Mechanikas geriausiai žino, ką rado ir ką padarė, bet rašyti nemėgsta ir neturi kada. Pastabos lieka ant lapelio ar darbo užsakymo paraštėje: „pakeista priekinė dešinė, sureguliuota, tepalas“. Administratorius vakare iš to bando sudėlioti sąskaitą ARTWIN ar Automaster: kokios darbų normos pagal Autodata ar HaynesPro, kokios dalys buvo užsakytos, kiek valandų. Dalis darbų pamirštama ir lieka neapmokestinta, kita dalis aprašoma taip, kad klientas nesupranta, už ką moka, ir skambina ginčytis. Garantinių atvejų aprašymai būna per trumpi, kad draudikas ar gamintojas juos priimtų.
Sprendimas leidžia mechanikui tiesiog įkalbėti pastabas telefone po darbo ar trumpai užrašyti planšetėje prie keltuvo, pasirinkus automobilį iš dienos sąrašo ARTWIN ar Automaster. ChatGPT modelis per API transkribuoja įrašą, supranta serviso terminus ir sudaro struktūrą: kas rasta apžiūrint, kokie darbai atlikti, kokios dalys panaudotos. Tada agentas kiekvienam darbui pritaiko normatyvinį laiką iš Autodata ar HaynesPro pagal automobilio modifikaciją (arba iš jūsų pačių normų lentelės), prideda dalis iš to automobilio dalių užsakymo ir pritaiko jūsų įkainius. Rezultatas – darbo užsakymo ir sąskaitos juodraštis, kuris sukuriamas ARTWIN ar Automaster kaip neišrašytas dokumentas prie to automobilio. Administratorius jį patikrina įprastame programos lange, pakoreguoja normas ar nuolaidą ir išrašo. Klientas gauna aiškų aprašymą paprasta kalba: ką rado, kodėl keitė ir ką rekomenduoja daryti kitą kartą. Su ARTWIN jungiamės per Rivile sąsają ar importą, su Automaster – per API ar eksportą, priklausomai nuo versijos, o Autodata ir HaynesPro normas naudojame per jūsų turimą prenumeratą; būdą parenkame po patikrinimo. Modelis veikia OpenAI platformoje per API be mokymo iš jūsų duomenų, balso įrašai po transkripcijos saugomi tik jūsų aplinkoje, o jei apskaitą vedate Rivile, sąskaita keliauja per Rivile Cloud integraciją.