ИИ-ассистенты в BPM-системах: нестандартные решения для стандартных задач

Думаю, все согласятся, что сегодня искусственный интеллект (ИИ) стал одним из самых главных трендов. Однако совокупного опыта его применения практически нет – каждая компания сама определяет, как использовать ИИ, очень редко открыто публикуя конкретные кейсы. При этом многие утверждают, что с его помощью решают разнообразные задачи автоматизации бизнеса, но на деле показывают только чат-боты и базы знаний, хотя возможностей использования ИИ гораздо больше.

В этой публикации я буду говорить не о теории генеративных моделей, а об их практическом применении, и поделюсь реальными решениями, которые упрощают и ускоряют работу отделов в B2B. Вы узнаете, как искусственный интеллект помогает бизнесу справляться с повседневными проблемами на примере платформы BPMSoft.

В целом, BPM-системы (например, CRM или SRM) решают общие задачи бизнеса, а ИИ-ассистенты расширяют их функционал и возможности для работы с абстрактными задачами, которыми обычно занимается человек. Сегодня искусственный интеллект – это уже больше, чем просто технология. Очень скоро его можно будет назвать полноценными дополнительными мозгами для бизнеса. Уже сейчас я поделюсь первыми реальными кейсами интеграции ИИ в корпоративные системы.

ИИ – это дорого.

Вовсе необязательно использовать дорогостоящие локальные LLM-модели – достаточно интегрировать в вашу систему лидеров рынка по их адекватной стоимости тарифов.

ИИ заменит сотрудников.

ИИ минимизирует рутину, а не увольняет людей, и позволяет специалистам заниматься более сложными и важными задачами, увеличивая их КПД и принося больше пользы вашему бизнесу.

ИИ сложно и долго внедрять в бизнес.

Автоматизация рутинных процессов вашей компании с помощью ИИ-ассистентов не намного сложнее того, как вы используете искусственный интеллект в повседневной жизни.

ИИ ошибается.

Во-первых, задача ИИ в бизнесе – не стать полным автопилотом, а, скорее, выступать в роли первой линии обработки информации, которую затем проверяют сотрудники. Во-вторых, если говорить о статистике, то ИИ дает около 75% точных ответов. А люди? :)

ИИ только для айтишников.

Сегодняшние LLM-модели в большей степени подходят как раз для задач отделов закупок и продаж, клиентского сервиса и колл-центров, нежели IT-подразделений компании.

Ниже я опишу 5 реальных кейсов на примере одной выдуманной компании:

Компания «Рога и Копыта» (демонстрационный пример) ежедневно получает десятки писем: от спама до реальных запросов. Менеджеры тратят 10-20% своего времени на их разбор. Был подключен ИИ-ассистент, который:

Таким образом, все входящие письма автоматически распознаются ИИ-ассистентом, а сотрудники уделяют свое время только потенциальным клиентам.

В первом кейсе я показал, как разобраться с входящими письмами, распознавая их как лиды или спам. Следующим шагом ИИ-ассистента научили анализировать запросы лидов – теперь он:

В результате менеджеры получают уже проработанные лиды, а не «сырые» обращения, что сокращает ручной труд и ускоряет продажи.

Ранее менеджерам компании “Рога и копыта” приходилось собирать в интернете и вносить в систему базовую информацию о контрагентах, но теперь такая необходимость отпала, потому что ИИ-ассистент:

Менеджеры больше не тратят время на изучение сайтов клиентов – этот процесс запускается автоматически по нажатию кнопки, на определенной стадии сделки или при другом удобном вам событии.

ИИ-ассистент помогает сотрудникам еще и в составлении корректных писем:

Менеджерам становится проще корректно общаться с клиентами и партнерами, а справочник сценариев писем может быть расширен: «запрос документов», «напоминание об оплате» и т. п.

Нередко менеджерам срочно нужны конкретные данные, например, реквизиты контрагента или сумма определенного контракта. Вот только проблема – в каких же они были файлах и папках? Теперь достаточно просто задать вопрос ИИ-ассистенту, который:

Таким образом, сотрудники быстро получают по запросу необходимую информацию из любой коллекции документов (регламенты, договоры, счета и т. п.).

Каждый из приведенных кейсов может быть реализован на разных моделях:

Все это дает гибкость в управлении затратами и масштабируемость решений.

Посмотреть, как работает каждый из описанных кейсов в системе BPMSoft, можно в видео этого вебинара (продолжительность менее часа):

ИИ-ассистенты – это не мода, а эффективный инструмент, если его использовать корректно.

Для этого достаточно следовать нескольким рекомендациям:

Также вам могут быть интересны следующие материалы: