«Коробка» без дообучения
Универсальная модель не знает вашу номенклатуру, сокращения и структуру документов. Без дообучения на ваших примерах точность на реальных данных падает с 90% до 50–60%, и сотрудники возвращаются к ручной работе.
Готовые AI-решения
Решение, которое уже работает, остаётся подключить к вашим данным
Шесть типовых задач, доведённых до продукта: настроенный контур, готовые интеграции с 1С, CRM и почтой, регламент ручного разбора спорных случаев. Диагностика на ваших данных — неделя, базовая поставка — от двух недель.
Или сразу: +7 (962) 368-39-51 Telegram
2–6
недель до работающего контура
6
готовых решений в каталоге
on-prem
данные не покидают периметр
SLA
сопровождение и мониторинг качества
Где готовые решения не работают без адаптации
Типовой контур закрывает большую часть задачи, но не всю. Эти шесть моментов определяют, окажется внедрение успешным или превратится в затяжной проект.
Интеграция дороже самой модели
Подключить решение к 1С, самописной ERP или внутреннему порталу часто сложнее, чем развернуть модель. Если это не оценено заранее, бюджет уходит на коннекторы, а не на результат.
Нет регламента ручного разбора
Модель уверенно обрабатывает 70–85% операций, остальное требует человека. Если непонятно, кто и как разбирает спорные случаи, процесс останавливается на первой же ошибке.
Данных меньше, чем предполагалось
Для дообучения нужна история: закрытые обращения, размеченные документы, фактические продажи. Если записей мало или они не собирались, решение придётся запускать на общих правилах и дообучать по ходу.
Требования к изоляции данных
Персональные данные, коммерческая тайна, банковская тайна и медицинские сведения нельзя отправлять во внешние API. Решение должно разворачиваться в вашем контуре — это влияет на выбор модели и стоимость инференса.
Сопровождение не заложено в бюджет
После запуска модель нужно мониторить: качество падает при изменении потока документов или ассортимента. Без регламента переобучения и владельца решения контур деградирует за несколько месяцев.
Каталог готовых решений
Шесть контуров, которые закрывают наиболее частые задачи. Для каждого указан типовой срок, состав и точка, где начинается адаптация под вас.
AI-ассистент первой линии поддержки
Отвечает на типовые обращения в чате на сайте, в мессенджерах и по почте, опираясь на вашу базу знаний. Сложные случаи передаёт оператору с готовым контекстом и историей диалога.
- Подключение к базе знаний, регламентам и истории обращений
- Распознавание намерения и маршрутизация на нужную линию
- Передача оператору с саммари диалога и предложенным ответом
- Панель контроля качества: доля решённых без оператора
- Типовой срок: 3–4 недели, включая настройку под ваши регламенты
Извлечение данных из документов
Разбирает счета, накладные, акты, договоры и заявки: вытаскивает реквизиты, позиции, суммы и сроки, проверяет их по справочникам и отдаёт в учётную систему структурированными данными.
- Пакетная обработка сканов, PDF и фотографий документов
- Извлечение реквизитов, позиций, сумм, дат и условий оплаты
- Сверка с номенклатурой и контрагентами в 1С или ERP
- Отметка сомнительных полей для ручной проверки оператором
- Типовой срок: 4–6 недель, включая дообучение на ваших документах
Поиск по базе знаний (RAG)
Отвечает на вопросы сотрудников по внутренним документам: регламентам, инструкциям, технической документации, договорам. В каждом ответе — ссылка на источник, чтобы его можно было проверить.
- Индексация документов с учётом прав доступа сотрудников
- Ответ со ссылкой на конкретный фрагмент источника
- Работа с таблицами, версиями документов и вложениями
- Обновление индекса при изменении регламентов
- Типовой срок: 2–3 недели на выделенном контуре
Прогноз спроса и планирование запасов
Строит прогноз по истории продаж с учётом сезонности, промо и региональных особенностей, помогает снизить излишки и сократить упущенные продажи из-за дефицита.
