Flexar.ai

✔️Помогли страховой компании ускорить поддержку по ДМС на 80%

Делимся кейсом ИИ-помощника, который подсказывает кураторам ДМС ответы в чате на основе базы знаний и контекста диалога. В качестве технологической основы решения — платформа Flexar.

Подробнее — на карточках и здесь

Flexar.ai

18 июня в Москве пройдет @finchess — шахматный турнир для представителей технологических, финансовых и других компаний. Для нас это повод вспомнить, как тесно история ИИ связана с шахматами.

Уже в середине XX века исследователи использовали игру как модель сложной системы: компьютер должен был оценивать позицию, просчитывать варианты и выбирать ход в условиях множества ограничений.

Один из известных эпизодов — матч одного известного всем шахматиста против суперкомпьютера Deep Blue в 1997 году. Машина обыграла действующего чемпиона мира, и шахматы стали символом технологического рубежа.

Сегодня игра остается поводом для разговора об отношениях человека и искусственного интеллекта: как ИИ помогает просчитывать сценарии, где остается пространство для человеческой интуиции и кто отвечает за финальное решение.

FinChess переводит этот разговор в практический формат. Участники встречаются за досками и обсуждают технологий и их роли в бизнесе во время вечерней программы.

Регистрация — на сайте FinChess

ИИ превращает отзывы в описания и теги для карточек товара: кейс федерального ритейлера

Отзывы покупателей — ключевой фактор выбора. Но как работать с тысячами откликов по десяткам тысяч товаров? Часто поток обратной связи растет быстрее, чем команда успевает его обрабатывать.

Разбираем на примере крупного федерального ритейлера, как ИИ-платформа Flexar от Friflex помогает автоматизировать этот процесс: структурировать мнения покупателей, генерировать точные описания и выявлять ключевые теги для карточек товаров⬆️

Подробнее — здесь

Flexar.ai

Как безопасно передавать ИИ внутренние данные компании?

Есть класс задач, где ИИ справляется без внутренних данных компании. Например, поправить орфографию, сгенерировать идею или шаблонный ответ по общим правилам, автоматизировать реакцию на смену статуса в BPM или RPA. Здесь не нужны факты о компании: моделям хватает публичных знаний и контекста из самого запроса.

Как только процесс упирается в корпоративные нормы и фактические данные из систем компании, без внутреннего контекста не обойтись. Иногда достаточно минимального контекста. Например, кусок договора, карточка контрагента, выдержка из регламента.

✂️Чем точнее настроен контекст и права, тем надежнее работает ИИ. Поэтому на практике корпоративные знания передают модели с помощью нескольких методов. Например, численные и оперативные данные можно подать через прямые запросы к API или SQL, а текстовые знания — через RAG.

Flexar.ai

1️⃣ Когда процесс уже прост, стабилен и хорошо описывается правилами. Например, если задача сводится к «если А, делаем Б», правила почти не меняются, а входные данные структурированы. В таких кейсах достаточно классической автоматизации или простых модели на CPU, генеративный ИИ и агенты лишь добавят сложности, почти не увеличивая ценность.

2️⃣ Если обращений мало, процесс редкий или нерегулярный. На маленьких объемах стоимость внедрения, поддержки и инфраструктуры может перекрыть потенциальную экономию на человеко-часах. Проще оставить задачу специалисту или встроить ее в уже существующий бизнес-процесс без генеративного ИИ.

3️⃣ Когда не хватает данных. Для качественной работы ИИ (и классического, и генеративного) нужны тексты обращений, история решений, базы знаний, регламенты. Если все это живет в головах сотрудников и устаревших файлах, сначала придется наводить порядок и оцифровывать знания.

Чтобы разобрать свой процесс или кейс, записывайтесь на консультацию. Обсудим контекст, ограничения и какие форматы автоматизации возможны.

Flexar.ai

ИИ встраивается в процессы, где раньше требовалось участие человека. Например, когда важно понять, о чем письмо или договор, придумать ответ, принять не совсем бинарное решение. Какие шаги автоматизировать с ИИ в бизнес-процессах — на карточках ⬆️

А в следующем посте разберем, когда ИИ-автоматизация не нужна.

Flexar.ai