовой продукции, поскольку обработка этих заявок: расчет конструкции, себестоимости, определение сроков поставки для коммерческого предложения, - дорогой процесс, в котором заняты десятки специалистов различного профиля. Кроме того, неправильная изначальная оценка приоритета часто бывает причиной отказа контрагентов с выгодными заказами от сотрудничества и перехода их к другим производителям.
Проблема
Опыт работы на рынке кабельно-проводниковой продукции показывает, что из 100% запросов на формирование коммерческого предложения на производство и поставку продукции лишь 10-15% переходят в стадию сделки. Но поскольку с одной стороны - конкуренция очень высока, с другой - часто в запросах клиентов фигурирует номенклатура, ранее не производившаяся на предприятии, возникает необходимость проводить процесс конструкторско-технологической подготовки производства применительно к 100% заявок клиентов. Таким образом, объем "холостой" работы технологов, конструкторов и финансистов может достигать 90%. При этом, приоритезация обработки запроса происходит "вручную", характеризуется эпизодичностью и бессистемностью.
Цель
В ходе реализации совместного проекта планируем получить инструмент, позволяющий на основе имеющейся информации, влияющей на отнесение того или иного заказа к одной из категорий важности, автоматически формировать оценку такой категории для определения плана обработки поступающих заявок службами предприятия в целях максимизации маржинального дохода предприятия.
Задачи
1. Ознакомление и изучение стека входящей информации: примеры запросов клиентов, имеющиеся данные в учетной системе, данные из открытых источников, оказывающие влияние на оценку заявки. 2. Разработка архитектуры предлагаемого решения: мультиагент, LLM, ML, алгоритмическая обработка, иное. 3. Проверка и реализация гипотез: обучение ИИ, макетирование агентов. 4. Разработка системы на основании подтвержденных подходов. 5. Разработка методов интеграции с системой, обеспечивающей поставку данных. 6. Интерфейсная часть. 7. Тестирование на потоке реальных данных
Результат
Результат - программное обеспечение, способное с помощью методов интеграции с учетной системой и с почтовым сервисом менеджеров по продажам в автоматическом режиме выставлять оценку привлекательности заявки клиента на основании актуальных данных в момент ее поступления
Партнёры проекта
ООО «МОСИТЛАБ»
***