Мы собираем cookie для улучшения нашего сайта
Оставить заявку
Заполните данные и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Показываем, какие сценарии дали эффект в пилотах и почему были масштабированы.
Результаты
на реальных внедрениях
Финансы
Корпоративные знания
HR-процессы
Поддержка операторов
Money Sellers
Абсолют Банк
Магнит
Додо Пицца
Детали внедрения — по запросу (NDA)
Решение о внедрении в закрытый контур
Интеграция с сайтом + Skillaz
года в промышленной эксплуатации
2+
кандидатов / месяц
4000+
подтверждённых корректных ответов (пилот)
83%
ФОТ КЦ при сохранении CSAT
−20%
чатов / месяц
~100 000
звонков / месяц
~300 000
Абсолют Банк
RAG-система для консультаций фронт-офиса в операционном блоке Абсолют Банк.
Система подключена к внутрибанковской системе управления знаниями от Ростелеком и обрабатывает реальные запросы сотрудников в режиме интерпретируемой генерации: извлечение фрагментов, разбор контекста, формирование ответов в строгом банковском стиле.
Результаты пилота:
Реальная выборка запросов фронт-офиса
83% подтверждённых корректных ответов (выше внутреннего целевого порога)
Решение о внедрении в закрытый банковский контур.
Технологическая ценность:
Работа с банковской терминологией и нормативкой
Строгие требования к источникам ответа и объясняемости
Адаптация RAG к внутренней инфраструктуре банк а.
Перспективы:
Подключение LLM для детализации и генерации бизнес-объяснений, запуск горизонтального поиска по подразделениям.
Xindata
Финансово-аналитический ассистент, изначально созданный как универсальная агентная система для работы со структурированными данными. LLM-агент формирует запросы к источникам данных, получает результаты и интерпретирует их в текстовом, табличном или графическом виде — позволяя пользователю задавать вопросы «по смыслу» и сразу получать готовую аналитику.
Далее продукт сфокусировался на селлерах маркетплейсов (Ozon, Wildberries и др.): анализ продаж, динамики заказов, комиссий, маржинальности и других ключевых метрик e-commerce. Активная база — около 300 MAU.
Возможности:
Автоматический сбор и анализ данных из разных кабинетов селлера
Объяснения на естественном языке
Визуализации: таблицы, графики, сравнительные срезы
Ценность:
экономит время продавцов, превращая разрозненные выгрузки в понятную аналитику
Помогает быстрее принимать управленческие решения
Перспективы:
Развитие в сторону полноценного аналитического агента для селлеров: автоматический поиск аномалий, прогнозирование продаж, рекомендации по оптимизации маржинальности и ассортимента.
AI-агенты для ваших процессов
Встраиваются в системы и работают под контролем метрик.
EORA Corporate RAG Agent
Ищет информацию в документах и системах
Тип: готовое решение с возможностью настройки
Сегмент: B2B, компании с большим объемом данных и документов
Для подразделения: IT / управление знаниями / операционные подразделения
Тип: готовое решение с возможностью настройки
Сегмент: B2B, компании с большим объемом данных и документов
Для подразделения: IT / управление знаниями / операционные подразделения
EORA Operator
Обрабатывает обращения и отвечает клиентам
Тип: решение с адаптацией под процессы компании
Сегмент: B2B, компании с клиентским сервисом
Для подразделения: поддержка клиентов / контакт-центр / клиентский сервис
Тип: решение с адаптацией под процессы компании
Сегмент: B2B, компании с клиентским сервисом
Для подразделения: поддержка клиентов / контакт-центр / клиентский сервис
EORA HR Agent
Автоматизирует внутренние HR-запросы и поддержку сотрудников.
Тип: решение с адаптацией под внутренние процессы
Сегмент: B2B, компании с командой сотрудников
Для подразделения: внутренние коммуникации / административные сервисы
Тип: решение с адаптацией под внутренние процессы
Сегмент: B2B, компании с командой сотрудников
Для подразделения: внутренние коммуникации / административные сервисы
EORA Finance Agent
Анализирует данные и помогает управлять финансовыми показателями.
Тип: SaaS-продукт
Сегмент: B2C и B2B, селлеры маркетплейсов и e-commerce
Для подразделения: e-commerce / продажи / финансы
Тип: SaaS-продукт
Сегмент: B2C и B2B, селлеры маркетплейсов и e-commerce
Для подразделения: e-commerce / продажи / финансы
Мониторинг, регулярные улучшения, расширение интеграций.
Ввод в эксплуатацию
5
Считаем ROI, стоимость промышленной версии и поддержки.
Расчёт эффекта и план масштабирования
4
Запускаем пилот, собираем статистику, улучшаем сценарии.
Пилот + критерии качества
3
Изучаем источники, настраиваем роли и доступы.
Подключение данных и прав доступа
2
Определяем сценарии, где эффект считается проще всего (время, нагрузка, конверсия, SLA).
Диагностика и выбор процесса
1
Управляемый процесс внедрения
Фокус на KPI и экономическом эффекте — до того, как вы пойдёте в масштабирование.
EORA показывает источники и формирует ответ на основе ваших документов. XinData работает через авторизацию и даёт доступ к данным в режиме «только чтение».
AI-агенты работают с данными и системами, а не только с текстом
Источники в ответах, права доступа, мониторинг качества и затрат
Контроль и улучшение
CRM/ATS/финансовые системы, API
Действия через интеграции (где нужно)
Документы, регламенты, база знаний — ответы только из ваших источников
Контекст из знаний компании (RAG)
Чат, голос, корпоративный мессенджер
Запрос из привычного канала
Чтобы AI работал стабильно, его нужно измерять и управлять им как бизнес-процессом.
Контроль и аналитика для работы AI-агентов в проде
Связывайте затраты на AI с бизнес-результатами и KPI
Понимайте, что именно влияет на стоимость каждого процесса
Контролируйте потребление токенов и инфраструктурные расходы
Знайте, какие модели и инструменты используются в каждом сценарии
Отслеживайте действия агентов и их производительность в реальном времени
Встраиваемся в существующую инфраструктуру
Разворачивайте AI-агентов в любом облаке, канале или модели и интегрируйте их непосредственно в критически важные рабочие процессы вашего контакт-центра, CRM, ITSM и других корпоративных систем
