Obsługa reklamacji obejmuje powtarzalne czynności — wstępną kwalifikację zgłoszenia, przygotowanie odpowiedzi — które w części da się wspomóc narzędziami AI.

Na czym polega ta usługa

Usługa obejmuje przegląd procesu obsługi reklamacji w firmie oraz wskazanie etapów, które można usprawnić przy pomocy AI.

Dla kogo ma sens

Usługa jest przydatna dla firm otrzymujących dużą liczbę reklamacji, które chcą usprawnić proces ich wstępnej obsługi.

Ile to trwa

Przegląd procesu reklamacji mieści się z reguły w standardowym czasie do 3 dni.

Warunki

Diagnoza wstępna i wycena są bezpłatne. Dojazd na terenie Warszawy i okolic jest bezpłatny, a usługa objęta jest gwarancją do 12 miesięcy.

Wąskie gardła w tradycyjnym procesie rozpatrywania reklamacji

W wielu przedsiębiorstwach obsługa zgłoszeń reklamacyjnych wiąże się ze znacznym nakładem pracy ręcznej, co wydłuża czas przygotowania odpowiedzi i obciąża pracowników powtarzalnymi zadaniami. Do najczęstszych problemów operacyjnych należą:

Ręczne przepisywanie danych z korespondencji — zgłoszenia napływają różnymi kanałami (poczta elektroniczna, formularze internetowe, platformy sprzedażowe), a pracownicy muszą ręcznie wprowadzać numery zamówień, kody towarów i opisy wad do systemu handlowego.
Wielokrotna weryfikacja dokumentów zakupu — sprawdzanie w systemie ERP (ang. Enterprise Resource Planning, zintegrowany system do zarządzania zasobami i sprzedażą w przedsiębiorstwie), czy dany produkt jest jeszcze objęty okresem gwarancyjnym oraz czy dowód zakupu jest poprawny.
Rozproszone dane o usterkach — brak ujednoliconego słownika pojęć technicznych sprawia, że opisy uszkodzeń tworzone przez klientów są niejednoznaczne, co wymaga wieloetapowej wymiany wiadomości w celu doprecyzowania objawów.
Opóźnienia w przekazywaniu towaru do magazynu lub serwisu — brak automatycznej klasyfikacji sprawia, że zgłoszenia wymagające natychmiastowej wymiany towaru czekają w tej samej kolejce, co skomplikowane ekspertyzy techniczne.

Etapy procedury reklamacyjnej kwalifikujące się do wsparcia przez AI

Przegląd procesów ma na celu wyodrębnienie tych fragmentów ścieżki obsługi klienta, w których algorytmy uczenia maszynowego mogą przejąć rutynowe czynności bez ryzyka popełnienia błędu decyzyjnego.

Wstępna kategoryzacja i routing wiadomości

Modele NLP (ang. Natural Language Processing, przetwarzanie języka naturalnego służące do analizy tekstu) potrafią odczytać treść napływającej wiadomości i sklasyfikować powód zgłoszenia. System automatycznie rozpoznaje, czy sprawa dotyczy uszkodzenia w transporcie, wady fabrycznej podzespołu, braku elementu w przesyłce czy odstąpienia od umowy, a następnie kieruje sprawę do odpowiedniego pracownika lub działu magazynowego.

Ekstrakcja danych ze zdjęć i dokumentów

Dzięki zastosowaniu modułów OCR (ang. Optical Character Recognition, optyczne rozpoznawanie znaków z plików graficznych i skanów) połączonych z modelami wizyjnymi, system potrafi odczytać dane z przesłanych przez klienta zdjęć etykiet kurierskich, tabliczek znamionowych urządzeń, numerów seryjnych oraz protokołów szkody. Odczytane informacje są automatycznie porównywane z danymi w firmowej bazie SQL (strukturalny język zapytań do relacyjnych baz danych).

