Unilever сохранила привычные для клиентов способы отправки заказов и изменила работу с полученной информацией внутри компании.
Unilever обрабатывает около 20 миллионов заказов в год. Примерно два миллиона из них по-прежнему приходят в письмах, PDF, таблицах и фотографиях бумажных бланков. Даже при такой доле ручной работы возникают большие очереди. Остальные заказы в основном уже передаются напрямую между информационными системами. [1]
Для заказов, которые ещё требуют работы с документами, Unilever и Microsoft создали NOVA — систему из пяти ИИ-агентов на Microsoft Foundry. Она автоматизирует начальный этап работы с заказом, который затем проходит путь от получения до оплаты. NOVA читает материалы в разных форматах, проверяет извлечённые сведения и передаёт сотрудникам случаи, которые требуют их участия. [1]
Два миллиона заказов в год приходили в письмах и файлах
Крупная торговая сеть может передавать заказы напрямую из своей системы. Небольшой клиент — отправлять письмо с таблицей, а другой — присылать скан в PDF. Сотрудникам Unilever нужно было разобраться в каждом таком запросе и правильно внести заказ.
Заказов в год, по данным Unilever
Заказов приходят в письмах, PDF, таблицах и фотографиях — около 10% от примерного годового объёма
- Письмо — Свободный текст
- Документ PDF — Расположение данных меняется
- Таблица — Данные упорядочены, но единого формата нет
- Фотография бумажного бланка — Данные в изображении
Сотрудники выясняли, что хочет заказать клиент, проверяли сведения и вносили их в систему обработки заказов. NOVA берёт на себя эти задачи: чтение, проверку и ввод данных. [1]
Четыре агента извлекают данные заказа, пятый их проверяет
Microsoft описывает систему из пяти ИИ-агентов. Четыре читают входящие сообщения, учитывают контекст и извлекают сведения о заказе. Пятый проверяет их работу. Затем система передаёт заказ в обработку. Если данных не хватает или возникает необычная ситуация, подключается сотрудник. [1]
- Получение — Клиент отправляет заказ привычным способом: письмом и приложенными файлами. Переходить на новый обязательный формат не нужно.
- Разбор — Четыре агента читают материалы, разбираются в запросе клиента и извлекают сведения о заказе.
- Проверка — Пятый агент проверяет извлечённые данные, прежде чем заказ пойдёт дальше.
- Обработка или передача сотруднику — Обычный заказ продолжает обработку автоматически. Недостающие сведения и необычные случаи разбирает человек.
- Решение сотрудника — Сотрудники следят за автоматической обработкой и принимают решение, если системе нужна помощь в разборе ситуации.
На этом описание устройства NOVA в источнике заканчивается. Microsoft не раскрывает точный набор полей заказа, промпты для извлечения данных, правила проверки, набор примеров для оценки модели или подключения к системам ввода заказов. Предполагать эти детали нельзя.
Сотрудники разбирают неполные и необычные заказы
Источник сообщает, что в пилотном проекте 95% заказов проходят стандартную обработку без участия сотрудника. Это заявленная доля автоматической обработки, а не показатель точности ИИ. Независимой проверки такого результата для всех заказов Unilever в мире нет. [1]
Прочитать и подготовить
Разобрать присланные материалы, извлечь сведения о заказе и выполнить предусмотренную проверку.
Разобраться в сложном случае
Уточнить недостающие сведения, обработать необычный заказ и принять решение, для которого нужен опыт или понимание ситуации клиента.
Unilever опросила специалистов по работе с клиентскими заказами: какие повторяющиеся проверки и операции ввода занимают больше всего времени. Их опыт работы в сервисных центрах помог выбрать задачи для NOVA. [1]
Обычный заказ может пройти автоматически. Для нестандартного случая нужен понятный порядок передачи сотруднику, который отвечает за решение.
