AI автоматизация

Внедряем ИИ-решения для автоматизации процессов, аналитики и поддержки пользователей: ассистенты, классификация обращений, поиск по базе знаний (RAG), отчётность и интеграции.

AUTOMATE

ANALYZE

ASSIST

LLM RAG INTEGRATIONS

Что такое AI автоматизация

AI автоматизация — это применение моделей машинного обучения и LLM-ассистентов для снятия ручной рутины: обработка обращений, извлечение данных из писем и документов, генерация ответов, поиск по внутренним знаниям, контроль качества и аналитика.

Мы строим решение так, чтобы оно было безопасным и управляемым: права доступа, логирование, тестирование промптов, контроль качества, ограничение источников данных, измеримые метрики (точность, скорость, экономия времени).

Скорость

Сокращаем время обработки запросов и задач в 2–10 раз.

Качество

Единый стиль ответов, меньше ошибок, контроль качества и логирование.

Интеграции

CRM/ERP, почта, тикеты, порталы, базы данных, API и webhooks.

Безопасность

RBAC, аудит, приватность данных, ограничение контекста, политики.

Кому подходит

Если у вас много повторяющихся запросов, документов и ручных операций — AI автоматизация даёт быстрый эффект: ускоряет поддержку, повышает качество и освобождает команду.

Службам поддержки и сервис-деск (email/тикеты/чат)
Организациям с большим объёмом документов и заявок

Компаниям, которым нужна аналитика по обращениям и процессам
Проектам, где важны интеграции и контроль доступа к данным

Pārbaudīt uzņēmumu

Ievadiet uzņēmuma reģistrācijas numuru un saņemiet pamatinformāciju par uzņēmumu.

Dati tiek ņemti no Latvijas Republikas Uzņēmumu reģistra atvērtajiem datiem un VID publiskojamo datu bāzes PVN maksātāju reģistra (data.gov.lv). Šis rīks ir informatīvs un neaizstāj oficiālas izziņas.

ERP

Jūsu sistēma

Valsts reģistri

gov

Что делаем

От пилота до промышленной эксплуатации: интеграции, безопасность, метрики, документация и поддержка.

Связаться →

Аудит процессов и быстрый пилот

Определяем сценарии, источники данных, риски и KPI. Делаем пилот 1–2 кейса.

AI-ассистент для поддержки

Автоответы, шаблоны, тональность, многоязычность, эскалации, контроль качества.

RAG-поиск по базе знаний

Поиск и ответы строго по вашим документам: регламенты, инструкции, FAQ, политика.

Извлечение данных и классификация

Письма/заявки/документы: извлекаем поля, распознаём тему, приоритет, маршрут.

Интеграции и автоматизация

CRM/ERP, ServiceDesk, почта, базы данных, webhooks, очереди, отчётность.

Безопасность и эксплуатация

RBAC, аудит, мониторинг, тестирование, политика данных, обновления и поддержка.

AI STACK

RAG

TOOLS

CONTROL

Управляемые промпты

Шаблоны, версии, A/B тесты, контроль качества и безопасные ограждения.

Надёжная интеграция

Очереди, ретраи, идемпотентность, логирование и мониторинг.

Ключевые возможности

Функции, которые чаще всего дают быстрый и измеримый эффект.

Классификация обращений, роутинг и приоритизация
RAG-ответы по внутренней документации и знаниям
Автосуммаризация: тикеты, звонки, встречи, письма
Извлечение полей из документов и писем (структурирование)
Многоязычные ответы и единый стиль коммуникации
Защита данных: RBAC, минимальный контекст, аудит
Метрики качества: точность, coverage, отказоустойчивость
Интеграции через API, webhooks и планировщики

Как мы работаем

Типичный путь: 1–2 недели на пилот, 3–6 недель на промышленную версию (зависит от интеграций и данных).

Сценарии и данные

Фиксируем задачи, источники данных, ограничения, доступы и KPI.

Пилот и прототип

Делаем пилот на 1–2 сценариях: промпты, RAG, интеграция, логирование.

Интеграции и безопасность

Подключаем CRM/почту/тикеты/API, настраиваем роли, аудит и политики.

Тестирование качества

Набор тестов, контроль галлюцинаций, проверки данных, метрики качества.

Запуск и сопровождение

Мониторинг, оптимизация, обновления, расширение сценариев и отчётность.

