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 требовали ручной аналитики. Пускать LLM к базе напрямую было нельзя: персональные данные, чужие команды и схема БД должны остаться закрытыми.

Что сделали

• Мы собрали чат- и голосового ассистента: вопрос разбирается и уходит либо во внутренние API клиента, либо в сгенерированный моделью SQL-запрос к бэкофису только на чтение. Ответ — в бизнес-терминах.
• Модель не угадывает схему: описание таблиц и граф связей подсказывают ей нужные таблицы и джойны, а каждый сгенерированный запрос сохраняется в логах для разбора.
• Ни один запрос не уходит в базу без проверки: только чтение, белый список таблиц, обязательный скоуп по текущему пользователю, блокировка персональных колонок, санитизация ответа, лимит запросов.
• Поверх базы мы поставили слой аналитики сети: активность команд, дефицит объёма продаж, блокеры следующего уровня, прогноз вознаграждений. Администратору — панель: статистика чатов, логи, промо-акции.
• В контуре платформы спроектированы блоки покупателя и маркетинга: персональные рекомендации и повторные покупки, подписки и уровни лояльности, сегментация, кампании с A/B и push/email-рассылками.

Результат

20 из 21

проверок UAT пройдено на живой бэкофис-базе клиента (протокол сверки на дев-стенде); одна частично — в данных нет даты последней активности

10 из 10

категорий вопросов из эталона поведения ассистента (~25 сценариев) реализованы; один подпункт не закрыт (подсчёт по чек-листу)

6 уровней

защиты данных между LLM и базой: от блокировки персональных колонок в SQL до лимитов запросов (подсчёт по коду)

48 из 48

тестов аналитического слоя проходят: 33 функциональных на моках и 15 сквозных на живом SQL Server (по отчёту о тестировании)

Направления

Другие кейсы