Пилот
Один процесс и измеримый результат.
- Аудит процесса
- Агент и база знаний
- Одна-две интеграции
- Метрики до и после
Агент читает почту и документы, работает в CRM и 1С, готовит ответы и отчёты. Решения с последствиями он оставляет человеку.
Сейчас2 чна клиентов
С агентом6 чна клиентов
Лид часами ждёт ответа, пока менеджер вносит данные в CRM.
Типовые ответы занимают смену, сложные ждут в очереди.
Договоры и счета сверяют люди — с ошибками при переносе в 1С.
Ответы разбросаны по чатам и папкам.
Условный пример: восьмичасовой день менеджера. Настоящее распределение замеряем на аудите — это и есть метрика «до».
Пример: салон красоты. Заявка приходит поздно вечером в мессенджер — агент уточняет услугу, мастера и время и ставит запись в CRM. Утром руководитель видит готовое расписание.
Пример на демонстрационной ИИ‑съёмке, сценарий условный.
Типовой сценарий пилота: какие данные агент берёт, что делает сам и где останавливается, чтобы спросить человека.
Границы задаём до запуска. Каждое действие попадает в журнал.
Полная самостоятельность
Нужно подтверждение
Агент не участвует
Находим задачи с наибольшим эффектом и считаем экономию до начала работ.
Роли, инструменты, границы полномочий и точки проверки человеком.
Подключаем регламенты, прайсы и документы — агент отвечает со ссылкой на источник.
amoCRM, Битрикс24, 1С, почта, телефония, Telegram и ваши внутренние системы.
Прогоняем агента на реальных обращениях до того, как он заговорит с клиентами.
Облако — для быстрого старта. GigaChat или YandexGPT — чтобы данные не покидали РФ. Открытые модели на ваших серверах — для банков и госсектора.
Мониторинг, дообучение, новые сценарии и ежемесячный отчёт об экономии.
Разбираем 3–5 процессов, выбираем один для пилота и фиксируем метрику «до».
Агент работает на реальных данных под присмотром человека.
Подключаем соседние процессы и связываем агентов между собой.
Мониторинг, дообучение и отчёт об экономии.
Ориентиры для старта. Точную смету пришлём после аудита.
Один процесс и измеримый результат.
Несколько агентов с общей базой знаний и панелью качества.
Для банков, госсектора и закрытых данных.
Чат-бот ведёт по заранее заданному сценарию. Агент понимает задачу, сам выбирает инструменты — CRM, почту, базу знаний — и доводит работу до результата в заданных границах.
Подбираем под задачу и требования к данным: GigaChat, YandexGPT, открытые модели в российском облаке или на ваших серверах, а если это допустимо — зарубежные модели.
Действия с последствиями агент выполняет только после подтверждения человеком. Все действия записываются в журнал, а качество проверяем на реальных обращениях до запуска.
Нет. Разработку и поддержку берём на себя, команде даём понятную панель и обучение.