Цель проекта
Автоматизация обработки входящих заказов с интеграцией в 1С
Текущая ситуация
- Ручная обработка: Менеджеры тратят 15-20 минут на каждое письмо
- Сложная номенклатура: Клиенты называют товары по-разному (ДК, кольцо дорожное, КЦД-10)
- Разные форматы: Заявки приходят в письмах, таблицах, PDF, рукописных заметках
- Сортировка вручную: Нужно разделять заказы, бухгалтерию, юридические вопросы
- Ошибки ввода: Человеческий фактор при переносе данных в 1С
Что получите
- Автоматический мониторинг: Система проверяет почту каждые 30-60 секунд
- Умная сортировка: Автоматически распределяет по отделам (Заказы, Бухгалтерия, Юридический, Спам)
- AI-распознавание: Извлекает данные из любых форматов без дополнительных сервисов
- Библиотека синонимов: Находит правильный товар независимо от написания
- Интеграция с 1С: Автоматически создает проект заказа в вашей системе
- Обучение: Сотрудники дописывают нераспознанное в библиотеку синонимов
Схема работы системы
1. Мониторинг и сбор писем
Email-парсер: Система подключается к вашему почтовому серверу и автоматически проверяет указанную папку каждые 30-60 секунд. Все новые письма и вложения извлекаются для дальнейшей обработки.
2. Автоматическая сортировка
AI-классификация: Система анализирует содержание письма и автоматически сортирует по категориям: Заказы, Бухгалтерия, Юридический отдел, Спам, Прочее. Только заказы идут в обработку.
3. Распознавание через OpenAI API
Промпт-инжиниринг: Критический этап! Используются специально разработанные промпты, которые указывают AI где и что искать. Качество промпта напрямую влияет на точность распознавания номенклатуры, количества и характеристик товаров. Система извлекает данные из любых форматов: текст, PDF, Excel, Word, изображения, даже рукописные заметки.
4. Библиотека синонимов (ключевой модуль)
Сопоставление номенклатуры: Система ищет товар в библиотеке синонимов. Одна позиция из 1С может иметь множество альтернативных названий (ДК, кольцо дорожное, КЦД-10). Приоритет отдается наиболее популярным товарам по статистике продаж. Вы управляете этой библиотекой через удобный интерфейс.
5. Отправка в 1С
API-интеграция: Все распознанные данные автоматически отправляются в 1С через API. Система создает проект заказа клиента с найденной номенклатурой, количеством и характеристиками. Если товар не найден в библиотеке, передается как есть.
6. Обучение на реальных данных
Дообучение системы: Сотрудники разбирают частные случаи нераспознанных товаров прямо в админке и дописывают новые соответствия в библиотеку синонимов. С каждым таким случаем система становится точнее и умнее.
Ключевые модули системы
1. Мониторинг почты и сбор данных
- Система регулярно проверяет указанную папку на почтовом сервере каждые 30-60 секунд
- Анализирует каждое новое письмо и определяет его тип
- Автоматически сортирует: Заказы, Бухгалтерия, Юридический отдел, Спам, Прочее
- Выделяет письма от клиентов с заказами для дальнейшей обработки
- Скачивает все содержимое: вложения (PDF, фото, Excel, Word, любые файлы) + текст письма
- Извлекает максимум данных о клиенте: название компании, ИНН, контактное лицо, телефон, адрес доставки
- Извлекает данные заказа: номенклатура, количество, единицы измерения, характеристики (размеры, марка, ГОСТ)
2. Распознавание вложений
Обработка через OpenAI API:
- Анализ текста письма и всех вложений через OpenAI API
- Универсальное распознавание любых форматов: PDF, Excel, Word, изображения, рукописный текст
- Использование специализированных промптов для точного извлечения данных
- Извлечение данных клиента: название компании, ИНН, контактное лицо, телефон, адрес доставки
- Извлечение номенклатуры с учетом специфики ЖБИ (ГОСТы, размеры, марки)
- Извлечение количества, единиц измерения и характеристик товаров
- Формирование структурированных данных для дальнейшей обработки
3. Система администрирования
Полное управление системой:
- Синхронизация с 1С: Кнопка для выгрузки всех товарных позиций отсортированных по частоте покупок
- Управление библиотекой синонимов: Прикрепление альтернативных названий к товарам (КЦД-10 = "ДК", "дорожное кольцо")
- Интерфейс дообучения: Разбор нераспознанных случаев и добавление новых соответствий в библиотеку
- История заявок: Просмотр всех обработанных писем с детализацией
- Аналитика: Статистика точности распознавания и сопоставления
- Базовая библиотека заполняется нами на основе 30 тестовых писем, далее вы дополняете сами
Этапы разработки и стоимость
Этап 1: Система автоматического сопоставления номенклатуры (21 день) - 180 000 ₽
Задача: Разработать ядро системы - автоматическое распознавание и сопоставление товарных позиций из заказов клиентов с номенклатурой завода.
