✦
Корпоративный ассистент
Ищет по регламентам, базе знаний и внутренним документам, отвечает со ссылками на источники, уточняет запрос и передаёт спорные случаи сотруднику.
Не добавляем чат ради чата. Выбираем повторяющуюся операцию, фиксируем исходную метрику и проверяем на ограниченном пилоте, способен ли ИИ безопасно сократить ручную работу.
Ищет по регламентам, базе знаний и внутренним документам, отвечает со ссылками на источники, уточняет запрос и передаёт спорные случаи сотруднику.
Принимает заявку, классифицирует, дополняет данными, создаёт задачу или документ и выполняет действие только после проверки правил и, где нужно, подтверждения человеком.
Получает PDF или скан, извлекает поля, проверяет обязательные данные, показывает сомнительные значения и переносит подтверждённый результат в учётную систему.
Готовит карточки, описания и документы из структурированных данных, проверяет обязательные факты, соблюдает шаблон и отправляет результат редактору или в CMS.
Самостоятельный оплачиваемый результат, после которого можно принять решение о пилоте.
Один сценарий, стартовая выборка от 10 реальных документов, заявок или операций, один владелец процесса, одна-две интеграции, ручное подтверждение критичных действий и финальный отчёт по KPI.
Права доступа, мониторинг, очереди, отказоустойчивость, модель угроз, документация и SLA. Объём определяется по результатам принятого пилота.
Ежемесячная проверка точности, стоимости обработки, изменений в данных и новых сценариев.
Мы внедряем корпоративных ассистентов, обработку документов, автоматизацию коммуникаций и речевую аналитику. Ниже — наши внедрения таких решений с усреднёнными показателями, которые мы переводим в сценарий пилота под конкретный процесс.
«Инфосистемы Стинг»
Около 21 000 обращений в месяц и 100 типов запросов требовали быстрой классификации и поиска ответа.
Ассистент классифицирует обращение, ищет по базе знаний и истории заявок, готовит ответ и передаёт сложные случаи сотруднику.
«Электрон»
При более чем 120 отгрузках в день три менеджера тратили по 2,5 часа на проверку трек-номеров и уведомления.
Распознавание документов и роботизация связали проверку данных с дальнейшими действиями в рабочем процессе.
«Нейро Реплик»
Команда ежедневно обрабатывала от 500 до 2 000 отзывов и от 100 до 300 вопросов покупателей.
Система классифицирует сообщения, использует базу знаний и автоматически отвечает на безопасные классы, оставляя негативные отзывы сотрудникам.
«Скаут»
Контроль качества разговоров, квалификация лидов и перенос итогов звонка в CRM требовали ручной работы.
Речевая аналитика распознаёт разговор, оценивает его по заданным критериям, формирует протокол и передаёт результаты в рабочие системы.
Хороший кандидат — регулярно повторяющийся процесс с понятным входом и результатом, заметной долей ручной работы, ответственным владельцем и доступными примерами данных. Приоритет определяем по трудозатратам, цене ошибки и потенциальному эффекту.
Нет. Архитектура зависит от чувствительности данных и требований компании. Возможны локальное размещение, частное облако или согласованные внешние сервисы.
На пилоте задаются пороги уверенности и правила эскалации. Сомнительный ответ или критичное действие передаётся человеку вместе с исходными данными и объяснением.
Без исходной метрики нельзя доказать экономический эффект, а без проверки данных — надёжно оценить срок и состав пилота. Разбор снижает риск заплатить за технологию, которая не меняет процесс.
Опишите операцию, объём и используемые системы. Мы проверим, подходит ли задача для измеряемого пилота, и ответим в течение рабочего дня.