Сайт использует cookie-файлы, чтобы сделать ваше пребывание на нем максимально удобным.
Внедряем ИИ, который решает бизнес задачи с измеримым эффектом
Разрабатываем речевую аналитику, нейроагентов и ML-модели, которые экономят время, повышают конверсии и дают управляемые результаты.
Наши продукты и услуги
Создаём ИИ-помощников, которые работают 24/7 и решают бизнес-задачи без участия человека.
Они консультируют клиентов, заполняют CRM и автоматизируют рутину.
Они консультируют клиентов, заполняют CRM и автоматизируют рутину.
РАЗРАБОТКА БОТОВ
И НЕЙРОАГЕНТОВ
И НЕЙРОАГЕНТОВ
КОНСАЛТИНГ ПО ВНЕДРЕНИЮ ИИ
Помогаем понять, как ИИ усилит ваш бизнес. Анализируем процессы, находим точки автоматизации и создаём план внедрения с прогнозом эффекта.
ПРАКТИКУМ И ОБУЧЕНИЕ
Обучаем команду применять ИИ в реальной работе. На тренингах участники решают свои реальные бизнес-задачи с помощью нейросетей.
ML-РЕШЕНИЯ
Разрабатываем кастомные ML-модели для сложных задач, с
ИИ анализирует все звонки отдела продаж. Помогает руководителю видеть, как менеджеры ведут переговоры, где теряются клиенты и что улучшить в скрипте.
РЕЧЕВАЯ АНАЛИТИКА
FLOW AI
FLOW AI
Наши кейсы
С каким запросом пришёл клиент:
Агентство недвижимости не успевало контролировать качество звонков менеджеров. Руководители слушали только часть разговоров, менеджеры теряли детали встреч, а новички медленно выходили на нужный уровень.
Что сделали:
Разработали систему автоматической речевой аналитики.
ИИ транскрибирует 100% звонков через Yandex SpeechKit и Whisper API
анализирует по чек-листу из 18 пунктов (скрипт, возражения, договорённости)
формирует краткое резюме по каждому разговору и оценивает вовлечённость (теплоту) лида
отправляет уведомления о проблемных звонках в Telegram.
Построили дашборды по сотрудникам и отделам продаж.
Результат:
Рост выполнения чек-листа на 12%
экономия 20 часов работы руководителей в месяц
ускорение адаптации новичков на 40%
Теперь руководители видят, как менеджеры следуют скрипту продаж и где теряют клиента. Можно точечно разбирать ошибки, рекомендовать улучшения и тестировать гипотезы по изменению скриптов. Продажи стали управляемыми, а качество коммуникации — прозрачным.
В первый месяц после внедрения агентство зафиксировало рекорд по ипотечным сделкам за год.
Агентство недвижимости не успевало контролировать качество звонков менеджеров. Руководители слушали только часть разговоров, менеджеры теряли детали встреч, а новички медленно выходили на нужный уровень.
Что сделали:
Разработали систему автоматической речевой аналитики.
ИИ транскрибирует 100% звонков через Yandex SpeechKit и Whisper API
анализирует по чек-листу из 18 пунктов (скрипт, возражения, договорённости)
формирует краткое резюме по каждому разговору и оценивает вовлечённость (теплоту) лида
отправляет уведомления о проблемных звонках в Telegram.
Построили дашборды по сотрудникам и отделам продаж.
Результат:
Рост выполнения чек-листа на 12%
экономия 20 часов работы руководителей в месяц
ускорение адаптации новичков на 40%
Теперь руководители видят, как менеджеры следуют скрипту продаж и где теряют клиента. Можно точечно разбирать ошибки, рекомендовать улучшения и тестировать гипотезы по изменению скриптов. Продажи стали управляемыми, а качество коммуникации — прозрачным.
В первый месяц после внедрения агентство зафиксировало рекорд по ипотечным сделкам за год.
С каким запросом пришёл клиент:
Компания вручную обрабатывала тысячи лотов с торговых площадок. Информация была неструктурированной, поиск подходящих объектов занимал часы и приводил к упущенным сделкам.
Что сделали:
Создали систему автоматического парсинга и анализа лотов. Для каждой площадки реализовали отдельные парсеры и обработку HTML-структур. Использовали LLM для извлечения ключевых данных из описаний, классификации по типу объектов и параметрам сделки. Данные сохраняются в единую PostgreSQL-базу, доступную для поиска и фильтрации.
Результат:
Создана единая база лотов, время поиска сократилось в разы, сотрудники перестали тратить время на рутину. Снижен риск пропустить выгодное предложение, ускорен анализ рынка.
Компания вручную обрабатывала тысячи лотов с торговых площадок. Информация была неструктурированной, поиск подходящих объектов занимал часы и приводил к упущенным сделкам.
Что сделали:
Создали систему автоматического парсинга и анализа лотов. Для каждой площадки реализовали отдельные парсеры и обработку HTML-структур. Использовали LLM для извлечения ключевых данных из описаний, классификации по типу объектов и параметрам сделки. Данные сохраняются в единую PostgreSQL-базу, доступную для поиска и фильтрации.
