AI-агент для оптового дистриб’ютора: як приймати замовлення з Viber, Telegram і пошти одразу в 1С/BAS

У оптовій компанії замовлення рідко приходять через сайт. Їх надсилають у Viber і Telegram, фотографують рукописний список, пишуть «як минулого разу» або надсилають Excel у власному форматі. Далі менеджер переносить це в 1С чи BAS вручну. Розбираємо, як влаштований AI-агент, який збирає такі замовлення, звіряє їх із номенклатурою й залишками та створює чернетку в обліковій системі. І де в цій схемі обов’язково лишається людина.

Де губляться замовлення

Клієнт оптовика не думає про ваш довідник товарів. Він пише «кран ½ кульовий — 2 ящики», а в базі це «Кран кульовий ВР ½″», облік у штуках, а в ящику 60 штук. Типові місця, де замовлення втрачає час або точність:

• Назви й одиниці. У клієнта свої скорочення, у базі — артикули й повні найменування. Ящики, упаковки й штуки плутаються.
• Формати. Фото списку, голосове, PDF-рахунок, Excel із власними колонками клієнта.
• Залишки. Менеджер прийняв замовлення, а товару вже немає або він у резерві.
• Час. Замовлення, що прийшли після робочого дня, чекають ранку, а вранці їх заводять у базу разом із новими.

Порахуйте свій випадок: кількість замовлень на день помножте на хвилини на одне. Наприклад, 60 замовлень по 4 хвилини — це 4 години роботи менеджера щодня, і це ще без часу на виправлення помилок.

Попит на таку автоматизацію вже є. Серед 187 AI-замовлень на українських біржах фрілансу за травень–вересень 2026 року 14 (7%) стосувалися обробки документів і замовлень: 1С/BAS, рахунки, прайси. Медіанна ціна в цих замовленнях — 10 000 грн: це заявлені бюджети й ставки, а не оплачені рахунки.

Як працює агент: шість кроків

1. Збір. Агент підключений до каналів: Telegram-бота, Viber-бота, поштової скриньки для замовлень. Голосові він розшифровує, фото й PDF розпізнає, Excel читає за заголовками колонок.
2. Розбір. Мовна модель витягує з повідомлення клієнта, позиції, кількості, одиниці й бажану дату доставки. Результат — структуровані дані за фіксованою схемою, а не вільний текст.
3. Зіставлення з номенклатурою. Кожну позицію агент шукає в довіднику товарів за артикулом, назвою й синонімами з історії замовлень цього клієнта. До кожного збігу він додає рівень впевненості.
4. Перевірка. Залишок і резерви, ціна за договором або типом цін клієнта, кратність упаковки, мінімальна сума замовлення, кредитний ліміт і заборгованість.
5. Чернетка. Агент створює в 1С/BAS непроведений документ замовлення: «Замовлення клієнта» чи «Замовлення покупця», залежно від конфігурації. Клієнту він відповідає, що прийнято, чого немає і що треба уточнити.
6. Погодження. Менеджер бачить чернетку з позначеними сумнівними позиціями, виправляє їх і проводить документ. Агент не проводить документи й не змінює ціни сам.

Хороша ознака проєкту — агент вміє перепитати. Якщо клієнт написав «фітинги як того разу», а в історії три різні замовлення, він покаже їх клієнту й попросить вибрати, а не вгадуватиме.

Як агент підключається до 1С/BAS

Модель не повинна мати прямого доступу до бази. Тому інтеграція AI-агента з 1С/BAS — це не «доступ ChatGPT до обліку», а окремий шар із переліком дозволених дій: «знайти товар», «показати залишок», «створити чернетку». Агент працює від окремого користувача з мінімальними правами, а кожна його дія записується в журнал.

Спосіб підключення залежить від системи:

Якщо компанія ще працює на 1С 7.7 і планує перехід на BAS, логіку агента варто тримати окремо від облікової системи. Тоді після переходу зміниться лише адаптер до бази, а розбір замовлень, зіставлення й сценарії погодження залишаться.

