Telegram-бот для приёма заявок: голос, текст, скриншоты

Что вы узнаете:

схема: от сообщения клиента до карточки заказа, которую подтверждает человек
как бот сопоставляет позиции с каталогом, единицами и остатками, и где ошибается
пример карточки подтверждения на вымышленном заказе
что подготовить до запуска, как проверить бота и когда он не нужен

Коротко: что делает бот для приёма заявок

Бот принимает заявку в том виде, в котором её прислал клиент: текстом, голосовым сообщением или скриншотом переписки. Затем он выделяет нужные поля: кто заказывает, куда доставить, какие товары и в каком количестве нужны, к какому сроку. После этого бот сопоставляет позиции с каталогом, приводит единицы измерения к принятым в каталоге и показывает готовую карточку на подтверждение. Если он не уверен, то предлагает варианты кнопками, а не угадывает.

Такая задача часто возникает у оптовых поставщиков: клиенты пишут в мессенджер свободным текстом, а сотрудникам приходится по несколько раз в день расшифровывать голосовые и переносить позиции в таблицу или учётную систему. В запросах компаний на поиск исполнителей повторяется один и тот же сценарий: принять заявку в любом формате, сверить позиции с каталогом и остатками, показать карточку и дождаться подтверждения.

Бот не принимает за менеджера решения о цене, скидках и отгрузке. Он сокращает ручную работу: сотруднику остаётся проверить карточку и подтвердить её.

Пять шагов от сообщения до заказа

Приём. Клиент пишет боту. В описании Telegram Bot API у входящего сообщения есть поля voice, photo и document.
Преобразование в текст. Модель распознавания речи расшифровывает голосовое сообщение, а модель для работы с изображениями считывает текст со скриншота. На этом этапе получается текст заявки, а не готовый заказ.
Извлечение полей. Языковая модель выделяет из текста имя клиента, адрес, позиции, количество, срок и условия оплаты. Неясные поля она оставляет пустыми, а не додумывает.
Сопоставление. Программа сверяет позиции с каталогом, а клиентов - со справочником, приводит единицы измерения к тем, которые приняты в каталоге, и проверяет остатки. На этом этапе чаще нужны правила, а не модель.
Подтверждение. Бот показывает карточку: что он понял, что нашёл и в чём сомневается. Клиент или менеджер подтверждает данные, исправляет их или выбирает вариант кнопкой. После этого в описанной схеме заказ передаётся в учётную систему.

Пример карточки на вымышленной заявке

Клиент присылает голосовое: «Нам на пятницу два ящика лимонов, десять килограммов лука и сиропа вишнёвого побольше, как в прошлый раз».

Поле	Что распознал бот	Статус
Клиент	ООО «Пример» (найден по Telegram-аккаунту в справочнике)	подтверждено справочником
Срок	ближайшая пятница	нужно подтвердить дату
Позиция 1	лимон, 2 ящика → 2 ящика (в каталоге единица - ящик)	есть на остатке
Позиция 2	лук репчатый, 10 кг → 10 кг	есть на остатке
Позиция 3	«сироп вишнёвый, побольше, как в прошлый раз»	неясно количество: предложить варианты кнопками

Для третьей позиции бот не указывает «500 штук» наугад. Вместо этого он спрашивает: «В прошлый раз вы брали 6 бутылок. Взять столько же или другое количество?» - и показывает кнопки. Неуверенность должна превращаться в вопрос, а не в строку заказа.

Что подготовить

Каталог в таблице. Укажите артикул, название, единицу измерения, коэффициент пересчёта упаковок, синонимы и частые разговорные названия («колбаса докторская» и «докторка»).
Справочник клиентов. Добавьте название компании, контакты, имя клиента в Telegram и адреса доставки.
Правила для единиц измерения. Определите, в чём учитывается каждая позиция: в ящиках, коробках, упаковках или килограммах. Зафиксируйте, как переводить одну единицу в другую.
Остатки. Бот может работать с выгрузкой из учётной системы, которая обновляется несколько раз в день. В карточке стоит показывать время выгрузки: «по данным на 10:00».
Правила передачи заявки сотруднику. Например, если клиент новый, сумма выше порога, позиция не найдена или остатка недостаточно.
Закрытый доступ. Если бот предназначен только для ваших клиентов, список допущенных аккаунтов хранится на вашей стороне, а новых клиентов подключает менеджер.

