AI order intake demo

Заявка клієнта (Excel / PDF / фото) → номенклатура з SKU → готовий файл для 1С жива симуляція

Заявки приходять у трьох різних форматах і жодна назва товару не збігається дослівно з номенклатурою на складі. Ця симуляція показує саме той механізм, що і потрібен у ТЗ: розпізнавання довільного вхідного формату → семантичне зіставлення з внутрішньою базою SKU з оцінкою впевненості (Confidence Score) → позиції з низькою впевненістю автоматично йдуть менеджеру на підтвердження, а не в замовлення напряму → на виході єдиний Excel-файл фіксованої структури, готовий до імпорту в документ замовлення 1С.

Вхідні заявки

Excel-рядок

Товар: Труба ПП 32х5.5 Кількість: 40 м Замовник: ФОП Коваленко, заявка №1182

Скан PDF

рахунок-запит\nпоз.1: кран куля лат. 1/2" ХВ\nкіл-ть 12 шт\nпокупець: ТОВ "Гідросвіт" зам. #1183

Фото / рукописна нотатка

"фітінг перех. 32-25 - 6 шт для Коваленка, заявка та сама"

Результат: зіставлення з номенклатурою (SKU)

АртикулНоменклатураК-стьОд.ВпевненістьСтатус
чекає на обробку заявки 1
чекає на обробку заявки 2
чекає на обробку заявки 3
Що саме автоматизується: вихідний файл завжди має однакову структуру — Артикул, Номенклатура, Кількість, Од. виміру, Покупець/№ заявки — незалежно від того, у якому вигляді прийшла заявка. Позиції з Confidence Score нижче порогу (у демо — 95%) ніколи не потрапляють у замовлення автоматично: агент зупиняється і чекає підтвердження менеджера, показуючи 2-3 найближчих варіанти з бази. Це і є межа автономності агента з ТЗ — точність там, де вона потрібна, без ручного передруку там, де вона не потрібна.