Готовые ИИ-решения для автоматизации бизнеса

Автоматизация бизнеса с готовыми ИИ-модулями в продажах, финансах, HR, техподдержке и в работе с документацией. Читайте о применении целевого ИИ на ValueAI в разных бизнес-подразделениях.
23 января 2025
Когда компании задумываются об использовании искусственного интеллекта, часто возникает образ дорогостоящих проектов, требующих значительных ресурсов и времени. Однако сегодня доступен более эффективный подход для внедрения корпоративного ИИ — это готовые пайплайны для работы с входными данными, которые представляют собой заранее настроенные процессы для автоматизации бизнес-процессов в разных отделах.
Как работают целевые ИИ-решения?
Их можно сравнить с “умными” функциональными модулями для анализа и обработки данных. Они легко интегрируются в существующую инфраструктуру, подстраиваются под нужды разных подразделений и легко масштабируются с ростом бизнеса из любой индустрии. Такой подход позволяет сократить затраты и ускорить внедрение целевого ИИ. Кроме того, он упрощает использование современных инструментов, таких как большие языковые модели (LLM), интеллектуальный поиск по внутренним базам данных (RAG) и автоматическая оцифровка документов (OCR).
Например:
- Чат-бот для HR с применением больших языковых моделей — автоматизирует первичный отбор кандидатов на вакансии и отвечает на типовые вопросы соискателей.
- Инструмент скоринга лидов для маркетинга — помогает выделить наиболее перспективные контакты и повысить конверсию в сделку.
- Система прогнозирования дополнительных продаж для сейлз-команд — помогает персонализировать подход к клиентам и увеличить средний чек.
На ValueAI мы сделали целую подборку таких специализированных ИИ-решений, готовых к применению как в облаке, так и локально (on-premise). Их можно настроить через пользовательский интерфейс или загрузить файл с описанием процессов. Наша платформа также поддерживает подключение индивидуальных модулей, разработанных с учетом специфики задач и требований бизнеса. Благодаря этим готовым решениям искусственный интеллект начинает приносить ощутимую пользу в компании уже через месяц после запуска проекта и постановки KPI.
Функциональные модули на ValueAI для бизнес-подразделений
ИИ для HR
Чат-боты c LLM для увеличения конверсии
LLM-модели YandexGPT, ChatGPT и LLaMA эффективно применяются в чат-ботах. Пользователи ValueAI могут настраивать их через чат-интерфейс, а также конфигурировать параметры, включая опцию генерации данных с дополненной выборкой (RAG-поиск). С ValueAI пользователь может внедрить ИИ в чат-боты, управлять конфигурациями и доступами, просматривать историю общения, и расширить возможности автоматизации взаимодействия с кандидатами.
Кейсы ValueAI Х3 эффективность подбора персонала
Клиент: Крупная сеть розничных магазинов
Задача: Создать инструмент на базе ИИ, который способен увеличить конверсию для HR за счет автоматизации рутинных задач:
- Сопоставление вакансий и резюме кандидатов
- Резюме диалога с кандидатом после видео-интервью в текстовом формате
- Мессенджер с LLM как новый канал для найма
Решение и результат: Увеличив конверсию с помощью разработанных
ML-моделей на ValueAI удалось:
- Сократить:
- Нагрузку HR по первичному скринингу в 2 раза
- Затраты на доступ к контактам соискателей в 3 раза
- Время закрытия вакансий HR отделом в 2 раза
- Повысить:
- Качество подбора кандидатов на 50%
- Эффективность онбординга на 50% и, как следствие, — рост мотивации, удовлетворенности новых сотрудников
Оценка качества работы сотрудников с помощью LLM
Кейсы ValueAI Х2 эффективность обработки заявок
для техподдержки
Клиент: Ведущий производитель электроники для дома
Задача: Создать ИИ-инструмент анализа диалогов специалистов технической поддержки с клиентами
Решение:
- Обезличивание данных в ValueAI для соблюдения конфиденциальности
- Извлечение ключевой информации из диалогов с помощью ChatGPT, включая темы обращений, вопросы и предложенные решения
- Управление моделью через промпт-инжиниринг для исключения вымышленных данных
- Разметка данных и их проверка в ValueAI
- Определение тональности диалогов для анализа настроения клиентов
- Визуализация результатов в виде наглядных графиков
- Передача заказчику API готовой модели для дальнейшей работы
Результат:
Инструмент анализа диалогов помог:
- Определить наиболее частые вопросы и добавить их в FAQ
- Оценить удовлетворенность клиентов на основе их ответов
- Увеличить показатель удовлетворенности клиентов (CSAT) на 34% в первый месяц использования
- Оценить эффективность работы сотрудников техподдержки
ИИ для отдела продаж и маркетинга
Скоринг целевых лидов для отдела продаж и маркетинга
Кейсы ValueAI Повышение конверсии
и рост продаж авиабилетов
Клиент: Туристическое агентство, специализирующееся на продаже авиабилетов.