- Аудит текущих процессов: Аудит текущих процессов обработки заявок
- Анализ данных: Анализ 30 реальных, сложных и разнообразных писем с заказами, анализ актуального номенклатурного справочника
- Проектирование: Проектирование технической архитектуры системы
- Формирование базовой библиотеки синонимов: На основе тестовой выборки, загрузка каталога в БД
- Административная панель: Интерфейс загрузки писем от клиентов, база данных с каталогом номенклатуры, библиотека синонимов
- Парсинг через OpenAI API: Извлечение товарных позиций из текста письма
- Высокоточное сопоставление с номенклатурным справочником: Использование библиотеки синонимов с приоритетом по частоте покупок, алгоритм поиска с учетом альтернативных названий
- Двухступенчатое сопоставление: 1) Поиск в библиотеке синонимов по фрагментам, 2) OpenAI API пытается сопоставить с каталогом, 3) Нераспознанное → на ручную обработку
- Интерфейс дообучения: Оператор сопоставляет нераспознанные позиции с каталогом, обработка неоднозначных случаев, система запоминает новые соответствия
→ Критерий приемки: Работающая панель с БД. Система принимает письмо → распознает позиции → сопоставляет автоматически → выводит нераспознанное → оператор обучает → при повторной загрузке находит обученные позиции. Гарантируем: система накапливает знания и обучается.
Аналогия с менеджером по продажам: Когда новый сотрудник приходит в компанию, он не знает всю номенклатуру с первого дня. Он учится, запоминает, что "КС-10-9", "К-10-9", "стеновое кольцо" и "колодезное кольцо" — это разные названия одного изделия. Наша система работает по тому же принципу: она не гарантирует 100% распознавание в первый день, но она запоминает каждое исправление оператора и с каждым заказом становится умнее. Разница в том, что система не болеет, не выгорает и не увольняется, она работает 24/7.
Этап 2: Модуль сбора и распознавания данных (35 дней) - 150 000 ₽
Задача: Автоматизация сбора писем с почтового сервера и полное распознавание содержимого через OpenAI API.
- Модуль сбора данных: Автоматическое извлечение писем и вложений из указанной папки на почтовом сервере, проверка каждые 30-60 секунд
- Автоматическая сортировка: AI-классификация заявок по отделам (Заказы, Бухгалтерия, Юридический, Спам, Прочее)
- Интеграция с OpenAI API: Распознавание вложений любых форматов (PDF, Excel, Word, изображения, рукописный текст)
- Разработка промптов: Специализированные промпты для точного извлечения данных из документов ЖБИ
- Извлечение данных клиента: Название компании, ИНН, контактное лицо, телефон, адрес доставки
- Извлечение номенклатуры: Наименование, количество, характеристики (размеры, марка, ГОСТ)
- Интеграция с Этапом 1: Передача распознанных данных в модуль сопоставления
→ Критерий приемки: Система автоматически собирает письма, сортирует по категориям, скачивает вложения и корректно извлекает данные клиента и номенклатуры из всех форматов, представленных в тестовом наборе
Этап 3: Интеграция с 1С и расширенная система администрирования (35 дней) - 180 000 ₽
Задача: Подключение к 1С и создание расширенной административной панели с аналитикой.
- Интеграция с 1С: REST API для синхронизации каталога и статистики продаж из 1С, API для отправки обработанных и проверенных данных в систему 1С, автоматическое формирование проектов заказов клиента через API
- Совместная работа с программистом Заказчика: Координация по интеграции с 1С
- Обновление библиотеки синонимов: Приоритизация с учетом частоты покупок из 1С
- Web-интерфейс для управления системой: Расширенная административная панель
- Управление библиотекой синонимов: Интерфейс управления (добавление/редактирование/удаление), массовые операции, кнопка синхронизации каталога из 1С (выгрузка по частоте покупок)
- Интерфейс дообучения: Разбор нераспознанных товаров и добавление в библиотеку, аналитика эффективности обучения
- История заявок: Все обработанные заявки с детализацией и поиском
- Аналитика и статистика: Точность распознавания, популярные товары, динамика обучения, Dashboard с ключевыми метриками работы системы
→ Критерий приемки: Работающая интеграция с 1С + полнофункциональная административная панель с расширенной аналитикой и удобным управлением всеми модулями системы
Этап 4: Предобучение, развертывание и передача (14 дней) - 270 000 ₽
Задача: Предобучение системы на реальных данных клиента, полное развертывание и передача системы заказчику.