Интеграции с учётными системами, CRM и API можно обсудить при разборе задачи. В решении LLAIM для ИИ-агентов предусмотрены каналы Telegram, WhatsApp, VK, Avito и веб-чат, а также интеграции с CRM и ERP, 1С, корпоративными API и вебхуками.

Где бот может ошибиться

Голосовые сообщения. Из-за шума или диалекта модель может перепутать названия, например «сироп ванильный» и «сироп банановый». Поэтому карточку нужно подтверждать.
Скриншоты. Мелкий шрифт, обрезанные строки и фото экрана могут привести к пропускам. Если часть строки не читается, бот должен сообщить об этом, а не подставлять значение.
Неоднозначные названия. Если клиент пишет «масло», бот не знает, имеется ли в виду сливочное, подсолнечное или машинное. Нужно уточнить.
Устаревшие остатки. Если остатки выгружаются раз в день, бот может предложить товар, которого уже нет. В карточке стоит показывать время обновления данных и делать оговорку.
Фразы вроде «как в прошлый раз». Чтобы понять такую заявку, нужна история заказов клиента. Если её нет, бот должен задать вопрос.

Когда такой бот не нужен

Заявок несколько в неделю: ручной разбор может обойтись дешевле.
Заявки уже приходят в структурированном виде, например через форму или личный кабинет.
В каталоге нет порядка: позиции дублируются, единицы измерения не указаны, названия различаются. Сначала стоит привести каталог в порядок. Пошаговый разбор прайсов - в статье «Как сделать прайс-лист через нейросеть».
Клиенты не готовы писать боту и звонят менеджеру. В таком случае сначала нужно решить организационную задачу.

Персональные данные

В голосовых сообщениях и скриншотах могут быть имена, телефоны и адреса. Определите, где эти данные хранятся, как долго, кто имеет к ним доступ и передаются ли они во внешние сервисы распознавания или языковой модели. Вопросы обработки персональных данных и варианты сократить их передачу мы разбирали в статье «Работа с нейросетью и 152-ФЗ». Подходящую схему должен определить ваш юрист или ответственный за обработку данных.

Как проверить бота до запуска

Соберите 50-100 реальных заявок за прошлый период: текстовые, голосовые и со скриншотами. Включите сообщения с шумом и опечатками, а не только образцовые.
Обработайте их ботом и сравните получившиеся карточки с тем, что в итоге внесли в учётную систему.
Посчитайте, сколько карточек менеджер подтвердил без правок, сколько исправил и сколько бот отправил на уточнение.
Проверьте отдельные случаи: товар, которого нет в каталоге, нереальное количество, клиент, которого нет в справочнике.
Запустите бота для нескольких клиентов параллельно с ручным процессом и сравните результаты за несколько недель.

Если ошибок много, сначала выясните, на каком этапе они возникают: при распознавании, сопоставлении с каталогом или применении правил. Менять модель стоит в последнюю очередь.

Если хотите обсудить бота для вашего каталога, оставьте заявку. Мы проведём первичную консультацию и оценим сроки и стоимость. О решениях для ИИ-агентов можно узнать на странице «ИИ-агенты». Смежные материалы: чат-бот для приёма заказов на автозапчасти, бот для продаж в Telegram и страница об автоматизации процессов.

Источники

Документация Telegram для разработчиков: Bot API, описание обновлений и сообщений (core.telegram.org/bots/api)
Страницы решений LLAIM: «ИИ-агенты», «Автоматизация процессов»
Материалы блога LLAIM: «Как сделать прайс-лист через нейросеть», «Работа с нейросетью и 152-ФЗ»

Telegram-бот для приёма заявок от клиентов: как превратить голос, текст и скриншоты в заказ