Задача: Повысить конверсию входящих запросов на сайте без вложений на рекламу и обучение персонала.
Решение:
Инструмент на основе машинного обучения, который позволяет:
- Рассчитывать вероятность конвертации лида в клиента и прогнозировать его прибыльность на основе исходных данных
- Обогащать запросы дополнительной информацией, такой как вероятность использования бонусных миль и готовность к покупке
- Оценивать эффективности работы менеджеров по продажам
- Автоматически закреплять наиболее прибыльных потенциальных клиентов за самыми эффективными менеджерами
- Отслеживать трафик и соотносить его с продажами
- Рассчитывать рентабельность рекламных кампаний
- Получать рекомендации по холодным звонкам старым клиентам на основе истории покупок
Результат:
- В 3 раза сократилось время обработки перспективных запросов
- Продажи авиабилетов увеличились на 17%
Определение перспективных клиентов для холодных звонков
Кейсы ValueAI Прогнозирование потребности в лизинге для повышения эффективности продаж
Клиент: Крупная лизинговая компания ГК Альфа-Лизинг.
Задача: Увеличить продажи за счет своевременной коммуникации с новыми перспективными лидами до того, как их перехватят конкуренты, или их приведут через платные каналы. Дополнительно — прогноз предмета лизинга.
Результат интеграции ИИ:
- Более 400 000 аккаунтов ежемесячно в обработке
- 14200 контактов рекомендованы ИИ к обзвону
- 3240 контактов выбраны как релевантная ЦА
- Каждый 6-й контакт стал клиентом Альфа-Лизинга
- Каждый 2-й контакт использовал услуги лизинговых компаний
Результат для бизнеса:
- “Сузили воронку” для колл-центра
- Х2 эффективность звонков
- Снижение итоговой стоимости лида
- Рост коэффициента удержания
- Рост продаж
ИИ для техподдержки и клиентского сервиса
Автоматизация обработки входящих заявок
Кейсы ValueAI на 60% снижение трудозатрат
на обработку заявок сервисного центра для инжиниринговой компании за счет автоматизации
Клиент: Инжиниринговая компания.
Проблема: В компанию ежедневно поступает до 3000 заявок на ремонт, которые менеджеры обрабатывают вручную и передают техникам. Большую часть заявок отмечают как гарантийный ремонт — самый низкомаржинальный. Однако около 20% таких заявок в действительности соответствуют негарантийному ремонту.