Канали: Telegram, Viber і пошта

Починати краще з одного каналу, через який приходить найбільше замовлень. Коли розбір і зіставлення працюють стабільно, новий канал додається швидко: змінюється лише вхід.

Де без людини не обійтися

Агент готує, людина вирішує. На практиці за менеджером залишаються:

• нові клієнти й нестандартні умови: відстрочка, знижки, особлива доставка;
• позиції, де агент не впевнений у збігу з номенклатурою;
• заміни й аналоги, коли товару немає;
• проведення документів, резерв і зміна цін;
• претензії, повернення й конфліктні розмови.

Ці межі записують у права агента заздалегідь, а не в промпт. Тоді агент не зможе провести документ, навіть якщо клієнт дуже попросить.

Як перевірити агента до запуску

1. Зберіть 100–200 реальних замовлень за останні місяці з усіх каналів і приберіть з них персональні дані.
2. Проженіть їх через агента на тестовій копії бази й порівняйте з тим, що завели менеджери.
3. Дивіться на три цифри: частку позицій, зіставлених правильно, частку замовлень без жодної правки і частку помилок, які агент не позначив як сумнівні. Остання — найважливіша.
4. Запустіть пілот на два тижні: агент створює чернетки паралельно з менеджером, а ви порівнюєте результат.

Реальні замовлення важливіші за будь-який демо-сценарій. Саме в них трапляються скорочення, опечатки й «як минулого разу», на яких агенти й помиляються.

Скільки це триває і що порахувати до старту

Простий сценарій без розбору вільного тексту — наприклад, Excel у сталому форматі перетворюється на чернетку в BAS — запускають за тиждень. Агент із розбором повідомлень, зіставленням номенклатури, правами, погодженням і журналом зазвичай займає від двох тижнів, а складна інтеграція — 2–4 тижні. Плюс пілот.

Щомісячні витрати складаються з оплати мовної моделі за фактичним обсягом, сервера, супроводу й, якщо потрібен Viber, його щомісячної плати за бота. Порівнюйте це з годинами менеджерів, які ви порахували на початку, і з ціною помилок у замовленнях.

Чекліст перед стартом

1. Хто зараз приймає замовлення, у яких каналах і скільки їх на день.
2. Чи наведено лад у довіднику товарів: артикули, одиниці, дублі. Засмічений довідник зіпсує зіставлення швидше за будь-яку модель.
3. Які дані потрібні агенту: залишки, типи цін, договори, кредитні ліміти.
4. Який спосіб підключення дає ваша конфігурація: HTTP-сервіси, OData чи обмін файлами.
5. Хто погоджує чернетки і що агенту заборонено.
6. Як клієнт отримає підтвердження і що робити з позиціями, яких немає.
7. Чи є тестова копія бази для прототипу.
8. Які цифри вважатимете успіхом: час від повідомлення до чернетки, частка замовлень без правок, кількість помилок.

Часті питання

Чи можна підключити агента до 1С 7.7?

Так, але через обмін файлами чи проміжну таблицю, бо сучасного API там немає. Залишки будуть актуальні на момент останнього вивантаження, і це треба чесно казати клієнтам у відповідях агента.

Чи безпечно давати AI доступ до облікової системи?

Ризики суттєво зменшують три речі: окремий користувач із мінімальними правами, тільки чернетки без проведення і журнал усіх дій. Модель не бачить базу цілком, а отримує лише дані, потрібні для конкретного замовлення.

А якщо клієнти пишуть скороченнями й з помилками?

Саме для цього і потрібна мовна модель, а не звичайний пошук за назвою. Допомагає і історія: якщо клієнт сто разів називав товар по-своєму, агент це врахує. Усе, в чому він не впевнений, трапляє до менеджера з позначкою.

Висновок

AI-агент для опту — це не чат-бот, який веде облік замість бухгалтера. Це конвеєр: зібрати замовлення з усіх каналів, розібрати, зіставити з номенклатурою, перевірити й підготувати чернетку для людини. Почніть з одного каналу й одного типу замовлень, перевірте агента на реальних даних і лише потім розширюйте.