Команда отвечает на одни и те же вопросы
Помощник находит информацию в базе знаний, готовит ответ и передаёт сложный случай специалисту.
Главная / Решения / ИИ для бизнеса
AI / ОТ ЗАДАЧИ К РАБОЧЕМУ РЕШЕНИЮ
Искусственный интеллект.
В процессах вашего бизнеса.
Внедрение ИИ для работы с клиентами, документами и знаниями компании. Связываем модели с вашими системами и проверяем пользу на реальных задачах.
AGINEER / АРХИТЕКТУРА ИИ-РЕШЕНИЯ
Документы · CRM · каталог
ЗНАНИЯ + ИНСТРУМЕНТЫИИ-ассистентПонимает запрос. Готовит результат.
Проверка правил и прав доступа
Ответ · черновик · задача в системе
Значимые действия — после подтверждения сотрудником.
↗ АССИСТЕНТЫ И АГЕНТЫ↗ ДОКУМЕНТЫ И ЗНАНИЯ↗ РЕЧЬ И АНАЛИТИКА↗ ИНТЕГРАЦИЯ В ПРОЦЕССЫ
01 / КОГДА ЭТО НУЖНО
Меньше ручной работы.
Больше внимания важному.
Начинаем с повторяющейся задачи, в которой есть данные, понятный результат и возможность его проверить.
Данные переносят из писем и документов
ИИ извлекает нужные поля и готовит запись для CRM или учётной системы. Сомнительные значения идут на проверку.
Информация есть, но её трудно использовать
Собираем поиск по документам, сводки диалогов и объяснения отчётов с опорой на источники.
02 / УСЛУГИ НАПРАВЛЕНИЯ
Что можно поручить ИИ.
Выберите задачу — покажем состав решения, результат и способ его проверки.
КОРПОРАТИВНЫЕ ЗНАНИЯ / RAG
Ответы по документам вашей компании.
Для сотрудников, которым нужны регламенты, инструкции, условия продуктов и накопленный опыт команды.
- Подключение и обновление базы знаний.
- Поиск по смыслу и ответы со ссылками на источники.
- Разделение доступа по ролям и подразделениям.
- Сообщение о нехватке данных вместо догадки.
НА ВЫХОДЕ
Помощник в корпоративном интерфейсе или мессенджере, подключённые источники и правила их обновления.
Как проверяем: точность на контрольных вопросах, корректность ссылок и время поиска ответа.
Обсудить ассистента ↗СЕРВИС / КЛИЕНТСКИЕ ОБРАЩЕНИЯ
Типовые вопросы — без очереди.
Для поддержки и первой линии продаж на сайте, в приложении или доступных каналах общения.
- Ответы по утверждённой информации о продуктах.
- Уточнение запроса и определение темы обращения.
- Проверка статуса заказа после идентификации клиента.
- Передача оператору с историей диалога.
НА ВЫХОДЕ
Рабочий бот с базой знаний, подключением к сервисной системе и понятным переходом к человеку.
Как проверяем: долю корректно решённых запросов, повторные обращения и качество передачи оператору.
Обсудить поддержку ↗ПРОДАЖИ / ИНТЕГРАЦИИ
От сообщения — к подготовленной задаче.
Для команд, которые вручную разбирают обращения, заполняют CRM и готовят следующие шаги.
- Классификация писем и извлечение деталей заявки.
- Сводка диалога и черновик карточки сделки.
- Подготовка предложения по согласованным данным.
- Действия через API с ограниченными правами.
НА ВЫХОДЕ
Агент в согласованном процессе: источники данных, инструменты, подтверждения и журнал действий.
Как проверяем: корректность полей, успешность операций и время обработки. Отправку предложения и изменение условий подтверждает сотрудник.
Обсудить агента ↗ДОКУМЕНТЫ / OCR + ИИ
Из файла — в проверенные поля.
Для обработки счетов, заявок, актов, спецификаций и входящих писем.
- Распознавание текста и таблиц.
- Определение типа документа и извлечение полей.
- Проверка форматов, обязательных полей и сумм.
- Очередь ручной проверки и выгрузка в систему.
НА ВЫХОДЕ
Процесс обработки выбранных типов документов с проверкой, историей и согласованным форматом передачи.
Как проверяем: точность по каждому полю, долю исправлений и стоимость документа. Набор форматов определяем на ваших образцах.
Обсудить документы ↗ЗВОНКИ / РЕЧЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Разговор становится полезной информацией.
Для контакт-центров, продаж и сервисных подразделений.
- Расшифровка, краткое содержание и тема разговора.
- Выделение договорённостей и следующих действий.
- Анализ по согласованным критериям качества.
- Голосовой помощник для ограниченных сценариев с переводом на оператора.
