Зачем это вообще нужно
Не всякий отчёт удобно читать. Утренняя сводка по делам обычно долистывается вечером, когда уже не так актуальна, а коммерческое предложение клиенту — это текст, который клиент может даже не открыть. При этом в дороге, за рулём или на ходу человек вполне может слушать — просто для этого кто-то должен превратить данные в голос.
Как это устроено, если по-человечески
Представьте помощника, который каждое утро в восемь коротко наговаривает вам главное за день — не читает статистику построчно, а рассказывает своими словами: что важно, что горит. И того же помощника, который, когда сделка готова к предложению, сам собирает условия — сумму, сроки — и озвучивает клиенту голосом, максимально похожим на голос его же менеджера, а не безликим роботом.
Что происходит технически
Для утренней сводки языковая модель каждый день собирает нужные данные (задачи, ключевые метрики, события) и формирует короткий связный текст — не список цифр, а нормальное изложение. Текст озвучивается через синтез речи (TTS) и приходит в Telegram к восьми утра — можно послушать по дороге, а не листать вечером.
Для голосового оффера логика похожа, но с дополнительным шагом: система готовит предложение или счёт по шаблону — сумма, условия, сроки — и озвучивает клиенту голосом, обученным на образце голоса конкретного менеджера, чтобы сообщение звучало от него, а не от безличного бота. Готовое голосовое сообщение отправляется клиенту в мессенджер вместе с документами — предложением и счётом в текстовом виде рядом.
Стек
- LLM-сводки: ежедневный дайджест по данным в связном виде, не построчный список
- TTS + клонирование голоса: озвучка сводки и оффера голосом менеджера
- Telegram-бот: доставка утренней сводки и голосового оффера клиенту
- Шаблонизация документов: предложение и счёт рядом с голосовым сообщением
Результат
Отчёт слушают по дороге на работу, а не читают вечером, когда уже не до него — а коммерческое предложение, произнесённое голосом, звучит как личное сообщение от менеджера, а не как рассылка.
