Работа с «дебиторкой» без звонков: как ИИ-агент в «1С:УНФ» разгрузил менеджеров и повысил собираемость долгов

Проблема заказчика

Крупный поставщик программного обеспечения и оборудования с базой более тысячи заказчиков и круглосуточным сервисом столкнулся с проблемой неплатежей. В 2025 году компания росла, но вместе с клиентской базой росла и дебиторская задолженность. Платежная дисциплина падала, менеджерам приходилось часто переключаться на обзвон и переписку по долгам. Рутина поглощала время, целевая функция проседала.

Задачи проекта

Компания обратилась за помощью к специалистам Lad, партнера фирмы «1С». Перед ними поставили задачи:

• освободить менеджеров от рутины в работе с должниками;

• укрепить финансы, повысить собираемость дебиторской задолженности, вернуть замороженные средства в оборот;

• обеспечить прогнозирование поступления денежных средств;

• сохранить человеческий подход в коммуникации, письма должны выглядеть персонализированными, а не шаблонными.

Решение

До проекта процесс сбора «дебиторки» был цепочкой ручных операций в «1С:Управлении нашей фирмой» («1С:УНФ»): посмотреть задолженность — позвонить — отправить письмо — не забыть напомнить. Команда Lad разработала расширение для конфигурации, которое получило статус «1С:Совместимо». Оно через методы, сценарии и инструкции объясняет агенту, как работать внутри системы. И оставляет человеку только сложные случаи и управленческие решения.

Работа с «дебиторкой» сегодня

Команда доработала карточку покупателя: внутри появилась отдельная зона для работы с дебиторской задолженностью.

Кроме расширения, которое управляет агентом, в систему внесли дополнительные настройки, чтобы ИИ был доступен контекст: история платежей, дата возникновения задолженности, количество выставленных счетов, список ключевых лиц, принимающих решения (директор, финансовый директор, главбух).

Бриф

Уникальная информация о клиенте сосредоточена в брифе. Это отдельная структура данных, где хранятся новости клиента, сведения о сезонности бизнеса и др. Бриф может собираться из CRM, почты и внешних источников. Именно он позволяет агенту формировать текст, который выглядит как обращение живого человека, а не шаблон.

Обработка счетов и первая рассылка

Агент формирует счет, отправляет его по электронной почте в PDF, при необходимости с подписями.

Первое письмо — легкое, с персональной деталью. Оно формируется автоматически на основе брифа, истории взаимоотношений и ранее выставленных счетов. У клиента складывается впечатление общения с живым человеком.

Напоминания с нарастающим давлением

Если реакции на первое письмо нет, агент повторяет обращение. К третьей волне риторика ужесточается: «На четыре предыдущих обращения ответ не получен, оплата не поступила, напоминаем о задолженности от 31 мая».

Сообщения рассылаются не только по почте, но и через Telegram и другие каналы.

Формальные документы

Если контрагент по-прежнему не реагирует, агент переходит к закрывающим документам. Он может сформировать акт сверки, согласовать его с бухгалтером и отправить через ЭДО. После этого переходит к претензионным и исковым письмам.

Эскалационный отчет

Эскалационный отчет формируется в системе, где настроен агент. Он содержит уведомления пользователям по уровням: ответственные, далее — бухгалтерия, юридическая служба, коммерческий директор, финансовый директор. У агента есть эскалационная карта, он понимает, на какой уровень и когда поднимать информацию при отсутствии реакции со стороны должника.

Все рассылки и действия накапливаются в базе знаний агента. Он ориентируется на нее при каждом следующем шаге и может самостоятельно формировать отчетность.

Сроки и сложности

Проект занял четыре недели: обследование, проектирование, настройка и пилот. Скорость объясняется двумя факторами: у Lad были готовые наработки, а заказчик четко понимал цели и уже имел поставленный ручной процесс, который оставалось автоматизировать.

Главной сложностью стало перепроектирование живого процесса. Ручной труд и ИИ-автоматизация предполагают разные шаги, поэтому регламент пришлось адаптировать до внедрения агента.

Результаты

• 80% времени менеджеров, уходившего на сбор «дебиторки», высвобождено для целевых задач, в частности работы с клиентами и развития сервиса.

• На 25% снизилась просроченная более чем на 91 день дебиторская задолженность.

• На 15–20% выросла доля клиентов, платящих в срок.

• 100% клиентов находятся под ежедневным контролем ИИ-помощника.

Модуль интегрируется с CRM, как в «1С:УНФ», так и внешними, например 1С:CRM. Это дает агенту полный контекст взаимоотношений с клиентом.

Проект выполнила Группа IT-компаний Lad — официальный партнер фирмы «1С».