AI-агент и автоматизация обработки заявок

Описание

Задача клиента заключалась в том, чтобы сократить ручную обработку входящих заявок, ускорить первичную квалификацию лидов и убрать потери на этапе передачи информации между отделами. До внедрения решения менеджеры вручную собирали данные из форм, мессенджеров и CRM, уточняли типовые вопросы, распределяли обращения по ответственным и дублировали часть информации в разные системы.

Нужно было создать решение, которое автоматически принимает обращения, анализирует содержание, определяет тип запроса, собирает недостающие данные, передаёт информацию в нужные каналы и помогает команде быстрее доводить клиента до следующего шага.

Решение

Я спроектировал и реализовал AI-агента с использованием интеграционной логики и автоматизационных сценариев на базе n8n / Make, дополнив их кастомной backend-логикой там, где требовались более гибкие правила обработки.

Была выстроена цепочка: приём заявки из сайта, мессенджера или CRM, первичный анализ текста, классификация обращения по типу, формирование структурированных данных, запуск нужного workflow и передача результата в CRM, Telegram, email или внутреннюю систему. Для повторяющихся сценариев были реализованы автоматические ответы, уведомления, маршрутизация задач и контроль статусов.

Дополнительно предусмотрел возможность масштабирования сценариев: подключение новых источников заявок, расширение логики квалификации, добавление ручных точек контроля и аналитики по этапам обработки.

Результат

В результате клиент получил не просто набор интеграций, а рабочий инструмент автоматизации входящего потока. Команда сократила количество ручных операций, ускорила первичную обработку обращений и получила более прозрачный процесс распределения заявок между сотрудниками.

Решение применяется в ежедневной работе: входящие обращения автоматически попадают в нужный контур, менеджеры тратят меньше времени на рутину, а бизнес получает более стабильную и управляемую воронку обработки запросов.

Презентация проекта