Weryfikacja historii transakcji w systemie handlowym

Algorytm może w tle odpytać bazę danych oprogramowania sprzedażowego (np. Subiekt GT, Subiekt nexo, Comarch ERP Optima, WAPRO Mag) i zweryfikować, kiedy towar został wydany z magazynu, jaki był numer seryjny egzemplarza oraz czy dla tej transakcji nie zarejestrowano wcześniej innych zgłoszeń.

Generowanie szkiców odpowiedzi na typowe zapytania

Modele LLM (ang. Large Language Model, duży model językowy przetwarzający tekst w języku naturalnym) mogą przygotować dla pracownika gotowy szkic pisma, uwzględniający specyfikę wady, historię kontaktu oraz stan magazynowy części zamiennych. Pracownik nie musi pisać odpowiedzi od zera — weryfikuje przygotowany tekst, wprowadza ewentualne korekty i zatwierdza wysyłkę.

Integracja narzędzi AI z systemami ERP i infrastrukturą IT

Wdrożenie elementów sztucznej inteligencji nie wymaga wymiany dotychczasowego oprogramowania księgowego ani magazynowego. W ramach przeglądu badamy możliwości integracji z wykorzystaniem interfejsów programistycznych oraz bezpiecznych połączeń bazodanowych.

Analizujemy zgodność z powszechnie stosowanymi systemami handlowo-magazynowymi:

InsERT GT oraz InsERT nexo (Subiekt, Rewizor, Gestor) — badanie możliwości automatycznego tworzenia dokumentów powiązanych ze zwrotami towaru oraz odczytu statusów zamówień.
Comarch ERP (Optima, XL) — weryfikacja procedur rejestracji zdarzeń serwisowych oraz powiązania z modułami CRM (oprogramowanie do zarządzania relacjami z klientami).
WAPRO ERP (WAPRO Mag) — weryfikacja przepływu informacji o stanach magazynowych i dokumentach korygujących.
enova365 oraz Sage Symfonia — ocena możliwości wymiany danych przez dedykowane interfejsy API (ang. Application Programming Interface, zestaw reguł umożliwiających bezpośrednią komunikację między różnymi programami).
Integratory sprzedaży internetowej (np. BaseLinker) — sprawdzanie opcji automatycznego pobierania zgłoszeń i synchronizacji numerów przesyłek zwrotnych.

Weryfikacja obejmuje także serwery, na których przechowywane są bazy danych — sprawdzane są konfiguracje środowisk opartych na systemach Windows Server oraz dystrybucjach Linux, w tym obciążenie procesorów, pamięci RAM i dostępność zasobów dyskowych.

Bezpieczeństwo danych, ochrona tajemnicy przedsiębiorstwa i RODO

Jednym z kluczowych elementów przeglądu procesów pod kątem AI jest audyt bezpieczeństwa przepływu informacji. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w dziale reklamacji wiąże się z przetwarzaniem wrażliwych danych osobowych klientów oraz informacji handlowych firmy.

Podczas analizy zwracamy szczególną uwagę na następujące aspekty prawne i techniczne:

Ochrona danych osobowych zgodnie z RODO (ogólne rozporządzenie o ochronie danych osobowych) — identyfikacja miejsc, w których przetwarzane są imiona, nazwiska, adresy zamieszkania, numery telefonów oraz numery rachunków bankowych do zwrotu środków.
Wybór odpowiedniej architektury modeli — porównanie wariantów opartych na modelach lokalnych (uruchamianych bezpośrednio na własnym serwerze w firmie bez wysyłania danych na zewnątrz) z bezpiecznymi instancjami chmurowymi posiadającymi umowy powierzenia przetwarzania danych.
Anonimizacja i maskowanie danych — zaprojektowanie filtrów usuwających dane identyfikacyjne przed przekazaniem tekstu do modułów analizy semantycznej.
Umowa o zachowaniu poufności (NDA) — na życzenie klienta bezpłatnie podpisujemy umowę NDA (ang. Non-Disclosure Agreement) przed przystąpieniem do jakichkolwiek prac analitycznych, co gwarantuje pełną ochronę informacji technicznych i handlowych.

