Kai

Для наглядности вот пример, как это можно попробовать реализовать. Схема очень грубая и требует доработок именно под ваши задачи. Повторюсь, это только пример:
Автоматизация анализа клиентской базы и сегментации
Цель: Превратить сырые данные (например, из Excel) в готовые портреты клиентов и прогнозы.

Действия:
Соберите все данные в одну точку.

Экспортируйте данные из 1С, CRM, телефона менеджеров в одну Google Таблицу или Excel. Минимум полей: Имя клиента, Сумма покупок, Дата последней покупки, Статус (активный/неактивный), Просрочка по оплате (да/нет).

Поручите нейросети проанализировать и сегментировать клиентов.

Можно использовать ChatGPT Plus (с подключением к интернету) или YandexGPT.

Загрузите вашу таблицу (или дайте доступ к Google Sheet) и дайте промт:

«Проанализируй предоставленные данные о клиентах. Раздели всех клиентов на 4 сегмента: 1) VIP (часто и много покупают), 2) Постоянные (стабильные, но не крупные), 3) Новые (с потенциалом), 4) Уходящие (давно не покупали). Для каждого сегмента предложи 3 конкретных действия по удержанию или повышению продаж. Результат представь в виде четкого списка.»

Вы получите готовый план действий по каждой группе клиентов. Это и есть автоматизация аналитики.

Автоматизация напоминаний об оплате и работы с дебиторкой
Цель: Чтобы напоминания о просроченных платежах отправлялись сами, с персонализированным текстом и в нужный момент.

Действия:
Настройте триггеры в таблице.

В Google Sheets или Excel можно настроить простые правила: «Если в столбце «Просрочка» значение > 0, то выделить строку красным».

Напишите скрипт отправки уведомлений.

Можно использовать Google Apps Script (бесплатный, встроен в Google Sheets) или Telegram Bot.

Создайте Telegram-бота через @BotFather.

Напишите в Google Apps Script простой код, который будет проверять таблицу на наличие «красных» ячеек и отправлять вам или менеджеру сообщение в Telegram: «У клиента [Имя] просрочка по оплате в размере [Сумма]. Свяжись с ним.»

Можно использовать ChatGPT API, чтобы скрипт не просто сообщал о факте, а генерировал готовый текст сообщения для клиента, вежливый или строгий, в зависимости от срока просрочки.

Вы получаете автоматизированную систему оповещения, которая не дает ни одному просроченному платежу «потеряться».

Автоматизация входящих обращений (Чат-бот)
Цель: Разгрузить менеджера по ответам на типовые вопросы: «Какой у меня баланс?», «Когда подойдет оплата?», «Мне нужен счет».

Действия

Создайте базу знаний.

Запишите в отдельный документ все частые вопросы клиентов и ответы на них.

Обучите чат-бота.

Инструмент: Dialogflow (есть бесплатный тариф).

Создайте агента в Dialogflow.

В разделе «Intents» («Намерения») создайте сценарии. Например, намерение check_balance.

В «Training phrases» укажите, как могут спросить клиенты: «какой у меня баланс», «сколько я должен», «есть ли у меня задолженность».

В «Responses» пропишите ответ: «Для проверки баланса, укажите, пожалуйста, название вашей компании.» Далее этот ответ можно подключить к вашей API (базе данных), чтобы бот выдавал реальные цифры.

Интегрируйте бота на сайт или в Telegram.

Dialogflow дает готовый код для вставки на сайт или инструкцию для подключения к популярным мессенджерам.

До 50% типовых запросов будут обрабатываться мгновенно и автоматически, 24/7.

Прогнозирование платежей и выявление рисков
Цель: Нейросеть предупредит вас, какой клиент, скорее всего, не оплатит счет в срок, чтобы вы могли действовать на опережение.

Действия:
Соберите исторические данные.

Вам нужна история: по каким клиентам были задержки оплат, а по каким — нет.

Используйте платный, но мощный инструмент для анализа.

Можно использовать Pandas AI (библиотека для Python) или Copilot в Microsoft Power BI.

Вы загружаете ваши данные и задаете вопрос системе на естественном языке:

«Проанализируй историю платежей клиентов и выдели 5 основных признаков, которые correlated с повышенным риском просрочки платежа. Построй прогноз: для каких клиентов из текущей базы вероятность просрочки в следующем месяце выше 70%?»

Вы получаете не просто догадки, а основанный на данных список клиентов из группы риска. Вы можете заранее предложить им индивидуальные условия или усилить работу с ними.

Вы не сможете одним кликом «включить нейросеть». Но вы можете последовательно внедрять элементы ИИ в свою работу, начиная с бесплатных инструментов. Если этот пример будет вам полезен в ваших начинаниях по изучению этой темы, это будет очень хорошо.

Для решения этой задачи можно попробовать воспользоваться :
Бесплатные / Условно-бесплатные инструменты :

ChatGPT (OpenAI): Для анализа данных, генерации писем, создания скриптов.

Google Sheets/Excel + AI-плагины: (например, SheetGod, AI Query) для обработки табличных данных без сложных формул.

Dialogflow (Google): Для создания простых чат-ботов с интеллектуальным распознаванием намерений.

Telegram Bot API: Для автоматизации уведомлений и приема платежей.

yagpt.yandex.ru (YandexGPT): Аналог ChatGPT для работы с текстами на русском языке.

Платные и более мощные решения (для масштабирования):

Pandas AI / Microsoft Copilot в Power BI: Для глубокого анализа и визуализации данных в режиме диалога.

Готовые AI-CRM: Например, Salesforce Einstein, HubSpot AI — нейросеть встроена прямо в систему.

Специализированные сервисы: АстроСофт (прогнозирование дефолтов), Контакт-центры с ИИ (например, на базе Just AI, SberDevices).

Добрый день! Все зависит от конкретной задачи. Например нейросеть может анализировать исходя из исторических данных скормленых ей что именно «часто спрашивают вместе» рассчитает оптимальное место с точки зрения минимизации пути сборщика. Или построит оптимальный маршрут обхода для каждого конкретного заказа или группы заказов (Система WMS), для того ,чтобы сборщик тратил меньше времени на обход склада по заказам. Предыдущий комментатор прав ,для складской логистики есть множество решений. От совсем простых до профессиональных.

Жестко пресекать это как?

Полностью соглашусь, трудно хорошо общаться с человеком , зная , что за спиной происходит непрерывное перемывание костей. Даже иногда поражаешься ,откуда у этих людей столько энергии и времени. Лучше бы делом занимались.

Нейросети всё быстрее, рабочий день — всё короче. А мы как всегда: освободилось время — сразу давай придумывать ,чем бы еще себя нагрузить😄