- Прогноз по SKU и категориям на горизонте от недели до квартала
- Учёт сезонности, акций, праздников и открытия новых точек
- Рекомендации по страховому запасу и точке заказа
- Отчёт по точности прогноза и сравнение с текущим процессом
- Типовой срок: 4–6 недель, включая интеграцию с учётной системой
Скоринг лидов и приоритизация в CRM
Оценивает входящие обращения по вероятности сделки и подсказывает менеджеру порядок работы. Помогает не терять «тёплые» заявки в общем потоке.
- Обучение на вашей истории сделок и причинах отказов
- Оценка лида и объяснение, какие признаки повлияли на балл
- Приоритизация очереди и напоминания о «остывающих» заявках
- Контроль качества обработки и отчёт по конверсии по сегментам
- Типовой срок: 3–4 недели, включая подключение к CRM
Контроль качества на линии и в производстве
Анализирует фото, видео или аудио и фиксирует отклонения: дефекты продукции, нарушения на этапе сборки, расхождения в скриптах телефонных разговоров.
- Работа с потоком с камер, фотофиксацией или записью звонков
- Классификация типовых дефектов и отклонений от эталона
- Оповещение ответственного при выходе показателя за порог
- Отчётность по доле брака и динамике по сменам и линиям
- Типовой срок: 5–6 недель, включая настройку камер и освещения
Как проходит внедрение
Четыре этапа с понятными артефактами. Уже после первого вы понимаете, подходит ли типовое решение и сколько будет стоить эксплуатация.
-
01 3–5 дней
Диагностика на ваших данных
Смотрим процесс и данные: объём операций, качество истории, структуру документов или обращений. Проверяем, попадает ли задача в типовой сценарий, и считаем экономику.
-
02 1–2 недели
Развёртывание контура
Поднимаем решение на ваших серверах или в российском облаке, настраиваем изоляцию, доступы, логирование и мониторинг. Проверяем работу на тестовой выборке.
-
03 1–3 недели
Дообучение под ваш процесс
Настраиваем модель на ваших примерах: номенклатуре, регламентах, типах документов. Замеряем точность на отложенной выборке и согласовываем порог качества.
-
04 1 неделя + SLA
Передача и сопровождение
Обучаем команду, передаём документацию, регламент ручного разбора и дашборд качества. Дальше — сопровождение, мониторинг дрейфа и переобучение по SLA.
Когда готовое решение выгоднее индивидуальной разработки
Индивидуальная разработка оправдана, когда задача действительно уникальна: нестандартный процесс, редкий формат данных, жёсткие требования к латентности или собственная исследовательская гипотеза. Если же задача типовая — разбор документов, ответы на вопросы по регламентам, прогноз спроса, приоритизация заявок — большая часть работы уже сделана другими проектами, и платить за неё повторно не имеет смысла.
Экономия здесь измеряется не только деньгами, но и временем до результата. Готовая архитектура, отлаженные коннекторы и понятный регламент эксплуатации сокращают путь до работающего контура с полугода до нескольких недель. За это время команда успевает увидеть фактическую точность на своих данных и принять решение о масштабировании на основе цифр, а не презентации.
Что именно дорабатывается под ваш процесс
Типовое решение почти никогда не ставится «как есть». Три вещи адаптируются практически всегда: дообучение модели на ваших примерах, интеграция с учётными системами и регламент работы сотрудников с результатом модели. Первое определяет точность, второе — встроенность в процесс, третье — выживет ли контур после запуска.
Отдельная статья — справочники. Номенклатура, контрагенты, типы документов, категории обращений в каждой компании свои, и без синхронизации со справочниками модель будет выдавать формально верные, но бесполезные результаты. Мы всегда закладываем эту работу в этап развёртывания, потому что она дешевле на старте, чем в момент первой сверки с бухгалтерией.
