Готовые ИИ-решения для автоматизации бизнеса

Article image

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:

  1. Сопоставление вакансий и резюме кандидатов
  2. Резюме диалога с кандидатом после видео-интервью в текстовом формате
  3. 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.

Поделитесь этой статьей

Готовы увидеть ValueAI в действии?

Мы покажем, как ValueAI работает с данными, обучает модель и интегрирует ее в системы

Записаться на демо

Поиск