Кейсы компаний, которые используют ГигаЧат
BI Group
Строительство
Суть
Внедрили ИИ-помощника в работу кол-центра, чтобы автоматизировать обработку входящих вопросов после рассылок и снизить нагрузку на операторов.
Результат
Автоматизировали консультации на 90%.
ИИ-ассистент отвечает на большинство вопросов. На 22% увеличилась конверсия из рассылок в реальную встречу с менеджерами по продажам.
ГК «ФСК»
Строительство
Суть
Внедрили ИИ-агентов в бизнес-процессы: один помогает с ответами на часто задаваемые вопросы, разгружая службу технической поддержки; второй оптимизирует поиск по внутренним документам. За реализацию решения отвечала команда red_mad_robot.
Результат
Нагрузка на команду поддержки и коммерческий департамент сократилась на 30–40%.
Kili
Информационные технологии
Суть
Внедрили AI-приложение для Битрикс24, что на 90% упростило создание тестов из регламентов и проверку персонала. Чат-бот маршрутизирует клиента, рассчитывает стоимость заказов, анализирует переписку и заполняет карточки в CRM.
Результат
Экономия времени менеджера за счет автоматизации рутины составила 3,5 часа в день.
ЮMoney
Финансы
Суть
На базе нейросети разработали сервис ЮChat, с помощью которого предприниматели могут автоматически создавать описания товаров, посты для соцсетей, коммерческие предложения и скрипты для продаж.
Результат
69% пользователей удовлетворены работой ИИ-сервиса, 73% планируют использовать его снова.
«Лаборатория Касперского»
Информационные технологии
Суть
Внедрили ИИ-ассистента на основе нейросети в SIEM-систему.
Результат
Скорость анализа событий информационной безопасности в системе выросла в 2 раза.
Тест. Какие ещё возможности открывает ИИ перед бизнесом?
ИИ в промышленности, логистике и сельском хозяйстве — это уже реальность. Но когда дело доходит до внутренних процессов, многие руководители сомневаются: а под силу ли задача нейросети?
Давайте проверим. Верно ли утверждение?
Корпоративная платформа для разработки ИИ-агентов ГигаЧат Бизнес может проверить отсканированный контракт с партнёром — в неидеальном качестве, с печатями и помарками, — найти в нём пункты, которые противоречат типовому договору компании и подсветить финансовые риски.
Да, платформа способна выделить смысл даже из источников в неидеальном качестве. ГигаЧат, дополненный инструментами распознавания, сравнивает условия типового контракта компании с шаблоном: замечает нестандартные сроки оплаты, односторонние изменения, форс-мажоры. Юрист получает перечень рисков. Ему не нужно вчитываться в 200 страниц печатного текста.
Если подходить к вопросу формально, ни один ИИ не даст стопроцентной гарантии при сильно повреждённом скане. Однако на практике при приемлемом качестве скана ГигаЧат с дообучением на ваших шаблонах выдаёт точность 92–99%, что позволяет разгрузить юристов. Поэтому утверждение скорее правда.
Частые вопросы
Платформа разворачивается в вашем контуре (on‑premise или гибрид) с ролевой моделью доступа, соответствует 152-ФЗ. Данные не покидают периметр компании.
Да — через подключение ваших баз знаний, дообучение на внутренних документах и настройку сценариев под ваши бизнес-процессы (без необходимости переписывать ИТ-ландшафт).
От 1-3 недель для базовых сценариев (работа с документами, корпоративная база знаний) до 3-6 месяцев для сложных интеграций. При внедрении предусмотрены часы консалтинга.