- Предобучение базы синонимов: Заказчик предоставляет базу соответствий (письма клиентов → поставленные товары), мы обучаем систему на реальных данных для максимальной точности с первого дня работы
- Развертывание системы на сервере Заказчика: Установка и настройка
- Передача полного исходного кода: Git-репозиторий Заказчика
- Инструкции по развертыванию: README + Docker-compose для развертывания "с нуля"
- Техническая документация: Архитектура системы, схемы БД, описание API
- Руководство администратора: По эксплуатации и администрированию системы
- 4-часовой онлайн-воркшоп: Для технических специалистов
- Подготовка обучающих материалов: Для персонала
→ Критерий приемки: Система предобучена на данных Заказчика + развернута на сервере + передан полный код + подготовлена документация + проведено обучение персонала
*Общий срок разработки: 105 дней (15 недель / 3.5 месяца)
Финансовые детали
График платежей
Поэтапная оплата в течение 5 дней после подписания Акта приемки по этапу:
- 180 000 ₽ — после приемки Этапа 1 (Система сопоставления номенклатуры)
- 150 000 ₽ — после приемки Этапа 2 (Модуль сбора и распознавания данных)
- 180 000 ₽ — после приемки Этапа 3 (Интеграция с 1С и администрирование)
- 270 000 ₽ — после приемки Этапа 4 (Предобучение, развертывание и передача)
*Оплата производится только после успешного выполнения критериев приемки каждого этапа
Итого: 780 000 ₽
Операционные расходы
Ежемесячные затраты на инфраструктуру:
- Сервер Linux: 5 000 ₽/месяц
- Прокси: 2 000 ₽/месяц
- Токены OpenAI: 12 000 ₽/месяц
- Итого: 19 000 ₽/месяц
*Расчет для 3000 писем/месяц
Гарантии и поддержка
- Гарантийный срок: 90 дней с даты сдачи системы
- Безвозмездное устранение ошибок в гарантийный период
- Передача полного исходного кода в ваш Git-репозиторий
- Docker-контейнеры для развертывания
- Полная техническая документация
- 4-часовой воркшоп для технических специалистов
Передача результатов работ
Исходный код и развертывание
- Полный исходный код в ваш Git-репозиторий
- Подробные инструкции по развертыванию (README)
- Docker-compose для развертывания "с нуля"
- Комментированный код по стандартам
Документация и обучение
- Техническая документация (архитектура, схемы БД, API)
- Руководство администратора
- 4-часовой онлайн-воркшоп для технических специалистов
- Обучающие материалы для персонала
Временные рамки
Общая продолжительность: 105 дней (15 недель / 3.5 месяца)
Этап 1 (21 день)
- Система сопоставления номенклатуры: Аудит + базовая админка + парсинг через AI + двухступенчатое сопоставление + дообучение
Этап 2 (35 дней)
- Модуль сбора и распознавания: Автосбор писем + сортировка + распознавание всех форматов через OpenAI API
Этап 3 (35 дней)
- Интеграция и администрирование: Подключение к 1С + расширенная админка с аналитикой
Этап 4 (14 дней)
- Предобучение и внедрение: Обучение на реальных данных клиента + развертывание + передача + документация
Еженедельные спринты
Каждый вторник проводятся онлайн-встречи, на которых мы демонстрируем промежуточные результаты и достигнутый функционал
- День 21 (вторник, 3 недели): Приемка Этапа 1 — работающая система сопоставления номенклатуры с дообучением
- День 56 (вторник, 8 недель): Приемка Этапа 2 — автоматический сбор писем + распознавание данных из всех форматов
- День 91 (вторник, 13 недель): Приемка Этапа 3 — интеграция с 1С + расширенная админка с аналитикой
- День 105 (вторник, 15 недель): Приемка Этапа 4 — система предобучена на данных клиента + развернута + документация + обучение
Промежуточные встречи проводятся еженедельно для отчетности по прогрессу работ
Технологический стек
AI и распознавание
- OpenAI API: Универсальное распознавание любых форматов вложений
- Промпт-инжиниринг: Специализированные промпты для точного извлечения номенклатуры ЖБИ
- Библиотека синонимов: PostgreSQL-таблица с альтернативными названиями товаров
- Рейтинговая система: Приоритизация по частоте покупок из 1С
Backend и база данных
- Python + FastAPI: Основной бэкенд и REST API
- PostgreSQL: Хранение заявок, библиотеки синонимов, логов
- Celery + Redis: Асинхронная обработка писем
- Email API: Подключение к почтовому серверу
- REST API c 1С: Синхронизация каталога и отправка заказов
Административная панель
- VueJs 3: Современный frontend
- Интерфейс управления библиотекой синонимов
- Интерфейс дообучения: разбор и добавление нераспознанных товаров
- Аналитика и статистика обработки заявок
Развертывание
- Docker Swarm: Контейнеризация и оркестрация всей системы
- Linux Server: Работа на вашем сервере
- Nginx: Веб-сервер
- Git: Передача исходного кода в ваш репозиторий