Первичная обработка сократилась с 15–20 минут примерно до 90 секунд
По словам Фрэнсиса Кастро из Unilever, на 11 пилотных рынках NOVA сократила первый этап работы с заказом с 15–20 минут примерно до 90 секунд. Это время отдельного начального этапа, а не всего процесса от получения заказа до оплаты. [1]
До внедрения: первичная обработка заказа в пилотном проекте
После внедрения: первый этап обработки на 11 пилотных рынках, по данным Unilever
В источнике также сказано об ускорении в восемь раз. Как этот показатель соотносится с приведённым примерным временем, авторы не объясняют. Поэтому здесь указано время до и после внедрения без попытки свести разные цифры к одному показателю.
Заказов без ручной обработки в пилотном проекте, по данным компании
Ускорение обработки заявок на возврат денег, по данным Unilever
Сокращение времени на подключение новых клиентов, по данным Unilever
Показатели по возврату денег и подключению клиентов относятся к связанным процессам, о которых сообщают вместе с результатами NOVA. Независимой проверки и отдельной методики измерения для каждого из них в источнике нет. NOVA уже используется в работе и обработала тысячи заказов. Расширение более чем на 50 рынков пока остаётся планом. [1]
Работа с привычными для клиентов форматами
B2B-команды могут начать с документов, которые клиенты и поставщики уже присылают. Если система умеет работать с этими форматами, отправителям может потребоваться меньше подготовки. Число агентов стоит выбирать под конкретные задачи и необходимые проверки.
Похожий подход можно рассмотреть для заявок на закупку, предложений поставщиков, претензий клиентов и входящих коммерческих предложений. Это возможные применения, а не измеренные результаты Unilever.
Входящий заказ нужно проверить, а затем передать дальше: в систему обработки или сотруднику, который примет решение.
В описанном процессе предусмотрены и проверка, и передача сложных случаев сотрудникам. Так понятно, кто за что отвечает. Само наличие этих этапов ещё не доказывает точность извлечения данных или надёжность работы с необычными документами.
Результаты пилота описаны в одном интервью
Microsoft опубликовала материал 26 октября 2026 года и приводит в нём слова руководителей Unilever. Авторы не раскрывают объём выборки пилота и полную методику оценки. Нет контролируемого сравнения, независимой проверки финансовой экономии и данных о частоте ошибок. Результат около 90 секунд относится к первому этапу на 11 рынках. Его нельзя считать средним для всей компании, временем полного цикла заказа или гарантией результата в другом бизнесе.
Долю автоматически обработанных заказов нужно оценивать вместе с ошибками и затратами на исправления. В публикации нет независимой оценки того, сколько заказов система прочитала или обработала неверно.
Что проверять и когда подключать сотрудника
Какие документы создают очередь?
Стоит отделить заказы, которые уже передаются напрямую между системами, от тех, где сотруднику приходится разбирать письма или файлы.
Что значит правильно обработать заказ?
Нужно определить обязательные поля заказа, способ проверки каждого значения и недостающие или противоречивые сведения, при которых автоматическую обработку следует остановить.
Когда нужен человек?
Заранее стоит определить, какие неполные или неоднозначные сведения требуют решения сотрудника и кто будет разбирать эти случаи.
С чем сравнивать результат?
Нужно измерять время на каждом этапе, долю сложных случаев и работу по исправлению ошибок, включая проблемы, которые обнаружились уже после ввода заказа.
Всё ещё вводите каждый заказ вручную?
Расскажите, как ваша команда получает заказы и какие данные переносит вручную. Поможем разобрать процесс, выбрать подходящие задачи для ИИ и определить, какие проверки и решения останутся за сотрудниками.
Все результаты Unilever, сведения об устройстве NOVA и планы расширения взяты из опубликованного Microsoft интервью с представителями компании. Выводы Maak.Digital — рекомендации редакции о возможном применении подхода. Они не описывают другие внедрения Unilever.
Независимый разбор Maak.Digital. Материал не заявляет о клиентских отношениях с Unilever или Microsoft. Схемы подготовлены редакцией и не являются официальными техническими схемами производителя.