Российская ритейл-компания: 3 ИИ-агента заменили отдел из 5 человек и сократили время обработки возвратов на 85%

Российская ритейл-компания успешно внедрила оркестрацию из трёх ИИ-агентов, что позволило полностью заменить штат из пяти сотрудников. Это сократило время обработки возвратов с 42 до 6 минут и снизило нагрузку на операторов на 80%.

Если у вас есть многоступенчатые бизнес-процессы, где сотрудники «перекидывают» задачи друг другу, это уже готовый кейс для автоматизации. Напишите нашему менеджеру, он проведёт бесплатный анализ вашего бизнеса и ниши и расскажет, как именно в вашем случае получить реальный бизнес-результат от ИИ-агента, а не красивую картинку. Написать менеджеру

Как обрабатывались возвраты до внедрения ИИ

До внедрения мультиагентной системы, обработка каждого возврата в ритейл-компании (200+ магазинов, 15 тыс. заказов в день) занимала в среднем 42 минуты. В отделе поддержки работало 7 операторов, которые вручную выполняли всю цепочку задач: проверка заказа, анализ фото брака, согласование с логистикой, ответ клиенту, обновление данных в 1С. Доля ошибок достигала 14% из-за неправильной категоризации или пропущенных этапов.

Что внедрили: оркестрация трёх ИИ-агентов

Компания внедрила трёхуровневую архитектуру оркестрации ИИ-агентов:

• Агент-координатор. Выступает в роли «менеджера проекта». Принимает запрос клиента, разбивает его на подзадачи и распределяет между специализированными агентами. Он использует правила маршрутизации на основе ключевых слов (например, «возврат» направляет агенту возвратов).
• Специализированные агенты. Три узкоспециализированных агента, каждый из которых отвечает за свой участок работы, например, агент возвратов, агент качества, агент коммуникаций. Они работают с конкретными задачами, такими как проверка статуса заказа, анализ фото дефектов или обновление данных в системах.
• Система памяти и обучения. Включает краткосрочную память (контекст текущего диалога) и долгосрочную (база решённых кейсов). При ошибках оператор помечает решение, и агенты дообучаются на этих примерах раз в сутки.

Система была интегрирована с 1С:УТ 11.4 через REST API, почтовым сервером и внутренним хранилищем для фото. Было настроено 17 бизнес-правил маршрутизации, например, «возврат без брака до 1000₽» автоматически одобрялся.

Результаты и выгоды

Внедрение мультиагентной системы принесло значительные улучшения:

• Сокращение времени обработки возврата. Время, затрачиваемое на один возврат, сократилось с 42 до 6 минут, что составляет 85% экономии.
• Снижение нагрузки на операторов. Нагрузка на операторов поддержки уменьшилась на 80%. Они теперь фокусируются на нестандартных кейсах, а не на рутинных операциях.
• Повышение точности. Специализированные агенты достигли точности более 90% на узких задачах, в то время как «монолитные» агенты в предыдущих тестах показывали лишь 65%.
• Экономия на штате. Три ИИ-агента полностью заменили пять штатных сотрудников, что позволяет перераспределить ресурсы компании.

Оркестрация агентов показала свою эффективность там, где процесс состоит из нескольких последовательных этапов, есть доступ к API ключевых систем, и 40% времени сотрудников уходит на предсказуемую рутину.

Источник: habr.com

Хотите узнать, как оркестрация ИИ-агентов может оптимизировать ваши бизнес-процессы? Напишите менеджеру. Мы бесплатно проанализируем ваш кейс и покажем потенциальную выгоду.