RESULT

SPEED

QUALITY

CONTROL

Вы получите

AI-решение под ваши процессы (пилот + промышленная версия)
Интеграции с вашими системами и источниками данных
RAG-базу знаний (при необходимости) и правила доступа
Логирование, мониторинг и метрики качества
Документацию и регламенты эксплуатации
План развития и расширения сценариев

Кейсы AI автоматизации

Примеры типовых задач и результата от внедрения.

Связаться →

Автообработка входящих писем поддержки

−60%

Email Support LLM

Проблема

Сотни писем в месяц: ручная сортировка, ответы, потеря SLA.

Решение

Классификация темы/приоритета, извлечение данных, автоответы с эскалацией.

Результат

Сокращение времени ответа и меньше “потерянных” обращений.

RAG-поиск по регламентам и базе знаний

+2x

RAG Knowledge Policy

Проблема

Сотрудники ищут информацию в документах вручную, ответы разные, ошибки.

Решение

RAG по утверждённым документам + ссылки на источники + роли доступа.

Результат

Единые ответы, меньше ошибок, быстрее онбординг.

Аналитика обращений и отчётность руководству

+30%

Analytics Dashboards Insights

Проблема

Нет прозрачности: какие темы чаще, где узкие места, что “горит”.

Решение

Семантические темы, тренды, отчёты, дашборды, причины и рекомендации.

Результат

План улучшений на основе данных и приоритизация задач.

Kā strādā integrācija ar VID EDS (demo)

Deklarācijas tips

ERP

Jūsu sistēma

VID EDS

VID

Klikšķiniet "Nosūtīt uz VID (demo)", lai redzētu, kā deklarācija ceļo uz EDS un kā sistēma saņem tehnisko atbildi.

RISK CHECK

Типичные ошибки при внедрении AI

Ошибки, из-за которых AI “не взлетает”, и как мы их предотвращаем.

Связаться →

Нет чётких KPI и сценариев

Пытаются “внедрить AI” без конкретных задач и метрик качества.

Последствие:

Проект превращается в демо без измеримого эффекта.

Подключают все данные без правил доступа

Дают модели слишком широкий доступ к документам и системам.

Последствие:

Риск утечек и нарушения принципа минимальных прав.

Отсутствует контроль качества и тесты

Нет набора контрольных кейсов, оценки точности и регрессии.

Последствие:

Качество “плавает”, появляются галлюцинации и ошибки.

Нет логирования и аудит-трейла

Не фиксируют запросы/ответы/источники/версии промптов.

Последствие:

Невозможно разбирать инциденты и улучшать качество.

Игнорируют интеграционную надёжность

Нет очередей, ретраев, идемпотентности и мониторинга интеграций.

Последствие:

Срывы обработки, дублирование действий, потери данных.

Не учитывают безопасность и комплаенс

Не задают политику данных, хранение, маскирование, ограничения контекста.

Последствие:

Регуляторные риски и недоверие пользователей.

Если хотите, можем начать с пилота на 1–2 сценариях и зафиксировать метрики эффективности до масштабирования.

Стоимость

Стоимость зависит от количества сценариев, источников данных и интеграций. Обычно начинаем с пилота.

Пилот

от €900

1–2 сценария, базовые интеграции, измеримые метрики.

Промышленная версия

от €2 900

Роли, логирование, тесты качества, стабильные интеграции.

Поддержка и развитие

от €290 / мес.

Мониторинг, улучшения, новые сценарии, SLA.

NEXT STEP

Хотите быстро проверить эффект AI на вашем процессе?

Опишите 1–2 задачи — предложим пилот, метрики и план внедрения.

Связаться

FAQ

Можно ли сделать AI “безопасным”, чтобы он отвечал только по нашим данным?

Да. Мы используем RAG по утверждённым источникам, роли доступа (RBAC), логирование и ограничения контекста, чтобы ответы формировались только на основе разрешённых данных.

С чего лучше начать — с ассистента или с аналитики?

Обычно стартуем с 1–2 сценариев поддержки или документооборота, где эффект быстро измеряется. Аналитику подключаем параллельно, если есть данные и цель.

Какие системы вы можете интегрировать?

Почта (IMAP/SMTP), ServiceDesk/тикеты, CRM/ERP, базы данных, файловые хранилища, API, webhooks и очереди.

Сколько времени занимает внедрение?

Пилот — 1–2 недели. Промышленная версия — обычно 3–6 недель, в зависимости от интеграций и требований безопасности.

Есть вопросы? Свяжитесь с нами