НА ВЫХОДЕ
Сводки и отчёты по диалогам либо голосовой сценарий, связанный с телефонией и CRM.
Как проверяем: качество распознавания и извлечения фактов, задержку ответа и корректность перевода на человека.
Обсудить речевые технологии ↗КАТАЛОГ / КОНТЕНТ / ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ
Больше порядка в товарном контенте.
Для интернет-магазинов, брендов и продавцов на маркетплейсах.
- Черновики описаний по реальным характеристикам.
- Проверка полноты и согласованности карточек.
- Группировка отзывов и вопросы покупателей.
- Поиск по смыслу; рекомендации — при достаточных данных.
НА ВЫХОДЕ
Инструмент подготовки и проверки контента, подключённый к каталогу или рабочему процессу команды.
Как проверяем: достоверность характеристик, долю редакторских правок и время на карточку. Публикация — после согласования.
Обсудить e-commerce ↗ДАННЫЕ / АНАЛИТИКА / ML
От вопросов к данным — к проверяемым выводам.
Для команд с накопленной историей операций и понятными показателями.
- Вопросы к согласованным отчётам на обычном языке.
- Сводки показателей с указанием источников.
- Выявление отклонений и поводов для проверки.
- Прогноз спроса или нагрузки после аудита данных.
НА ВЫХОДЕ
Аналитический помощник или модель прогноза с отчётом о качестве, ограничениях и правилах обновления.
Как проверяем: правильность расчётов и ошибку прогноза на отложенном периоде в сравнении с простым базовым методом.
Обсудить аналитику ↗ПРОДУКТОВАЯ РАЗРАБОТКА
ИИ как часть вашего цифрового продукта.
Для компаний, которым нужна своя функция ИИ в сайте, приложении или внутреннем сервисе.
- Умный поиск, помощник и работа с файлами.
- Проектирование интерфейса и серверной логики.
- Подключение модели, учёт использования и лимиты.
- Наблюдение за качеством и резервный сценарий при сбое.
НА ВЫХОДЕ
Продуктовая функция с интерфейсом, интеграциями, тестами и документацией для сопровождения.
Как проверяем: успешность пользовательской задачи, задержку ответа, стоимость операции и поведение при ошибках.
Обсудить ИИ-функцию ↗Аудит процессов, подготовку данных, интеграцию, обучение сотрудников и сопровождение включаем в проект по согласованному объёму. Компьютерное зрение и сложные прогнозные модели начинаем с отдельного исследования реализуемости.
03 / КАК ЭТО РАБОТАЕТ
Понятный сценарий.
Контролируемый результат.
Посмотрите, где ИИ помогает в процессе, а где решение остаётся за сотрудником.
КЛИЕНТ → ПОЧТА ИЛИ ФОРМА
Демонстрационный сценарий. Это схема предлагаемого решения, а не клиентский кейс.
ОБРАЩЕНИЕ → ИЗВЛЕЧЕНИЕ → ПРОВЕРКА → CRM
Менеджер получает подготовленную заявку.
ИИ выделяет потребность, количество и срок. Проверяет, каких данных не хватает, и готовит черновик карточки и уточняющего ответа.
Сотрудник проверяет сведения и подтверждает отправку ответа. Цены и обязательства ИИ самостоятельно не согласует.
04 / ОТРАСЛЕВЫЕ СЦЕНАРИИ
Начинаем с того,
как устроен ваш бизнес.
Торговля и маркетплейсы
Подготовка карточек, разбор отзывов, ответы по каталогу и сводки продаж. Для прогнозов — история спроса и остатков.
Сфера услуг
Первичные вопросы, сбор деталей заявки, помощь с записью и поиск по правилам обслуживания.
Производство
Поиск по техническим документам, обработка спецификаций и разбор заявок на обслуживание оборудования.
Логистика
Извлечение данных из заявок, сводки статусов и поиск расхождений в документах. Маршруты и условия проверяются по правилам.
B2B-продажи
Разбор запросов, подготовка материалов к встрече и предложений, заполнение CRM по итогам коммуникации.
Внутренние службы
Помощник по регламентам, адаптации сотрудников и IT-заявкам. Права доступа наследуются от роли пользователя.
Перечень показывает возможные применения. Подходящий сценарий выбираем после знакомства с процессом и данными.
05 / ПРОЦЕСС ВНЕДРЕНИЯ
Сначала проверяем пользу.
Затем масштабируем.
Выбираем задачу
Разбираем процесс, частоту операций, затраты времени, данные и ограничения. Сравниваем с обычной автоматизацией.
Проверяем гипотезу
Согласуем критерии успеха. Собираем прототип на ограниченном наборе задач и отдельной тестовой выборке.
