Перейти к основному содержимому

Претензионная аналитика

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  1. Высокая нагрузка на юридический отдел: Ручная обработка претензий и исков требует значительных временных и человеческих ресурсов.
  2. Риск ошибок: Человеческий фактор может привести к ошибкам в анализе документов и формировании ответов.
  3. Долгие сроки обработки: Ручная обработка претензий замедляет процесс, что может привести к ухудшению отношений с клиентами и партнерами.
  4. Сложность анализа больших объемов данных: Юридические отделы часто сталкиваются с необходимостью анализа большого количества документов, что затрудняет оперативное принятие решений.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Производственные компании, сталкивающиеся с большим количеством претензий от клиентов и поставщиков.
  • Юридические фирмы, предоставляющие услуги по обработке претензий и исков.
  • Компании, работающие в сфере логистики и поставок, где часто возникают споры по контрактам.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматическая обработка претензий: Агент анализирует входящие претензии, классифицирует их и формирует предварительные ответы.
  2. Анализ документов: Использование NLP для извлечения ключевых данных из юридических документов, контрактов и претензий.
  3. Прогнозирование исходов споров: На основе исторических данных и анализа текущей ситуации агент прогнозирует возможные исходы споров.
  4. Генерация отчетов: Автоматическое формирование отчетов по претензиям, включая статистику и рекомендации для юридического отдела.
  5. Интеграция с CRM и ERP системами: Агент интегрируется с существующими системами управления для автоматического обмена данными.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть внедрен в юридический отдел компании для автоматизации обработки претензий.
  • Мультиагентное использование: В случае крупных компаний с несколькими юридическими отделами возможно использование нескольких агентов для распределения нагрузки.

Типы моделей ИИ​

  • Natural Language Processing (NLP): Для анализа текстовых документов и извлечения ключевых данных.
  • Машинное обучение: Для классификации претензий и прогнозирования исходов споров.
  • Анализ временных рядов: Для анализа исторических данных и выявления тенденций.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные из входящих претензий, контрактов и других юридических документов.
  2. Анализ данных: Используя NLP и машинное обучение, агент анализирует документы, классифицирует претензии и извлекает ключевые данные.
  3. Генерация решений: На основе анализа агент формирует предварительные ответы на претензии и рекомендации для юридического отдела.
  4. Интеграция с системами: Агент автоматически обновляет данные в CRM и ERP системах, а также формирует отчеты.

Схема взаимодействия​

[Входящие претензии] -> [Анализ документов (NLP)] -> [Классификация претензий] -> [Формирование ответов] -> [Интеграция с CRM/ERP]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ текущих процессов обработки претензий и выявление ключевых задач.
  2. Анализ процессов: Определение точек автоматизации и интеграции с существующими системами.
  3. Подбор решения: Адаптация готовых решений или разработка с нуля в зависимости от потребностей бизнеса.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие бизнес-процессы и системы.
  5. Обучение: Обучение сотрудников работе с агентом и настройка моделей ИИ на основе исторических данных.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы​

  1. Регистрация на платформе: Создайте учетную запись на нашей платформе.
  2. Получение API-ключа: После регистрации вы получите API-ключ для доступа к функциям агента.
  3. Интеграция с CRM/ERP: Используйте API для интеграции агента с вашими системами управления.
  4. Настройка агента: Настройте параметры агента в соответствии с вашими потребностями.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "task": "predict_outcome",
  "data": {
    "claim_id": "12345",
    "claim_text": "Претензия по качеству продукции..."
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "prediction": {
    "outcome": "likely_to_win",
    "confidence": 0.85
  }
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "task": "update_claim_status",
  "data": {
    "claim_id": "12345",
    "status": "resolved"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Claim status updated successfully."
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "task": "analyze_claims",
  "data": {
    "time_period": "last_month"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "analysis": {
    "total_claims": 120,
    "resolved_claims": 100,
    "pending_claims": 20,
    "average_resolution_time": "5 days"
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "task": "generate_response",
  "data": {
    "claim_id": "12345",
    "claim_text": "Претензия по качеству продукции..."
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "response": "Уважаемый клиент, ваша претензия рассмотрена..."
}

Ключевые API-эндпоинты​

Основные API-эндпоинты​

  1. /predict_outcome: Прогнозирование исхода претензии.
  2. /update_claim_status: Обновление статуса претензии.
  3. /analyze_claims: Анализ претензий за определенный период.
  4. /generate_response: Генерация ответа на претензию.

Примеры использования​

Кейсы применения агента​

  1. Производственная компания: Автоматизация обработки претензий от клиентов по качеству продукции.
  2. Юридическая фирма: Ускорение анализа контрактов и претензий для клиентов.
  3. Логистическая компания: Оптимизация процессов урегулирования споров с поставщиками.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.

Контакты