# 1000+ лидов под контролем, ~3000 звонков разобрано без ручного обхода



> Клиент: Анонимизировано (отдел продаж, Битрикс24 self-hosted)

> Отрасль: Продажи и рост

> Срок внедрения: 4–6 недель

> Дата: 2026-06-08

> Источник: https://neuralops.ru/cases/sales/ai-rop-sales-control



## Описание

Построили фонового AI-агента, который сам обходит лиды в CRM, транскрибирует звонки, оценивает менеджеров по чек-листу и ставит задачи прямо в Битрикс24 — без участия РОПа.

## Ключевые метрики


- **1000+** — лидов под контролем
- **~3000** — звонков разобрано
- **~600** — задач менеджерам

## Задача

У руководителя отдела продаж сотни лидов и нет времени открыть каждую карточку, прочитать переписку и переслушать звонки. Дашборды CRM показывают цифры — сколько звонков, на какой стадии сделка, — но не отвечают на главный вопрос: качественно ли менеджер отработал конкретного клиента.

Чтобы это понять, нужно вчитываться в контекст — что обещали, что сделали, был ли разговор по делу или клиент просто сбросил трубку. Вручную на потоке в 600+ лидов это физически невозможно.

## Решение

Сделали не чат-бот, а батчевый фоновый обходчик. Агент проходит по лидам по заданному фильтру, собирает по каждому полный контекст (поля карточки, история активностей, транскрипции звонков, переписка, задачи, открытые линии) и оценивает работу менеджера по настраиваемому чек-листу.

Звонки без текста агент транскрибирует сам — мультимодальной LLM, без отдельного ASR-сервиса. Чтобы 15-секундный гудок не превращался в фантазию про «бюджет 2 млн», модель сначала классифицирует запись и получает её длительность.

Дальше агент действует в CRM: ставит задачи менеджерам, дозаполняет поля (строго по whitelist, с логикой «дополняем, но не перезаписываем» в детерминированном коде), пишет заключение в таймлайн. Возврат к лидам — по расписанию через отдельный планировщик. Для клиентов с требованиями 152-ФЗ агент разворачивается на российском контуре (GigaChat / YandexGPT через LiteLLM).

## Результаты

Обработано больше 1000 лидов, затранскрибировано около 3000 звонков силами самого агента. Примерно 25% записей оказались «пустыми» (автоответчик, гудки, сорванный звонок) — агент их отсёк, а не сочинил по ним несуществующие диалоги.

Менеджерам поставлено около 600 задач с конкретным контекстом. Агент активно ведёт порядка 1000 лидов одновременно. Руководитель вместо «открыть 1000 карточек» получает поток коротких сводок с вердиктом по каждому лиду и дашборд по менеджерам — включая контроль расхода на LLM в рублях.

## Стек

- Multi-agent
- Claude / GPT-4o
- Мультимодальная транскрибация
- FastAPI
- PostgreSQL
- Redis
- Битрикс24 REST