Результат:
Создана единая база лотов, время поиска сократилось в разы, сотрудники перестали тратить время на рутину. Снижен риск пропустить выгодное предложение, ускорен анализ рынка.
С каким запросом пришёл клиент:
Медиа-команда тратила много времени на ручной рерайт новостей и публикации в десятках Telegram-каналов. Требовалось автоматизировать процесс без потери качества контента.
Что сделали:
Разработали Telegram-бота, который мониторит источники (RSS и открытые каналы), извлекает материалы, делает рерайт с помощью GPT-4, адаптирует стиль под tone of voice клиента и автоматически публикует посты в нужные каналы. Добавили возможность предварительного предпросмотра и редактирования перед публикацией. А также гибкие настройки стиля, времени и периодичности для постинга.
Результат:
Сокращено время на подготовку контента, увеличено количество публикаций при сохранении качества. Процесс масштабируется на десятки каналов.
Медиа-команда тратила много времени на ручной рерайт новостей и публикации в десятках Telegram-каналов. Требовалось автоматизировать процесс без потери качества контента.
Что сделали:
Разработали Telegram-бота, который мониторит источники (RSS и открытые каналы), извлекает материалы, делает рерайт с помощью GPT-4, адаптирует стиль под tone of voice клиента и автоматически публикует посты в нужные каналы. Добавили возможность предварительного предпросмотра и редактирования перед публикацией. А также гибкие настройки стиля, времени и периодичности для постинга.
Результат:
Сокращено время на подготовку контента, увеличено количество публикаций при сохранении качества. Процесс масштабируется на десятки каналов.
С каким запросом пришёл клиент:
Команда консультантов вручную расшифровывала интервью с владельцами компаний и готовила отчёты AS-IS. Обработка одного интервью с учётом анализа, отрисовки схем и анализа процессов занимала до двух недель
Что сделали:
Настроили GPT-агента, который получает на вход расшифровку интервью (из аудио или видео), анализирует контекст, выделяет описание бизнес-процессов, проблемные зоны и цели клиента. Модель формирует структурированный отчёт по шаблону с разделами AS-IS и TO-BE, схемами процессов и рекомендациями. Решение интегрировали в рабочую систему компании.
Результат:
Время подготовки отчёта сократилось с 2 недель до 2 часов. Освободились ресурсы трёх сотрудников, качество и стандартизация отчётов выросли. Компания увеличила количество проектов без расширения штата.
Команда консультантов вручную расшифровывала интервью с владельцами компаний и готовила отчёты AS-IS. Обработка одного интервью с учётом анализа, отрисовки схем и анализа процессов занимала до двух недель
Что сделали:
Настроили GPT-агента, который получает на вход расшифровку интервью (из аудио или видео), анализирует контекст, выделяет описание бизнес-процессов, проблемные зоны и цели клиента. Модель формирует структурированный отчёт по шаблону с разделами AS-IS и TO-BE, схемами процессов и рекомендациями. Решение интегрировали в рабочую систему компании.
Результат:
Время подготовки отчёта сократилось с 2 недель до 2 часов. Освободились ресурсы трёх сотрудников, качество и стандартизация отчётов выросли. Компания увеличила количество проектов без расширения штата.
С каким запросом пришёл клиент:
Тендерный отдел ежедневно анализировал десятки извещений вручную. Процесс занимал от 15 минут до 1 часа и создавал риск пропустить выгодные закупки.
Что сделали:
Разработали систему, которая автоматически получает извещения через API Tenderstore, скачивает документы и анализирует их с помощью GPT-4. Модель определяет соответствие требованиям участия (опыт, лицензии, оборот), оценивает логистические возможности и ранжирует закупки по выгодности. Результаты передаются в базу и рассылаются на почту ответственным лицам.
Результат:
Первичный анализ закупок полностью автоматизирован. Специалисты работают только с релевантными предложениями. Сокращено время обработки и повышена прозрачность критериев отбора.
Тендерный отдел ежедневно анализировал десятки извещений вручную. Процесс занимал от 15 минут до 1 часа и создавал риск пропустить выгодные закупки.
Что сделали:
Разработали систему, которая автоматически получает извещения через API Tenderstore, скачивает документы и анализирует их с помощью GPT-4. Модель определяет соответствие требованиям участия (опыт, лицензии, оборот), оценивает логистические возможности и ранжирует закупки по выгодности. Результаты передаются в базу и рассылаются на почту ответственным лицам.
Результат:
Первичный анализ закупок полностью автоматизирован. Специалисты работают только с релевантными предложениями. Сокращено время обработки и повышена прозрачность критериев отбора.
С каким запросом пришёл клиент:
Тендерный отдел ежедневно анализировал десятки извещений вручную. Процесс занимал от 15 минут до 1 часа и создавал риск пропустить выгодные закупки.
