Платформа продаж и сопровождения партнёрской сети на живых данных

Задача

Компании с распределённой партнёрской сетью нужна была платформа продаж и сопровождения. Первая задача: партнёры и руководители не могли быстро узнать, кто в команде неактивен и что мешает следующему уровню. Данные лежали в бэкофис-базе и внутренних API, и каждый ответ требовал ручной аналитики. Пускать LLM к базе напрямую было нельзя: персональные данные, чужие команды и схема БД должны были остаться закрытыми.

Что сделали

• Собрали чат- и голосового ассистента. Вопрос разбирается и уходит либо во внутренние API клиента, либо в SQL-запрос к бэкофису, который модель генерирует только на чтение. Ответ приходит в бизнес-терминах.
• Модель не угадывает схему: описание таблиц и граф связей подсказывают ей нужные таблицы и джойны. Каждый сгенерированный запрос сохраняется в журнале для разбора.
• Ни один запрос не уходит в базу без проверки: только чтение, белый список таблиц, обязательное ограничение по текущему пользователю, блокировка персональных колонок, очистка ответа и лимит запросов.
• Поверх базы поставили слой аналитики сети: активность команд, нехватка объёма продаж, что мешает следующему уровню, прогноз вознаграждений. Администратор получил панель со статистикой чатов, журналами и промоакциями.
• В платформе спроектированы блоки для покупателей и маркетинга: персональные рекомендации и повторные покупки, подписки и уровни лояльности, сегментация, кампании с A/B-тестами и рассылками push и email.

Результат

Своя часть сети

партнёр получает цифры только по своей команде: ограничение по текущему пользователю добавляется в каждый SQL-запрос

6 уровней

защиты данных между языковой моделью и базой, от блокировки персональных колонок в SQL до лимитов запросов; посчитано по коду

Приёмка на живых данных

приёмочные проверки шли на рабочей бэкофис-базе клиента. Числа приёмки здесь не приводим: согласие заказчика на их публикацию не подтверждено, а по коду на нашем сервере их сейчас не воспроизвести

Услуги

Другие кейсы