Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Управление контрактами для логистики и транспортных услуг

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Сложность управления большим количеством контрактов: Компании сталкиваются с трудностями в отслеживании сроков, условий и обязательств по множеству контрактов.
  2. Риск упущения важных сроков: Пропуск сроков оплаты, поставок или других обязательств может привести к штрафам и ухудшению отношений с клиентами.
  3. Неэффективное использование данных: Отсутствие автоматизированного анализа данных контрактов приводит к упущенным возможностям для оптимизации процессов.
  4. Ручная обработка документов: Трудоемкость и ошибки при ручном вводе и обработке данных.

Типы бизнеса​

  • Экспедиторские компании.
  • Логистические операторы.
  • Транспортные компании.
  • Компании, занимающиеся мультимодальными перевозками.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматизация управления контрактами:
    • Хранение и структурирование данных контрактов.
    • Напоминания о сроках выполнения обязательств.
  2. Анализ условий контрактов:
    • Выявление ключевых параметров (стоимость, сроки, штрафы).
    • Сравнение условий контрактов для оптимизации.
  3. Прогнозирование рисков:
    • Анализ данных для выявления потенциальных рисков (например, задержки поставок).
  4. Интеграция с другими системами:
    • Подключение к CRM, ERP и другим платформам для автоматизации процессов.
  5. Генерация отчетов:
    • Автоматическое создание отчетов по выполнению контрактов.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для компаний с небольшим объемом контрактов.
  • Мультиагентная система: Для крупных компаний с распределенными процессами.

Типы моделей ИИ​

  • Natural Language Processing (NLP): Для анализа текста контрактов и извлечения ключевых данных.
  • Машинное обучение: Для прогнозирования рисков и оптимизации условий.
  • Оптимизационные алгоритмы: Для автоматизации принятия решений на основе данных контрактов.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных:
    • Загрузка контрактов в систему (PDF, Word, Excel).
    • Интеграция с существующими базами данных.
  2. Анализ:
    • Извлечение ключевых параметров (сроки, суммы, условия).
    • Классификация контрактов по типам и приоритетам.
  3. Генерация решений:
    • Рекомендации по оптимизации условий.
    • Напоминания о сроках выполнения обязательств.
  4. Интеграция:
    • Подключение к CRM, ERP и другим системам.
  5. Обучение:
    • Постоянное улучшение модели на основе новых данных.

Схема взаимодействия​

[Пользователь] -> [Загрузка контрактов] -> [ИИ-агент] -> [Анализ данных] -> [Генерация отчетов и рекомендаций] -> [Интеграция с CRM/ERP]

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ бизнес-процессов компании.
    • Определение ключевых задач для автоматизации.
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готовых решений или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Подключение к существующим системам.
  4. Обучение:
    • Настройка модели на основе данных компании.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Регистрация на платформе:
    • Получите API-ключ для доступа к сервису.
  2. Загрузка контрактов:
    • Используйте эндпоинт /upload-contract для загрузки документов.
  3. Получение данных:
    • Используйте эндпоинт /get-contract-data для получения структурированных данных.
  4. Настройка уведомлений:
    • Используйте эндпоинт /set-reminders для настройки напоминаний.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

POST /predict-risk
{
  "contract_id": "12345",
  "parameters": ["delivery_time", "payment_terms"]
}

Ответ:

{
  "risk_level": "medium",
  "recommendations": ["extend_delivery_time", "renegotiate_payment_terms"]
}

Управление данными​

Запрос:

POST /upload-contract
{
  "file": "base64_encoded_pdf",
  "metadata": {"client": "Client A", "type": "transport"}
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "contract_id": "12345"
}

Анализ данных​

Запрос:

GET /get-contract-data?contract_id=12345

Ответ:

{
  "contract_id": "12345",
  "client": "Client A",
  "delivery_time": "30 days",
  "payment_terms": "net 30"
}

Ключевые API-эндпоинты​

ЭндпоинтМетодОписание
/upload-contractPOSTЗагрузка контракта в систему.
/get-contract-dataGETПолучение данных по контракту.
/set-remindersPOSTНастройка напоминаний.
/predict-riskPOSTПрогнозирование рисков.

Примеры использования​

Кейс 1: Автоматизация напоминаний​

Компания загрузила 100 контрактов в систему. Агент автоматически настроил напоминания о сроках оплаты и поставок, что позволило избежать штрафов.

Кейс 2: Оптимизация условий​

Агент проанализировал условия 50 контрактов и предложил изменить сроки поставок для 10 из них, что снизило логистические издержки на 15%.

Напишите нам​

Готовы оптимизировать управление контрактами? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение!
Свяжитесь с нами