Что сделали:
Разработали систему, которая автоматически получает извещения через API Tenderstore, скачивает документы и анализирует их с помощью GPT-4. Модель определяет соответствие требованиям участия (опыт, лицензии, оборот), оценивает логистические возможности и ранжирует закупки по выгодности. Результаты передаются в базу и рассылаются на почту ответственным лицам.
Результат:
Первичный анализ закупок полностью автоматизирован. Специалисты работают только с релевантными предложениями. Сокращено время обработки и повышена прозрачность критериев отбора.
Тендерный отдел ежедневно анализировал десятки извещений вручную. Процесс занимал от 15 минут до 1 часа и создавал риск пропустить выгодные закупки.
Что сделали:
Разработали систему, которая автоматически получает извещения через API Tenderstore, скачивает документы и анализирует их с помощью GPT-4. Модель определяет соответствие требованиям участия (опыт, лицензии, оборот), оценивает логистические возможности и ранжирует закупки по выгодности. Результаты передаются в базу и рассылаются на почту ответственным лицам.
Результат:
Первичный анализ закупок полностью автоматизирован. Специалисты работают только с релевантными предложениями. Сокращено время обработки и повышена прозрачность критериев отбора.
Готовы ускорить рост вашего бизнеса с помощью ИИ?
Заполните форму и мы свяжемся с вами в ближайшее время для бесплатной консультации!
Нажимая на кнопку «Отправить», подтверждаю свое согласие с положениями Политики конфиденциальности
Речевая аналитика
FLOW AI
Создаём систему автоматической речевой аналитики:
- Транскрибируем 100% звонков через Yandex SpeechKit и Whisper API.
- Анализируем каждый разговор по вашему чек-листу (скрипт, возражения, договорённости).
- Генерируем резюме после звонка с ключевыми моментами.
- Оцениваем качество разговора и вовлечённость клиента.
- Строим дашборды по сотрудникам и группам.
- Отправляем уведомления в Telegram о проблемных звонках.
- Используем алгоритмы верификации — высокая точность даже в сложных диалогах.
Настраиваем интеграцию с любыми CRM-систеами, ПО для телефонии и BI.
Цена одной минуты расшифровки - от 3 рублей.
Разработка ботов
и нейроагентов
Разрабатываем нейроагентов, которые:
- Обрабатывают обращения — квалифицируют лидов, отвечают клиентам.
- Автоматизируют заявки, отчёты и заполнение CRM.
- Поддерживают клиентов и ищут информацию по базе знаний.
- Помогают сотрудникам: находят данные, формируют документы.
- Работают по вашим регламентам и обучаются на внутренних данных.
- Интегрируются с Telegram, CRM и корпоративными системами.
Консалтинг по
внедрению ИИ
- Проводим аудит процессов и определяем задачи для ИИ.
- Рассчитываем ROI и приоритизируем направления.
- Проектируем решение и подбираем технологии.
- Разрабатываем библиотеку промптов под вашу специфику.
- Готовим дорожную карту внедрения и сопровождаем пилот.
Практикум и обучение
Проводим микро-практикум для руководителей и менеджеров. Обучение включает:
- Базу по prompt-engineering — как ставить задачи нейросетям и получать точные, применимые результаты.
- Обзор LLM-моделей — их сильные и слабые стороны, примеры задач, где каждая показывает лучший результат.
- Практические занятия для закрепления навыков и решения собственных бизнес-кейсов.
По итогу каждый обучающийся разработает ИИ-решение для своей существующей задачи.
Длительность: 6 часов
ML-решения
Какие задачи решаем:
- Скоринговые системы. Оцениваем вероятность событий — покупки, отклика, дефолта, риска и др.
- Рекомендательные системы. Подбираем персональные предложения, товары или контент на основе поведенческих данных.
- Предиктивные модели. Прогнозируем спрос, выручку, загрузку, отток клиентов и другие показатели.
Как работаем:
- Изучаем задачу и доступные данные.
- Обучаем модель, тестируем и валидируем на реальных данных.
- Интегрируем готовое решение в ваши системы и бизнес-процессы.
Часто задаваемые вопросы
Первые результаты могут быть видны уже через несколько недель после начала проекта, в зависимости от сложности задач и уровня интеграции решений.
Процесс начинается с диагностики ваших текущих систем и процессов, после чего мы разрабатываем настроенное ИИ-решение, которое интегрируется с минимальными изменениями в существующие процессы.
ИИ может помочь малому и среднему бизнесу автоматизировать процессы, улучшить аналитику данных, повысить удовлетворенность клиентов и оптимизировать маркетинговые кампании для увеличения продаж.
ИИ может быть применен в различных областях, включая управление клиентскими отношениями, операционное управление, финансовый анализ, маркетинг и многие другие.
Для начала свяжитесь с нами через форму на сайте, чтобы обсудить ваши потребности и задачи. Мы проведем начальный анализ и предложим оптимальные шаги для интеграции ИИ в ваш бизнес.