Это кейс про ИИ-ассистента внутри 1С, который снимает с менеджеров поток однотипных B2B-вопросов. Клиент дистрибьютора сварочных материалов открывает обработку прямо в рабочей базе 1С:IFRS, пишет вопрос по-человечески и получает ответ по своим данным: сроки заказов, остатки на складах и аналоги. Под капотом — GigaChat, которому 1С отдаёт нужные таблицы.
В чём была проблема
Менеджеры тонут в звонках. «Когда моя партия?», «Есть UONII-13/55 4.0?», «А чем заменить, если нет?» — это десятки одинаковых обращений в день, при том что все ответы уже лежат в 1С. Задача была не сделать красивый чат, а разгрузить менеджеров: дать клиенту самому получать ответ, но только по его заказам и без доступа к чужим данным.
Решение: обработка в 1С + GigaChat по расписанию
В базе сделали обработку с полем вопроса и полем ответа. ИИ отвечает по трём таблицам, которые 1С готовит из своих регистров:
Заказы: Код контрагента, Номер заказа, Статус доставки,
Артикул, Наименование, Дата доставки, Количество, Сумма
Остатки: Артикул, Наименование, Склад, Количество,
Артикул аналога, Наименование аналога
Аналоги: Артикул, Наименование, Артикул аналога, Наименование аналогаКлючевое решение по производительности: данные уходят в ИИ не при каждом вопросе, а по настраиваемому расписанию. Так клиент не ждёт выгрузку на каждый запрос, а ассистент отвечает мгновенно по заранее подготовленному контексту.
Изоляция по контрагенту — главное требование
Ответы строго ограничены данными того контрагента, к которому привязан пользователь (свойство «Основной покупатель»). Клиент физически не может увидеть чужие заказы или цены. Плюс тематический фильтр: если вопрос не про заказы, остатки или аналоги, ассистент вежливо отвечает, что помогает только по этим темам, и приводит примеры вопросов, на которые ответит.
Аналоги и история
Отдельная логика по аналогам: даже когда искомый товар в наличии, ассистент всё равно называет и его аналог с остатком — это подсказывает клиенту замену и помогает не терять продажу, когда основной артикул на нуле. Вся переписка (вопрос + ответ с меткой времени) пишется в регистр — это и история для клиента, и материал для анализа спроса.
Как в принципе строить ответы ИИ по данным 1С — разбираем в статьях про ИИ-менеджера на GigaChat и запросы к данным 1С через LLM.
Хотите такой ассистент в своей базе 1С
Если ваши менеджеры отвечают клиентам на одни и те же вопросы, которые уже есть в 1С, — это автоматизируется. Как связать 1С с GigaChat и другими LLM через HTTP-сервис, разбираем на курсе по ChatGPT и нейросетям для 1С.