ИИ, применённый к реальные бизнес-процессы.
Мы применяем ИИ к процессам, которые уже существуют и уже стоят денег: классификация, retrieval, подбор соответствий, перевод. У каждой системы есть границы, набор для оценки и резервный сценарий, а после запуска мы её эксплуатируем.
Что мы делаем
ИИ как компонент системы.
ИИ-агенты
Агенты с определённым набором инструментов, границами и резервными сценариями, развёрнутые на реальных процессах — расчёт цены, сортировка обращений, классификация, поддержка, — а не чат-окно на лендинге.
Retrieval и опора на источники
Ответы берутся из ваших собственных документов и данных, со ссылками на источники, чтобы ответ можно было проверить, а не принять на веру.
Движки подбора соответствий
Системы, которые оценивают и ранжируют сущности относительно друг друга: покупателей к поставщикам, кандидатов к вакансиям, товары к намерению.
Многоязычный NLP
Классификация, извлечение и генерация на разных языках и в разных письменностях, включая письмо справа налево, с оценкой качества по каждому языку, а не в расчёте на автоматический перенос.
Структурированное извлечение
Превращение документов, счетов, спецификаций и деклараций в структурированные данные, с которыми система может работать, — с оценками уверенности и маршрутом для случаев, которые она не может разрешить.
Стенды для оценки качества
Тестовые наборы, базовые уровни и проверки на регрессии, чтобы изменение модели можно было измерить, а не обсуждать.
Для кого это
Где это разворачивают.
Массовые решения по правилам, которые люди не могут применять единообразно на большом объёме.
Процессы с большим объёмом документов, где ответ существует, но на его поиск уходят часы.
Работа на стыке языков, регуляторных требований и форматов, которые не сопоставляются друг с другом напрямую.
Подход
Данные. Границы. Оценка качества.
01
Опора на ваши данные
Retrieval по вашим собственным документам и записям, чтобы ответ ссылался на источник, а не на вероятность.
02
Границы по проекту
Определённые инструменты, разрешённые действия и явные сценарии отказа. Системе позволено сказать, что она не знает.
03
Постоянная оценка качества
Отложенные выборки, человеческие базовые уровни и мониторинг в продакшене, а не демо, которое один раз сработало.
Преимущества
Как мы понимаем, что это работает.
Измеряется относительно базового уровня
У каждого развёртывания есть набор для оценки и человеческий базовый уровень. Если система его не превосходит, она не выходит.
Работает в продакшене
Под мониторингом, с логами и дежурством — а не пилот
Прослеживаемые решения
Любой результат можно проследить до исходных данных
Есть процесс, который стоит автоматизировать?
Назовите вашу цель по росту. Мы соберём механизм: каналы, контент и ИИ-слой, который им управляет.
Мы не только внедряем это, но и исследуем. Ara — наш прикладной ИИ-проект