UniTech AI
Stage 2.Вкладення. Голос. Ті самі замовлення.
Stage 1 навчив систему читати текстові запити менеджерів і підбирати номенклатуру з каталогу 1С. Stage 2 закриває те, що Stage 1 бачити не може: замовлення у вкладеннях і телефонні дзвінки. Це не фіча збоку — це доступ до більшості реального трафіку, який зараз проходить повз AI.
01 / Stage 1
Що система вже вміє
Менеджер отримує запит клієнта, натискає кнопку в 1С — і за секунди бачить підбір номенклатури з наявністю по складах. Це працює сьогодні, на живому каталозі.
239 502позиції каталогу
повна номенклатура 1С в індексі системи
63.3%листів повністю правильно
на контрольній вибірці 188 реальних листів; влучань у топ-5 — 84.7%
130 305позицій з наявністю
залишки по 24 складах напряму з 1С, з термінами постачання
запит менеджера
→ L0 історія клієнта · що замовляв раніше
→ L1 коди й артикули · точний пошук
→ L3 розуміння змісту · векторний підбір
→ rerank · фінальний топ-5
→ reject · «не знайдено» замість вигадки
02 / Межа Stage 1
Чого система не бачить
Stage 1 читає текст листа. Але значна частина реальних замовлень у тексті листа не міститься — вона у вкладенні, у дзвінку або без ціни. Це і є зона Stage 2.
~46%
Замовлень немає в тексті листаВони у вкладеннях: Excel-специфікації, PDF-заявки, фото списку. Система читає лише текст → майже половина замовлень проходить повз AI. На контрольній вибірці частка сягала 62%.
100%
Телефонні дзвінки не обробляютьсяКлієнт диктує замовлення голосом, менеджер набиває вручну. Голос → текст відсутній → цілий канал замовлень поза системою.
87%
Каталогу без ціниМенеджер бачить прочерк і йде дивитись ціну вручну. Синк цін неповний → підсумок замовлення не рахується автоматично.
03 / Рішення
Два напрями Stage 2
Обидва напрями роблять одне: перетворюють новий тип входу на ті самі «товарні рядки», з якими Stage 1 уже працює. Тому вони підключаються до готового ядра, а не будують нове.
A · Розбір вкладень — пріоритет
Лист із вкладенням → система витягує товарні рядки з файлу → каскад підбору Stage 1. Закриває найбільшу діру: ~46% замовлень, які зараз невидимі.
Excel / CSV — найпростішеPDF-текст — простоPDF-скан — OCRФото — OCR + vision
B · Голос → замовлення
Запис дзвінка → транскрипція → витягання позицій із розмовної мови → каскад підбору. Відкриває телефонний канал, який зараз повністю ручний.
Транскрипція — вирішена задачаЯкість аудіо — головний факторРозмовна мова — складніше за лист
04 / Архітектура
Одне ядро, нові входи
Stage 2 не переписує систему. Вкладення і голос перетворюються на товарні рядки й вливаються в уже випробуваний каскад підбору. Наслідок — ризик нижчий, ніж виглядає: ядро вже працює на тексті.
Входи Stage 1 — вже працюють
Текст листа
email від клієнта
Ручна вставка
менеджер копіює текст
Входи Stage 2 — нові канали
Вкладення
Excel · PDF · фото — парсер / OCR
Запис дзвінка
аудіо — транскрипція
Спільне ядро — без змін
Нормалізація → товарні рядки
будь-який вхід зводиться до того самого формату
Каскад L0·L1·L3·rerank·reject
картка позиції: наявність · склади · термін
05 / Ефект
Що це дає
Головна метрика пілоту — скільки замовлень доходить до AI без ручного набивання. Stage 2 підіймає її не на відсотки, а в рази, бо відкриває канали, які зараз закриті повністю.
| Замовлення надходить як | Зараз (Stage 1) | Після Stage 2 |
|---|
| Текст листа | розбирається | розбирається |
| Excel / PDF вкладення | повз AI (~46%) | розбирається автоматично |
| Фото списку / креслення | повз AI | OCR + підбір |
| Телефонний дзвінок | повністю ручний | транскрипція + підбір |
06 / Обсяг · Термін · Вартість
Умови
Точні цифри — після того, як UniTech передасть приклади: 20–50 дзвінків і зразки вкладень усіх типів. Оцінка по прикладах, не наосліп — реальний recall кожного напряму вимірюється до фіксації ціни.
Обсяг робіт
—
розробка + операційна вартість / замовлення
Термін
—
по напрямах: вкладення → голос
Вартість
—
разова + вартість обробки
AРозбір вкладень
першим — найбільший обсяг
- Excel / CSV — детерміноване, найбільший обсяг, роблять першим
- PDF-текст — прямий парсинг
- PDF-скан і фото — OCR, окремою смугою
BГолос → замовлення
паралельно / після A
- Транскрипція запису дзвінка
- Витягання позицій і наміру з розмовної мови
- Той самий каскад підбору
Наступний крок
Щоб перейти від оцінки «на око» до точних цифр — потрібні приклади. Далі все по порядку.
01Приклади від UniTech20–50 дзвінків різної якості + зразки вкладень усіх типів
02Оцінка по прикладахМала вибірка через пайплайн — реальний recall кожного напряму
03Обсяг і вартістьРозробка + операційна вартість, розкладка по напрямах
04ПогодженняТЗ і умови — вичитуємо разом, коригуємо
05СтартСпершу вкладення (Excel/PDF), далі скани й фото, паралельно голос