Встраиваем в работу
Подключаем системы, права доступа, проверки, подтверждения и журналирование. Готовим резервный сценарий.
Обучаем команду
Запускаем на ограниченной группе, объясняем границы применения и порядок действий при ошибке.
Следим за качеством
Проверяем реальные результаты, расходы и обратную связь. Обновляем знания и повторяем тесты после изменений.
Если пилот не подтверждает пользу, фиксируем причины и варианты: изменить задачу, подготовить данные или остановить внедрение.
06 / ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТА
Эффект измеряем.
Обещаниями не подменяем.
До пилота фиксируем исходные показатели. После — сравниваем на сопоставимых задачах, учитывая проверку человеком и стоимость эксплуатации.
Качество
Корректность ответов и полей, доля доработок, полнота источников и число неверных действий.
Время
Длительность обработки, задержка ответа и время сотрудника на проверку результата.
Экономика
Стоимость успешной операции с учётом моделей, инфраструктуры, сопровождения и ручной проверки.
Целевые значения согласуем под задачу. Рост выручки и сокращение затрат заранее не гарантируем.
07 / ДАННЫЕ И УПРАВЛЯЕМОСТЬ
Ваши данные.
Понятные правила работы.
Модель — часть решения. Не менее важны доступы, качество источников и действия при ошибках.
Размещение под требования проекта
Сравниваем доступные облачные сервисы и локальные модели. Учитываем, какие данные допустимо передавать, нагрузку и ресурсы на обслуживание.
Доступ только к нужной информации
Разделяем роли, ограничиваем инструменты, настраиваем сроки хранения и правила журналирования. Данные из документов не становятся командами для системы.
Проверка и возможность вмешаться
Тестируем ответы, ошибки и нежелательные инструкции. Для значимых действий предусматриваем подтверждение, для сбоев — передачу человеку.
08 / ПЛАНИРОВАНИЕ ПРОЕКТА
Что влияет
на стоимость внедрения.
Объём определяем после разбора задачи. Отдельно оцениваем создание решения и его регулярные расходы.
Данные и интеграции
Число источников, качество документов, готовность API и сложность прав доступа.
Качество и нагрузка
Цена ошибки, объём операций, требования к скорости и набор проверок перед запуском.
Эксплуатация
Использование моделей, серверы, хранение, обновление знаний и согласованный объём сопровождения.
09 / ВОПРОСЫ
Перед началом работы.
Чем внедрение отличается от подписки на нейросеть?
Подписка даёт доступ к инструменту. Внедрение связывает его с конкретным процессом: данными компании, интерфейсом, правами пользователей, интеграциями и критериями качества. Иногда готового инструмента достаточно — это выясняем на аудите.
Чем это отличается от автоматизации бизнеса?
Обычная автоматизация выполняет заранее описанные правила. ИИ полезен там, где нужно разобрать свободный текст, речь или документы. Часто лучшее решение сочетает оба подхода: ИИ готовит результат, а правила проверяют и направляют его.
Можно ли использовать российские модели?
Да, при проектировании рассматриваем доступные российские сервисы, включая Yandex AI Studio и GigaChat API, а также модели для локального развёртывания. Выбор делаем по качеству на ваших задачах, условиям обработки данных и стоимости. Упоминание сервиса не означает партнёрский статус Agineer.
Нужно ли обучать собственную модель?
Не всегда. Для ответов по документам часто достаточно подключить поиск по базе знаний — этот подход называют RAG. Дообучение имеет смысл, когда есть подходящие примеры и тесты показывают, что более простой вариант не решает задачу.
Что делать, если ИИ ошибается?
Предусматриваем проверку источников, контроль полей, тестовые наборы и передачу человеку. Важные решения не должны зависеть от непроверенного ответа модели. Даже после успешного пилота качество нужно отслеживать.
Если данные разрознены, с чего начать?
С инвентаризации источников и одной ограниченной задачи. Определяем владельца информации, готовим примеры и правила обновления. Если данных недостаточно, сначала организуем их сбор и учёт.
Сколько времени займёт внедрение?
Срок зависит от данных, интеграций и требований к качеству. После аудита согласуем этапы, результаты и критерии приёмки. Пилот и промышленный запуск оцениваем отдельно.
СЛЕДУЮЩИЙ ШАГ
Найдём задачу,
с которой стоит начать.
Расскажите, где команда тратит время на повторяющуюся работу. Поможем определить сценарий, требования к данным и формат пилота.
Что подготовить
- Короткое описание процесса и текущих сложностей.
- Частоту операций и желаемый результат.
- Список используемых систем.
- Требования к размещению и доступу к данным.
Примеры документов согласуем отдельно. Для первого обращения достаточно описания задачи.
hello@agineer.ru ↗