Отрасль
Логистика и транспорт
Агентские ИИ-системы для 3PL, грузоперевозок и транспортных компаний.
Боль отрасли в 2026 году
Дефицит водителей и диспетчеров — до 20%. Ручная диспетчеризация и обработка документов «съедают» рейсы и штрафуют за простои. Клиенты требуют статус груза в реальном времени, у диспетчера нет ресурса.
Типовые сценарии автоматизации
Классификация заявок клиентов и маршрутизация
Поток: Заявка от клиента → агент-классификатор (тариф/документы/претензия) → маршрутизация в нужного диспетчера
Эффект: Сокращение SLA первого ответа в 4–5 раз
RAG-ассистент диспетчера и водителя
Поток: База тарифов, маршрутов, правил перевозки → RAG-агент → ответы за секунды
Эффект: Рост производительности логистической службы до 70%
Телеграм-бот водителя и клиента
Поток: Водитель и клиент пишут боту → бот достаёт статус рейса, ETA, документы из ТМС
Эффект: Сервис 24/7 без расширения штата диспетчеров
Связь с методологией
Аудит начинаем с карты обращений и ТМС/CRM-стека. Пилот — один процесс с самой высокой нагрузкой.
Чек-лист готовности
- ТМС/CRM с API (или возможность парсинга писем/обменов)
- Структурированные тарифы и правила перевозки
- Чёткие роли диспетчер/водитель/клиент в текущем процессе
- Согласие клиентов на коммуникацию через ботов
Частые вопросы по отрасли
Поддерживаете ли работу с ATI и ЕГАИС?
Да. На аудите подключаем нужные источники. ATI — через API, ЕГАИС — через интеграцию с вашим решением.
Как с многомодальностью (фото документов от водителя)?
Используем модели с поддержкой изображений (GigaChat Vision, Cotype, Qwen-VL). Агент сам читает накладные.