Błędy popełniane przy samodzielnych próbach wdrażania AI w dziale reklamacji

Próby samodzielnego wdrażania narzędzi sztucznej inteligencji bez wcześniejszego audytu procesów i infrastruktury IT często prowadzą do problemów technicznych, prawnych lub organizacyjnych. Do najczęstszych błędów należą:

Przekazywanie poufnych danych do publicznych modeli — wklejanie pełnej korespondencji z klientami do ogólnodostępnych, darmowych czatów internetowych, co stanowi bezpośrednie naruszenie przepisów o ochronie danych osobowych i stwarza ryzyko wycieku bazy klientów.
Pozostawienie ostatecznych decyzji algorytmom — próba pełnej automatyzacji odrzucania lub uznawania roszczeń bez weryfikacji przez człowieka (ang. Human-in-the-loop, model nadzorowany, w którym człowiek zatwierdza kluczowe kroki). Może to prowadzić do sporów prawnych w przypadku błędnej interpretacji przepisów kodeksu cywilnego przez model językowy.
Zjawisko halucynacji modeli językowych — sytuacja, w której algorytm generuje logicznie brzmiące, lecz całkowicie zmyślone informacje (np. nieistniejące punkty regulaminu, błędne terminy rozpatrzenia sprawy lub nieprawdziwe parametry techniczne urządzeń).
Brak integracji z systemem magazynowym — wdrożenie generatora tekstu, który nie ma wglądu w bazę stanów magazynowych, przez co pracownicy muszą ręcznie weryfikować dostępność części zamiennych i statusy przesyłek w osobnym oknie programu.
Brak standaryzacji procedur bazowych — próba automatyzacji procesu, który w samej firmie nie ma jasno określonych ścieżek postępowania, co potęguje chaos informacyjny zamiast go redukować.

Kiedy wdrożenie AI nie jest zalecanym rozwiązaniem

Przegląd procesów ma charakter obiektywny i nie w każdej sytuacji rekomendujemy inwestycję w zaawansowane narzędzia uczenia maszynowego. W pewnych okolicznościach tradycyjne rozwiązania informatyczne są bardziej opłacalne i prostsze w utrzymaniu:

Niewielka skala zgłoszeń — w firmach przyjmujących zaledwie kilka reklamacji tygodniowo wdrożenie algorytmów AI nie przyniesie zauważalnych oszczędności czasu, a koszt konfiguracji i utrzymania przewyższy korzyści.
Wystarczalność prostych reguł w systemie ERP — jeżeli powody reklamacji są powtarzalne i jednoznaczne, często wystarcza skonfigurowanie standardowych szablonów wiadomości, formularza internetowego z wymuszonymi polami wyboru oraz prostych reguł automatyzacji w programie pocztowym lub module CRM.
Nieuporządkowana baza asortymentowa — jeśli w systemie handlowym występują zdublowane kartoteki towarowe, brakuje przypisanych kodów EAN (europejski kod kreskowy towaru) lub numery seryjne nie są rejestrowane przy sprzedaży, w pierwszej kolejności należy uporządkować strukturę bazy danych.

Przebieg audytu i metodyka pracy na miejscu u klienta

Przegląd procesów reklamacyjnych prowadzony jest bezpośrednio w środowisku pracy klienta. Zapewniamy bezpłatny dojazd serwisanta na terenie Warszawy oraz 7 okolicznych powiatów (grodziski, legionowski, otwocki, piaseczyński, pruszkowski, warszawski zachodni, wołomiński).

Procedura audytu przebiega według uporządkowanego schematu:

Wywiad techniczny i mapowanie ścieżki zgłoszenia — analiza etapów, przez które przechodzi dokument reklamacyjny od momentu wpłynięcia do firmy aż po fizyczną wymianę towaru, zwrot środków lub wydanie decyzji odmownej.
Weryfikacja używanego oprogramowania — ocena możliwości technicznych posiadanych licencji ERP, platform sklepowych, skrzynek pocztowych oraz baz danych SQL pod kątem wymiany danych z modułami analitycznymi.
Ocena infrastruktury serwerowej i sprzętowej — sprawdzenie, czy lokalne komputery i serwery posiadają odpowiednie zasoby do obsługi lokalnych modeli językowych, czy też optymalnym rozwiązaniem będzie wykorzystanie zabezpieczonych środowisk chmurowych.
Opracowanie raportu z rekomendacjami — przygotowanie przejrzystego zestawienia zawierającego listę procesów gotowych do usprawnienia, proponowane technologie, analizę ryzyk oraz szacowany wpływ na czas obsługi pojedynczego zgłoszenia.

