Цифровизатор. Битрикс24, БФЛ, кодинг и жизнь
IT и технологии · 1 октября 2026 г.
Генерируем клиентов на услугу «Возврат страховок» с помощью ИИ
Генерируем клиентов на услугу «Возврат страховок» с помощью ИИ На встрече с заказчиком спросил: чем ещё можем быть полезны? В ответ услышал: «А можно достать из Б24 всех клиентов, у кого есть кредит в Альфа-банке?» Вопрос, на самом деле, про деньги. Клиенты с кредитами в Альфе подходят под услугу «Возврат страховок». То есть это готовая аудитория, на которой можно заработать и поднять эффективность бизнеса. Раньше это была бы проблема. Данные разрознены: где-то в карточке, где-то в комментарии, где-то в файле на Диске. Одним фильтром такое не возьмёшь. Сейчас это задача на несколько минут. У заказчика был Claude. Мы переключили его в режим кода, передали вебхук Б24 с правами на CRM и Диск и поставили задачу так же, как поставили бы сотруднику: «Найди всех клиентов, у кого есть запись про кредит в Альфа-банке». Дальше я прогнал ту же задачу на том же портале ещё в двух инструментах. Скриншоты публикую с разрешения заказчика. Результат: - Claude в режиме кода: 3 минуты, 128 клиентов - Битрикс24.Коворк: 7 минут 45 секунд, 45 клиентов - БитриксGPT.Чат: 9 минут, 99 строк Что из этого вынес: 1. Фронтирные модели не зря столько стоят. Почти втрое быстрее и почти втрое больше найденного, чем у Коворка. На реальной задаче разница чувствуется, на демо её не видно. 2. Это не потолок. Можно копать глубже: искать по тайм-лайну и по файлам на Диске. А следующим шагом сказать «создай воронку и заведи там сделки по этим клиентам». 3. Отечественные решения задачу решают, но слабее. Для первого приближения годится, для полноты выборки нет. А когда каждый найденный клиент это потенциальная сделка, недобор в 80+ человек дорого стоит.