Требования к изоляции данных и выбор контура
Если в потоке есть персональные данные, коммерческая тайна, банковская или медицинская тайна, внешние API отпадают: данные должны обрабатываться в вашем контуре. Мы разворачиваем открытые модели и векторные базы на ваших мощностях или в российском облаке с изоляцией на уровне сети и разграничением доступа по ролям.
Это влияет на экономику проекта: собственный контур требует серверов с GPU, а стоимость обработки одного запроса считается иначе, чем при оплате за токены внешнего провайдера. Зато расходы предсказуемы и не зависят от изменения тарифов, а данные не покидают периметр — что для большинства российских компаний является не преимуществом, а обязательным условием.
Как считается стоимость владения
Полная стоимость готового решения складывается из четырёх частей: внедрение и дообучение, инфраструктура для инференса, сопровождение и мониторинг, а также трудозатраты сотрудников на ручной разбор спорных случаев. Последняя часть чаще всего забывается, хотя именно она определяет, окупится проект или нет.
Мы считаем экономику на этапе диагностики и в трёх сценариях: консервативном, базовом и оптимистичном. Если расчёт показывает, что при реальной доле ручной проверки решение не окупается, мы говорим об этом до начала работ. Иногда правильный вывод — автоматизировать не весь процесс, а один его шаг, где эффект измерим и достигается быстро.
Частые вопросы
Стоимость определяется тремя факторами: выбранным решением, объёмом интеграций с вашими системами и масштабом дообучения на ваших данных. Решения с готовыми коннекторами к популярным CRM и учётным системам обходятся дешевле, чем интеграция с самописной ERP. Точную оценку мы даём после диагностики — обычно это 3–5 дней, в течение которых мы смотрим ваши данные и процесс, а не только описание задачи.
Да, и для большинства российских компаний это обязательное условие. Мы разворачиваем открытые модели и векторные базы на ваших мощностях или в российском облаке, настраиваем изоляцию сети, разграничение доступа по ролям и логирование действий. Внешние API используются только там, где в потоке нет чувствительных данных и вы сами на это согласны.
Мы фиксируем порог качества до начала работ и замеряем его на отложенной выборке, которую модель не видела при обучении. Если порог не достигается, разбираемся в причине: качество данных, разметка, нестандартность процесса. В части случаев помогает расширение обучающей выборки или корректировка постановки задачи. Если качество недостижимо в принципе, мы сообщаем об этом и не переводим решение в промышленную эксплуатацию — критерии остановки согласуются заранее.
Для дообучения нужны реальные примеры: закрытые обращения с ответами операторов, обработанные документы, история продаж по SKU, записи звонков. Минимально полезный объём — несколько сотен примеров для классификации и от нескольких тысяч для прогноза спроса. Если истории мало, решение можно запустить на общих правилах и дообучать по мере накопления данных, но точность на старте будет ниже, и мы предупреждаем об этом заранее.
Нет. Мы передаём решение вместе с документацией, дашбордом качества и регламентом ручного разбора спорных случаев, а ваша команда работает с ним как с обычным внутренним сервисом. Для эксплуатации достаточно администратора, который следит за доступностью и передаёт нам инциденты. Если у вас есть свои ML-специалисты, мы передаём контур и обучение модели им — это отдельный сценарий, который обсуждается на старте.
Зависит от объёма операций и стоимости ручного труда в процессе. В типовых проектах по обработке документов и разбору обращений срок окупаемости составляет от 6 до 14 месяцев при консервативном сценарии с учётом доли ручной проверки. В задачах прогнозирования эффект считается иначе — через сокращение излишних запасов и упущенных продаж, и здесь окупаемость сильно зависит от маржинальности товара.
Покажем решение на ваших данных
Пришлите несколько десятков реальных документов или выгрузку обращений — развернём контур на тестовом стенде и покажем точность до подписания договора.