Как мы оформляем закупку у нового поставщика из письма со счётом — в чате с AI и сразу в 1С

Решили мы на пилот altaisky-chay.ru добавить «Алтайский мёд». Чай там уже продаётся. Мёд рядом логичен: тот же регион, та же подарочная корзина, та же доставка.

Поставщик прислал на почту счёт и договор. Дальше в рознице обычно начинается знакомая история: пока товар ещё в пути, кто-то уже сидит в 1С и заводит поставщика, позиции, штрихкоды, картинки, закупочные цены, потом спорит сам с собой про розницу и пишет тексты на сайт. Без этого приходную накладную потом не на что повесить — в учёте просто нечего принимать.

В этот раз человек не ушёл в вечер ручного ввода. Он поставил задачу в чат. Рутину — разобрать счёт, найти или создать карточки, проставить цены, собрать фото и тексты — сделал AI на инструментах, которые мы сами разработали под нашу 1С. Не «нейросеть в вакууме», а ассистент с доступом к почте, файлам и учётке. Не демо на выдуманных данных — живой счёт на пять позиций мёда.

Зачем это делать до прихода товара

Закупка в учёте — это не сама накладная. Накладная появится, когда товар приедет на склад. До этого нужно подготовить почву:

• кто поставщик и как с ним работать;
• какие именно товары принимаем (название, фасовка, штрихкод);
• почём купили — цифра из счёта, не «примерно»;
• почём будем продавать — уже решение бизнеса, не копипаст из Excel;
• чем товар выглядит на сайте: фото и описание.

Если этот слой не готов, приход превращается в аврал: кладовщик ждёт, менеджер вбивает карточки, сайт ещё пустой, цену ставят «на глаз». Мы как раз закрыли этот слой — оформление закупки. Приходная накладная будет следующим шагом, когда мёд физически поступит.

Человек здесь нужен на развилках: берём поставщика, ставим такие-то розничные цены, выгружаем на сайт. Перенос строк из Excel в 1С — рутина, которую AI уже умеет закрывать нашими инструментами.

Что пришло в письме

Счёт на 4 350 ₽: пять позиций, две фасовки — 200 г и 300 г, стекло. В том же письме — договор. Покупатель — наш ИП, продавец — алтайский производитель, которого в 1С ещё не было. Этих товаров в справочнике тоже не было.

Счёт ушёл на служебную почту. Это не «прикрепите файл в чат с рабочего стола». Письмо от поставщика попало в работу само: мы сделали канал, которым AI забирает вложение, читает Excel-счёт и сверяет стороны и строки с 1С. Человеку не нужно ни открывать таблицу, ни копировать ИНН руками.

Поставщик — полная карточка, не строка «ИП/ООО»

В 1С этого контрагента не нашли. Человек сказал: заведи карточку целиком. AI собрал реквизиты, расчётный счёт, договор с номером и датой из скана, контакты с сайта и из письма — не только директора, но и менеджеров, с кем реально переписываться.

Для руководителя процесса это значит: следующий счёт от того же поставщика уже не начинается с «а заведите контрагента». Поиск по ИНН, печать, взаиморасчёты опираются на нормальную карточку. Вбивать её из выписки и сайта больше не обязан сотрудник — это закрывает ассистент на нашем контуре создания контрагента в 1С.

Товары — как будем принимать и продавать

Пять карточек завели рядом с чаем, в категории «Мёд». Названия человеческие, штрихкод на месте, фасовка в наименовании. Закупочную цену AI взял из строк счёта как есть — без округлений «для удобства». Человек не набивал пять карточек и не сверял цены глазами с Excel: он проверил результат и пошёл дальше.

Закуп — из документа поставщика, это рутина. Розница — отдельное решение руководителя. Их нельзя путать: иначе на сайте окажется цена склада, а в кассе — «как у соседа в ленте».

Фото и тексты — сразу под витрину

Картинки AI снял с сайта производителя: свой сорт и своя банка, не одна фотография на все пять позиций. Описание сгенерировал продающее: вкус, к какому чаю, как хранить. Человек задал рамку: цену в текст не писать, бренд поставщика на витрину не выталкивать — на altaisky-chay.ru это наш ассортимент.

Закуп, номер счёта и реквизиты поставщика в описание не попадают. Это учёт, не карточка для покупателя. Раньше менеджер копировал это руками или забывал. Теперь рамку ставит человек, черновик карточки делает AI.

Розницу не угадывали — смотрели рынок и свою витрину

На чай у нас уже своя логика цен. Мёд ставили в ту же корзину, а не «как оптовик в розницу». Сравнивали банку с банкой: 200 г с 200 г, 300 г с 300 г. Не килограммы и не чужой бренд.

На масс-полке похожая банка иногда стоит почти как наш закуп — туда лезть после доставки стекла бессмысленно. В нормальном интернет-магазине 300 г алтайского мёда живёт ближе к 400 ₽, монофлёр дороже. Мы сели чуть выше масс и рядом со своим чаем: валовая примерно как у чая, около половины.

Здесь граница важная. Собрать рынок, разложить вилку и посчитать маржу — рутина аналитики, её делает AI. Сказать «проводи вот эти пять цен» — решение человека. Без этой границы ассистент либо копирует закуп в розницу, либо ставит цену «как в интернете» без вашей экономики.

Что остаётся людьми — и что будет дальше

Мы не обещаем «накладная создалась сама, пока вы пили чай». Берём ли поставщика, какие розничные цены ставим, выгружаем ли на сайт — это руководитель. Перебрать счёт, завести справочники, проставить закуп, подтянуть фото, набросать описание — это AI на наших инструментах.

Когда товар приедет, в 1С оформляется приходная накладная: тот же поставщик, те же позиции, те же закупочные цены, фактическое количество. К этому моменту справочники уже готовы. Приход не тормозит склад и сайт — человеку не придётся в день поставки ещё и заводить карточки.

Вывод

Оформление закупки у нового поставщика больше не обязано быть вечером в 1С. Человек ставит задачу и согласовывает развилки. Рутину делает AI — на инструментах, которые мы разработали под почту, счета и нашу 1С: письмо со счётом → поставщик, товары, фото, описание, закуп из счёта и согласованная розница. Время на обработку счёта сокращается кратно. Пилот на altaisky-chay.ru это уже показал.

Когда поступит машина, останется принять товар документом прихода, а не собирать справочники с нуля.

См. также: AI внутри CRM с tools, интеграция сайта с 1С, Revizor и УНФ, CodeLab.