Менеджеры разбирают сообщения вручную
Помогаем выделить запрос клиента, подготовить черновик ответа и передать данные в CRM. Вопросы, требующие решения человека, направляем сотруднику.
ИИ в работе с клиентамиИИ в бизнесе
Искусственный интеллект для бизнеса
Встраиваем ИИ в работу компании: обрабатываем обращения и документы, помогаем сотрудникам находить ответы, связываем модели с CRM и другими системами.
От первого сценария до интеграции и сопровожденияТекст · голос · документы · данные
Что можно поручить ИИ
Начните с задачи
вашей команды.
Выберите направление. На каждой странице — примеры применения, состав решения, этапы работы и вопросы перед запуском.
01
Аналитика звонков
Показываем, с чем обращаются клиенты, о чём договорились и где разговор требует внимания руководителя.
Задачи и состав решения02Программные роботы
Автоматизируем повторяющиеся действия в программах и документах с понятными правилами и обработкой исключений.
Задачи и состав решения03Чат-боты
Создаём помощников, которые отвечают по материалам компании, собирают запрос и передают его в рабочую систему.
Задачи и состав решения04Парсеры
Собираем сведения из согласованных источников и приводим их к структуре, пригодной для дальнейшей работы.
Задачи и состав решения05Аналитика процессов
Находим очереди, повторные действия и отклонения по данным рабочих систем, чтобы выбрать обоснованный участок улучшения.
Задачи и состав решения06Распознавание речи
Переводим разговоры, встречи и голосовые записи в текст, который можно найти, проверить и использовать в работе.
Задачи и состав решения07Распознавание лиц
Проектируем проверку личности в согласованном контуре с ограниченной целью, защитой данных и резервным способом доступа.
Задачи и состав решения08Телефонные роботы
Создаём голосовые сценарии для приёма обращений и согласованных сервисных звонков с передачей разговора сотруднику.
Задачи и состав решения09Локальные модели
Разворачиваем подходящие модели на выбранной инфраструктуре и связываем их с внутренними документами и приложениями.
Задачи и состав решенияПовседневная работа
Где меняется
сам процесс.
ИИ приносит пользу, когда его результат помогает выполнить следующий шаг: ответить клиенту, заполнить карточку или принять решение.
Ответы приходится искать в разных документах
Собираем поиск по разрешённым источникам с указанием документов. Учитываем права сотрудников и обновление базы знаний.
Поиск и помощникиКоманда повторяет одни и те же операции
Извлекаем нужные поля, проверяем их по правилам и готовим результат для учётной системы. Сложные случаи остаются на проверке у сотрудника.
Обработка данныхКак устроено решение
ИИ включён
в общую систему.
Определяем, откуда поступают данные, что может делать модель, кто проверяет результат и как он попадает в рабочие инструменты.
- 01
Входящие данные
Документ, диалог, запрос или событие в системе.
- 02
Модель и контекст
Инструкция, разрешённые источники и нужный формат ответа.
- 03
Проверка результата
Правила, контроль качества и участие сотрудника.
- 04
Действие в CRM
Карточка, задача, черновик документа или отчёт.
Выбор технологии
Модель под задачу.
Данные под контролем.
Сравниваем качество на ваших примерах, стоимость обработки, требования к данным и возможность интеграции.
OpenAI и Anthropic
Подключаем модели OpenAI и Claude от Anthropic через API для работы с текстом, документами и прикладными сценариями. Проверяем доступность сервиса для компании, условия использования и передачи данных.
Яндекс и другие провайдеры
Используем Yandex AI Studio и SpeechKit для работы с текстом и речью. Конкретные модели, регион обработки и условия хранения данных выбираем с учётом требований проекта.
Модели с открытыми весами
Для локального размещения выбираем подходящие модели с разрешающей нужное использование лицензией. Проверяем качество, ресурсы сервера и стоимость сопровождения.
Локальное размещение возможно для подходящих моделей с открытыми весами. Облачные модели OpenAI и Anthropic не предполагают установку на сервер компании.
До начала внедрения
Разобраться
в возможностях.
Внедрение ИИ
С чего начать внедрение ИИ в бизнес
Как выбрать понятную задачу, проверить результат на своих данных и принять решение о дальнейшем внедрении.
Читать материал Звонки и речьРечевая аналитика звонков: что проверять и как использовать результат
От телефонной записи до полезной задачи в CRM: данные, критерии качества и работа с выводами аналитики.
Читать материал Голосовые агентыГолосовой ИИ-агент: как организовать телефонный диалог с клиентом
Какие разговоры можно поручить телефонному боту и что нужно для удобного диалога, записи результата и передачи сотруднику.
Читать материал Чат-боты и знанияЧат-бот с базой знаний: как получать ответы из документов компании
Как превратить инструкции и документы в полезного помощника для клиентов и сотрудников, сохранив контроль над ответами.
Читать материал Архитектура ИИЛокальная или облачная модель ИИ: как выбрать для компании
Что меняется при размещении модели на своём сервере и когда имеет смысл облачная или смешанная архитектура.
Читать материал Данные и автоматизацияОт данных к автоматизации: парсеры, аналитика процессов и программные роботы
Как связать сбор данных, поиск причин задержек и выполнение повторяющихся операций в управляемый рабочий процесс.
Читать материалОт задачи к решению
Какой процесс хотите улучшить?
Опишите процесс, в котором хотите использовать ИИ: кто выполняет работу, какие данные доступны и какой результат нужен команде.
- 01
Разберём процесс
Текущие системы, участников и ограничения.
- 02
Определим первый сценарий
Данные, ожидаемый результат и способ проверки.
- 03
Оценим внедрение
Состав пилота, стоимость, сроки и критерии качества — в предложении до начала работ.