Często zadawane pytania

Czy podczas przeglądu konieczne jest udostępnienie haseł administratora?

Domyślnie nie prosimy o hasła klienta. Weryfikacja opiera się na wywiadzie technicznym, analizie przepływu dokumentów oraz obserwacji działania systemów. Jeżeli zaistnieje potrzeba sprawdzenia parametrów technicznych serwera lub konfiguracji bazy danych, wgląd odbywa się wyłącznie w obecności upoważnionego pracownika firmy.

Czy moduł AI może samodzielnie wysyłać decyzje odmowne do klientów?

Z technicznego punktu widzenia jest to możliwe, jednak w ramach dobrych praktyk zawsze rekomendujemy model nadzorowany (Human-in-the-loop). Sztuczna inteligencja przygotowuje kompletny projekt decyzji wraz z uzasadnieniem formalnym, ale to pracownik działu obsługi weryfikuje treść i podejmuje decyzję o zatwierdzeniu wysyłki.

Czy do obsługi modeli językowych w dziale reklamacji wymagany jest zakup nowego serwera?

Nie ma takiej konieczności. W zależności od przyjętej strategii bezpieczeństwa można wykorzystać bezpieczne, zamknięte instancje w chmurze (np. w ramach ekosystemu Microsoft lub Google Workspace z odpowiednimi umowami poufności) lub lekkie modele lokalne, które działają sprawnie na standardowych procesorach wielordzeniowych x86 bez konieczności inwestowania w specjalistyczne układy graficzne.

Jakie programy handlowe można zintegrować z modułami przetwarzania tekstu?

Większość profesjonalnych systemów rynkowych pozwala na taką integrację. Obejmuje to między innymi systemy InsERT (Subiekt GT oraz nexo), Comarch ERP (Optima, XL), WAPRO ERP (WAPRO Mag), enova365, Sage Symfonia oraz platformy sklepowe zintegrowane przez BaseLinker.

Czy po wykonaniu przeglądu firma jest zobowiązana do wdrożenia konkretnego rozwiązania?

Nie. Raport powdrożeniowy ma charakter doradczy. Przedstawia obiektywną ocenę stanu faktycznego oraz warianty usprawnień — od bezpłatnych modyfikacji procedur wewnątrz obecnego systemu ERP, po integrację z dedykowanymi modułami AI. Wybór dalszych kroków zależy wyłącznie od decyzji przedsiębiorstwa.

Doradztwo techniczne i przegląd procedur reklamacyjnych w Warszawie i okolicach

Sprawne zarządzanie procesem reklamacji wpływa bezpośrednio na koszty operacyjne przedsiębiorstwa oraz relacje z odbiorcami towarów. Właściwie dobrane narzędzia wspomagające eliminują żmudną, powtarzalną pracę biurową i pozwalają skupić się na merytorycznej ocenie zgłoszeń.

Zapewniamy bezpośredni dojazd do siedziby przedsiębiorstwa na obszarze Warszawy oraz w promieniu do 40 km od biura firmy przy Al. Stanów Zjednoczonych 72 (obejmując powiat grodziski, legionowski, otwocki, piaseczyński, pruszkowski, warszawski zachodni oraz wołomiński). Wstępna diagnoza i wycena są bezpłatne, a bezpłatna porada telefoniczna pod numerem 22 378 48 09 jest dostępna przez całą dobę, 7 dni w tygodniu. Przed przystąpieniem do analizy procesów i wglądu w obieg dokumentów podpisujemy na życzenie bezpłatną umowę o zachowaniu poufności (NDA).

22 378 48 09

Przegląd procesów obsługi reklamacji pod kątem AI