Обработка обращений
Ассистент отвечает на типовые вопросы клиентов на сайте и в мессенджерах, а сложные передаёт менеджеру с историей переписки.
- Много повторяющихся вопросов
- Обращения вне рабочего времени
- Менеджеры перегружены
Автоматизация бизнес-процессов
Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-процессы
Находим процессы, где искусственный интеллект окупается, и доводим их до промышленной эксплуатации: обработка обращений, работа с документами, контент, аналитика. Персональные данные обезличиваются до отправки в модель — по 152-ФЗ.
Что автоматизируем чаще всего
- Обработка обращений
- Контент и коммуникации
- Работа с документами
- Аналитика и отчётность
- Внутренние процессы
Знакомая ситуация
Почему внедрение обычно буксует
Чаще всего к нам приходят не с «хотим ИИ», а с одной из этих трёх ситуаций.
Пилот показали — дальше ничего
Демонстрация впечатлила, но в реальные процессы решение не встроилось и тихо умерло через месяц.
Непонятно, где вообще применять
Про ИИ спрашивает руководство, а внятного списка задач, где он окупится, ни у кого нет.
Служба безопасности против
Отправлять данные клиентов в зарубежную модель нельзя, а как иначе — никто не объяснил.
Сценарии
Где ИИ приносит деньги
Пять областей, где искусственный интеллект окупается быстрее всего. Рядом — признаки, по которым видно, что область ваша.
Контент и коммуникации
Генерация и публикация материалов по расписанию или в ответ на события: посты, рассылки, описания товаров.
- Каналы ведутся рывками
- Нет отдельного контентщика
- Много однотипных текстов
Работа с документами
Извлечение данных из счетов, актов и договоров, проверка на соответствие шаблону, поиск по внутренней базе знаний.
- Данные вбивают руками
- Документы ищут по папкам
- Проверка занимает часы
Аналитика и отчётность
Сведение данных из разных систем, объяснение отклонений человеческим языком, регулярные сводки без ручной сборки.
- Отчёт собирают неделю
- Данные в трёх системах
- Цифры расходятся
Внутренние процессы
Маршрутизация заявок, подсказки сотрудникам в момент работы, автоматическое заполнение рутинных форм.
- Заявки распределяют вручную
- Новички долго входят в работу
- Много переключений между системами
Отбор задач
Как понять, что задача подходит
Прежде чем что-то внедрять, задачу стоит проверить по четырём пунктам. Если хотя бы один не выполняется — проект скорее всего не взлетит, и мы скажем об этом сразу.
Задача повторяется
Процесс происходит десятки раз в неделю. Разовую задачу дешевле сделать руками, чем автоматизировать.
Результат можно проверить
Есть способ понять, ответ верный или нет. Без критерия проверки не выйдет ни отладить, ни доверять.
Ошибка не фатальна
Там, где цена ошибки высока, ИИ работает подсказкой для человека, а не вместо него.
Данные существуют
Есть документы, переписки или записи, на которых можно основывать ответ. Иначе модель начнёт придумывать.
Данные
Внедрение, которое согласует служба безопасности
Главное возражение российской компании закрывается технически: во внешнюю модель уходит текст без персональных данных.
Обезличивание до отправки в модель
Имена, телефоны, адреса, реквизиты и номера документов заменяются на идентификаторы ещё на входе в платформу. Во внешнюю языковую модель уходит текст без персональных данных, а ответ разворачивается обратно уже у вас.
Страховка перед внешним провайдером
Перед самым запросом наружу стоит второй заслон. Если персональные данные всё же дошли до этой точки — запрос не уходит. Один шов можно обойти по недосмотру, два независимых — уже нет.
Политика на уровне компании
Три режима на выбор: не трогать, обезличивать или запрещать запросы с персональными данными вовсе. Режим выбирает заказчик, а не подрядчик.
Процесс
Как проходит внедрение
Начинаем с разбора, а не с выбора модели. Первый результат на реальных данных — за 2–6 недель.
Разбираем задачу
2–3 дня
Оцениваем и планируем
до недели
Запускаем пилот
2–6 недель
Внедряем
по объёму
Поддерживаем и развиваем
постоянно
Вопросы и ответы
Вопросы о внедрении ИИ
Если вашего вопроса здесь нет — напишите, ответим по существу.
С чего начать внедрение ИИ в компании?
С инвентаризации процессов, а не с выбора модели. Мы смотрим, какие задачи повторяются часто, где результат проверяем и где уже есть данные. Из этого списка выбираем один процесс для пилота — тот, где эффект виден быстрее всего.
Сколько занимает пилот?
Обычно 2–6 недель. За это время появляется работающее решение на ваших реальных данных, а не презентация. По итогам видно, есть эффект или нет, и стоит ли идти дальше.
Можно ли использовать ИИ, не нарушая 152-ФЗ?
Да. Персональные данные обезличиваются до отправки в модель: имена, телефоны и адреса заменяются на идентификаторы, а обратная подстановка происходит внутри контура. Если этого недостаточно, платформа разворачивается на ваших серверах.
Что если ИИ ошибётся?
Мы заранее договариваемся, где решение работает самостоятельно, а где только подсказывает человеку. Для спорных случаев настраивается передача живому сотруднику, а все обращения остаются в журнале.
Нужно ли менять существующие системы?
Как правило, нет. Мы встраиваемся в то, что уже работает: CRM, учёт, мессенджеры. Замена систем — отдельный проект, и мы не предлагаем его как обязательное условие.
С чего начать в вашей компании?
Разберём ваши процессы и назовём те, где искусственный интеллект окупится. Если таких не окажется — скажем и это.