Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Оценка контрагентов

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Риск сотрудничества с ненадежными контрагентами: Компании сталкиваются с проблемами при выборе партнеров, что может привести к финансовым потерям, задержкам поставок и юридическим спорам.
  2. Недостаток данных для принятия решений: Отсутствие полной и актуальной информации о финансовом состоянии, репутации и юридической истории контрагентов.
  3. Ручная обработка данных: Трудоемкость и ошибки при ручном анализе большого объема данных о потенциальных партнерах.

Типы бизнеса​

  • Производственные компании, зависящие от поставщиков сырья и комплектующих.
  • Юридические фирмы, оказывающие услуги по проверке контрагентов.
  • Финансовые учреждения, оценивающие кредитоспособность клиентов.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматизированный сбор данных: Агент собирает данные из открытых источников, включая финансовые отчеты, судебные базы данных, рейтинги и отзывы.
  2. Анализ рисков: Оценка финансовой устойчивости, репутации и юридической истории контрагентов.
  3. Генерация отчетов: Создание подробных отчетов с рекомендациями по сотрудничеству.
  4. Интеграция с CRM: Автоматическое обновление данных о контрагентах в системах управления клиентами.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для компаний, которым требуется локальное решение для оценки контрагентов.
  • Мультиагентная система: Для крупных предприятий с множеством филиалов, где каждый агент отвечает за свой регион или тип контрагентов.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для анализа финансовых данных и прогнозирования рисков.
  • NLP (обработка естественного языка): Для анализа текстовых данных, таких как судебные решения, отзывы и новости.
  • Графовые нейронные сети: Для выявления связей между контрагентами и оценки их влияния на риски.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные из открытых источников, включая реестры, базы данных и социальные сети.
  2. Анализ: Используя машинное обучение и NLP, агент анализирует данные, выявляя потенциальные риски.
  3. Генерация решений: На основе анализа агент формирует отчет с рекомендациями.
  4. Интеграция: Отчеты автоматически загружаются в CRM или другие системы управления.

Схема взаимодействия​

[Пользователь] -> [Запрос на оценку контрагента] -> [ИИ-агент] -> [Сбор данных] -> [Анализ] -> [Генерация отчета] -> [Пользователь]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ бизнес-процессов и определение ключевых задач.
  2. Подбор решения: Адаптация готовых моделей или разработка с нуля.
  3. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  4. Обучение: Настройка моделей на основе данных компании.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Получите API-ключ на нашей платформе.
  2. Используйте эндпоинты для отправки запросов на оценку контрагентов.
  3. Получайте ответы в формате JSON для дальнейшей обработки.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "company_name": "ООО Ромашка",
  "request_type": "risk_assessment"
}

Ответ:

{
  "company_name": "ООО Ромашка",
  "risk_level": "medium",
  "financial_stability": "stable",
  "legal_issues": [
    {
      "case_id": "12345",
      "description": "Судебный спор с поставщиком"
    }
  ],
  "recommendation": "Рекомендуется дополнительная проверка"
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "action": "update_contractor",
  "data": {
    "company_name": "ООО Ромашка",
    "new_data": {
      "financial_report": "2023_Q2.pdf"
    }
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Данные обновлены"
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. Оценка контрагента

    • POST /api/v1/contractor/assess
    • Назначение: Запрос на оценку рисков контрагента.
    • Пример запроса и ответа см. выше.

  2. Обновление данных

    • POST /api/v1/contractor/update
    • Назначение: Обновление данных о контрагенте.
    • Пример запроса и ответа см. выше.

  3. Получение отчета

    • GET /api/v1/contractor/report/company_name
    • Назначение: Получение готового отчета по контрагенту.

Примеры использования​

Кейс 1: Производственная компания​

Компания "СтальПро" использует агента для оценки поставщиков металла. Агент выявил, что один из поставщиков имеет судебные споры с клиентами, что позволило избежать сотрудничества с ненадежным партнером.

Кейс 2: Юридическая фирма​

Юридическая фирма "ПравоГарант" интегрировала агента в свою CRM-систему для автоматической проверки контрагентов клиентов. Это сократило время подготовки отчетов на 40%.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем оптимальное решение для вашего бизнеса.
Связаться с нами