Встраиваем ИИ в ключевые процессы для повышения эффективности, сокращения затрат и ускорения принятия решений.
Мы помогаем
Автоматизировать рутинные и трудозатратные операции
Сокращать время обработки информации и принятия решений
Оптимизировать загрузку сотрудников и снижать операционные затраты
Повышать точность прогнозов и качество аналитики
Решения
Извлекает факты из документов
Проводит первичную проверку
Формирует аргументированную подсказку для риск-менеджера
Отвечает на типовые запросы сотрудников из регламентов
Инициирует процедуры
Подсказывает шаги
Принимает письма/сканы/пакеты
Классифицирует и запускает нужный процесс
Автоматизированный сбор новых признаков
Предоставляет актуальные регламенты и политики с учётом роли пользователя и контекста задачи
Быстрый поиск по сложным нормам/таблицам
Доступ к знаниям без ручного поиска.
Разъяснения и шаги действий
Быстрее ответы на технологические вопросы
Генерирует код по спецификации
Предлагает архитектурные паттерны
Настраивает CI/CD (pipeline-as-code)
Помогает локализовать дефекты
Предлагает тест-кейсы
Универсальный корпоративный ассистент: от HR и закупок до ИТ-поддержки с приватным RAG и политиками доступа
Формирует поведенческие сегменты
Строит признаки для CRM/маркетинга
Улучшает look-alike
От задачи к модели, а не наоборот
Выбираем технологию под процесс и метрику эффекта
Интеграция в существующие процессы, без необходимости кардинальних изменений
Безопасно по умолчанию
Приватные модели
Локальный векторный поиск
Журналирование доступов
Обеспечиваем безопасность данных и соответствие отраслевым стандартам
Открытая архитектура
Без привязки к одному вендору
Возможность масштабируемости
Оптимальное сочетание моделей и технологий (от NLP и ML до генеративных LLM).
Продуктовый цикл
Короткие итерации
Измеримость
Roadmap развития
Обучение команд
Передаём клиенту знания и компетенции для самостоятельного развития решения
Наши приемущества
Кейсы
Чат-бот методологической поддержки
Сбор и систематизация требований и пожеланий клиента; выбор технологии построения чат-бота
Организация пилотирования решения на основе генеративных моделей и передача на тестирование Заказчику
Прогнозирование загрузки сотрудников
Сбор и систематизация требований и пожеланий клиента
Выбор технологии построения системы. Исследовали графовые нейросети, позволяющие на произвольном наборе связанных и вложенных данных находить взаимосвязи, тенденции и прогнозировать результат на сложных объектах
Правовая экспертиза законопроектов
Обследование и сбор требований
Формирование предложения по сквозной автоматизации процесса
Детальная концепция применения инструментов ИИ в сквозной автоматизации процесса правовой экспертизы
Прототипирование на базе LLM
ТОП 20 БАНК РФ
Best Service
Сбор требований к перечню и работе сервисов, выбор технологии построения в виде чат-бота
Автоматизация и эксплуатация сервиса оформления отпусков
Разработка плана дальнейшей автоматизации внутренних сервисов