ИИ-агенты работают 24/7, интегрируются с вашими системами и автоматически выполняют задачи, требующие анализа данных, чтения документов или коммуникации
Эффективность
Бизнес-эффект от внедрения ИИ-агента
Рост эффективности команд
До
60%
До
40%
снижение издержек на операционные процессы, в зависимости от кейса реализации
Что такое ИИ-агенты
Агенты созданные на базе больших языковых моделей позволяющих упростить работу
ИИ-агенты могут работать как самостоятельно, так и в составе многоагентных систем, совместно решая сложные задачи бизнеса
Возможности ИИ-агентов DATALAB
Операционные бизнес-агенты
Формирование отчётов
Запуск и контроль бизнес-процессов
Работа с CRM/ERP
Мониторинг KPI и задач
Агенты по работе с документами
Сбор данных из разных систем
Построение прогнозов
Выявление рисков
Подготовка аналитической справки
Агенты-аналитики
Коммуникационные агенты
1.
Автоматизация общения с клиентами и сотрудниками
Ответы на запросы, поиск информации
Поддержка L1/L2
Создание предответов операторам
Анализ договоров и заключений
Подготовка шаблонов документов
Извлечение ключевых данных
Понимание больших массивов текстов
2.
3.
4.
5.
Агенты с доступом к корпоративным базам знаний
Поиск информации
Быстрые ответы сотрудникам
Поддержка MCP/A2A
6.
Многоагентные сценарии
Взаимодействие нескольких агентов, распределение ролей, выполнение сложных процессов «под ключ»
Что получает бизнес
Снижение нагрузки на сотрудников — ИИ выполняет рутину 24/7
Доступ к корпоративной информации за секунды
Масштабируемость без увеличения штата
Гибкая интеграция с IT-ландшафтом компании
Рост скорости обработки задач до 3 раз
Сокращение издержек на операционные процессы до 40%
Снижение нагрузки на сотрудников — ИИ выполняет рутину 24/7
Доступ к корпоративной информации за секунды
Масштабируемость без увеличения штата
Гибкая интеграция с IT-ландшафтом компании
Рост скорости обработки задач до 3 раз
Сокращение издержек на операционные процессы до 40%
Бизнес-преимущества решения
Поддержка клиентов
Автоматизация L1/L2
Поддержка 24/7
Повышение уровня качества ответов
Юридические процессы
Анализ и формирование договоров
Подготовка заключений
Проверка рисков
Финансовые процессы
Сбор данных
Формирование отчётов
AdHoc мониторинг
Работа с документами
Извлечение данных
Подготовка заполненных форм
Создание и проверка шаблонов
Продажи и CRM
Подготовка КП
Обогащение карточек клиентов
Поиск информации по сделкам
HR процессы
Ответы сотрудникам
Ускорение и поддержка онбординга
Подготовка HR-документов
IT-поддержка
Автоматические ответы
Диагностика проблем
Обработка запросов
Управление проектами
Контроль сроков
Формирование отчётов
Мониторинг рисков
Технологии
Большие языковые модели:
Self-hosted (OpenSource)
LLM-провайдеры (OpenAI, etc)
Интеграция:
CRM
ERP
HelpDesk
DWH
Корпоративные порталы
Поисковые системы:
полнотекстовая
векторная
гибридная
Многоагентные системы - A2A
On-premise и облачное размещение
RAG
Agents
MCP
Корпоративные базы знаний
Workflow-движки
Автоматизация процессов (BPM / RPA интеграции)
Как проходит внедрение
Пилот (2-4 недели)
Запуск MVP и проверка эффективности
Определяем роли, сценарии, источники данных
Анализ требований и архитектуры агента
Как проходит внедрение
1.
Выявляем задачи, которые могут быть автоматизированы