Задача: Оптимизировать и автоматизировать обработку входящих заявок через:
- Автоматическое определение типа ремонта потребуется по заявке: гарантийный или негарантийный
- Отслеживание соответствия прогнозируемого и фактического типа ремонта
- Снижение операционных расходов, возникающих из-за некачественно обработанных заявок
- Ускорение обработки заявок для сокращения времени ожидания ремонтных бригад клиентом
- Оптимизацию рабочего времени специалистов
Решение:
Модуль на основе технологии text mining, который:
- Обрабатывает 3000 запросов за день
- Распознает текст заявки и прогнозирует тип ремонта с точностью 80-98%
- Отслеживает соответствие прогноза и фактической категории, к которой отнесли ремонт по заявке, и в случае несовпадения оповещает менеджера
- Относит заявки к нужной категории и подкатегории
- Исправляет ошибки при заполнении документов
Результат:
- Оптимизация загрузки сервисного центра
- Снижение риска возникновения ошибки из-за человеческого фактора в 2 раза и издержек на переоформление документов
- Уменьшение суммы упущенной выгоды от негарантийных бесплатных работ, штрафов и репутационных потерь
ИИ для финансов и бухгалтерии
Автоматический биллинг
Кейсы ValueAI Прогнозирование оплаты счетов и оттока клиентов, снижение затрат
Клиент: Разработчик решений для электронного документооборота, бухгалтерского учета и управления предприятием.
Задача: Оценить возможность использовать решение на основе машинного обучения для:
- Прогнозирования оплаты счетов за услуги для каждого конкретного клиента
- Оценки потенциального оттока клиентов
Решение:
Обученная модель помогает:
- Снизить нагрузку и затраты на менеджмент
- Учитывать людей, которые находятся в сфере риска оттока и принимать превентивные меры
- Выделить факторы, наибольшим образом влияющие на целевые сценарии
Результат:
- Прогноз оплаты автоматических счетов с точностью 75-80%
- Прогноз вероятности оттока с точностью 70-80%
- Работа отдела оптимизирована, что снизило нагрузку на 32%, затраты на 25%
ИИ для работы с техдокументацией
Анализ документации для промышленного оборудования
Для повышения точности ответов на специфические запросы в LLM-чатах, пользователь ValueAI может активировать опцию генерации данных с дополненной выборкой (RAG) и загрузить корпоративную базу знаний. Это позволяет LLM-моделям получать более релевантные и точные ответы на запросы, связанные с определенными тематиками. Подробнее о RAG-модуле в ValueAI можно узнать здесь.
Кейсы ValueAI Создание умного помощника с RAG
для работы с тех.документацией
Клиент: Платформа для закупки пром оборудования.
Задача: Через интерфейс чат-бота реализовать RAG-поиск по информации в инструкциях и тех.документации для отдела техподдержки.
Результат: оптимизирована работа отдела техподдержки, стал доступен поиск ошибок работы оборудования, кратно сократилось время поиска нужной информации, достигнуто улучшение на 30% работы с инструкциями за счет умного помощника на RAG.
Цифровизация документов с помощью OCR
Для работы с документами в ValueAI доступен OCR-модуль, с помощью которого можно загружать изображения сканов текстовых документов и автоматически конвертировать их в docx-формат для дальнейшей работы с информацией.
Кейсы ValueAI Снижение нагрузки
на персонали уменьшение ошибок
Клиент: Разработчик мобильного и веб-приложения для транспортировки пациентов.
Задача:
- Сократить время транспортировки пациента
- Минимизировать ручной труд медицинских работников
Решение: С помощью ValueAI в приложение внедрена возможность быстро получать данные о транспортировке пациентов, отсканировав их анкеты, а также автоматически рассылать запросы на одобрение страховки.
Результат:
- Снижение нагрузки на персонал на 65%
- Сокращение количества ошибок на 87%
С чего начать?
Хотите узнать, как готовые ИИ-модули ValueAI могут решить типовые задачи в ваших бизнес-подразделениях и принести новые результаты? Приглашаем вас на демо-сессию, чтобы детальнее узнать как работают пайплайны и какой широкий функционал для решения нестандартных задач реализован на ValueAI.
Готовы увидеть ValueAIв действии?
Мы покажем, как ValueAI работает с данными, обучает модель
и интегрирует ее в системыЗаписаться на демоВам будет интересно

“Лучшее ИИ-решение для прогнозирования 2024” создано на ValueAI
Проект “Альфа-Пророк” ГК Альфа-Лизинг, созданный на ValueAI, взял номинацию в конкурсе Global CIO «Проект года 2024»
3 февраля 2025