Документы и данные
Извлечение, классификация и маршрутизация договоров, счетов и заявок. ИИ читает неструктурированные файлы и записывает чистые данные прямо в ваши системы.
Мы делаем автоматизацию бизнес-процессов с ИИ там, где сотрудники тонут в рутине и ручных решениях. Повторяющиеся задачи заменяем надёжными пайплайнами прямо внутри ваших инструментов.
Извлечение, классификация и маршрутизация договоров, счетов и заявок. ИИ читает неструктурированные файлы и записывает чистые данные прямо в ваши системы.
Квалификация лидов, обогащение, автоответы и порядок в CRM без ручной работы. Интегрируемся с amoCRM, Bitrix24, HubSpot и другими системами через API.
Входящие обращения ИИ классифицирует, приоритизирует и отвечает или передаёт оператору. Первый ответ быстрее без расширения штата.
Отчёты, согласования, ввод данных и синхронизация между CRM, ERP и таблицами. Повторяющиеся задачи идут по расписанию, а не силами людей.
Разбираем текущий процесс от начала до конца и находим узкие места и ручные шаги, которые стоит автоматизировать первыми.
Проектируем сценарий, решаем, где ИИ даёт ценность, а где нужна строгая логика, и фиксируем метрики результата.
Разрабатываем автоматизацию и подключаем её к вашим CRM, ERP, API и базам данных, чтобы всё работало в существующем стеке.
Запускаем, следим за точностью в проде и дорабатываем систему по мере роста объёмов и появления новых кейсов.
Это использование ИИ для многошаговых процессов, которые раньше требовали ручной работы: чтение документов, решения о маршрутизации, обновление систем. В отличие от простых скриптов, ИИ справляется с неструктурированными данными и нестандартными случаями.
Массовые повторяющиеся задачи с понятными правилами и измеримой стоимостью: ввод данных, обработка лидов, документооборот, разбор обращений. Начинаем с узкого места, которое быстрее всего окупается.
Подключаемся к CRM (amoCRM, Bitrix24, HubSpot, Salesforce), ERP, базам данных, таблицам и любым сервисам с API. Если у инструмента нет API, находим надёжное решение.
Классический RPA работает по жёстким правилам и ломается на всём неожиданном. Наша автоматизация на ИИ читает неструктурированные данные, принимает решения и адаптируется, поэтому справляется с реальными задачами, которые RPA не тянет.
Отдельную автоматизацию обычно запускаем за несколько недель после аудита. Проверяем на реальных данных, добавляем мониторинг и контроль человеком для сложных случаев и дорабатываем, чтобы точность держалась в проде.
Расскажите про задачу — ответим, какой ИИ-пилот можно собрать и что нужно для старта.
Или напишите напрямую