Розробка AI-системи автоматичного заповнення карточки клієнта після дзвінка
Видобує структуровані дані з транскрипту дзвінка та автоматично заповнює поля CRM — імена, адреси, дати, суми, переваги. Оператор тільки перевіряє та підтверджує замість ручного введення.
NER для видобування сущностей
Використовує LLM (GPT-4o) для видобування сущностей з оцінками впевненості:
- customer_name, address, email, phone
- order_details, complaint_description
- preferred_contact_time, next_appointment
- notes
Скоринг впевненості
Кожне видобуте поле отримує:
- value
- confidence (0.0–1.0): 1.0=явно, 0.7=імпліцитно, 0.3=припущення
- source: цитата з транскрипту
- needs_review прапорець якщо confidence < 0.6
Розумне злиття з існуючими даними
Не перезаписує старі дані низькою впевненістю новими. Пропонує оператору варіанти для підтвердження.
UI для оператора
Кольорова індикація: зелений=висока впевненість, жовтий=потребує підтвердження, сірий=порожнє.
Терміни: NER + одна CRM — 2–3 тижні. Мультиплатформенна система з UI — 1,5 місяця.