OSMI IT

Управление снабжением — один из ключевых бизнес-процессов: от отбора поставщиков до планирования потребностей компании. Именно в этой области ИИ становится не просто полезным инструментом, а фактором, который напрямую влияет на устойчивость и эффективность бизнеса. Если раньше искусственный интеллект чаще рассматривали в контексте маркетинга и клиентского сервиса, то сегодня фокус все заметнее смещается на внутренние процессы, от которых зависят прибыль, бесперебойность работы и стабильность компании...

Для крупной металлургической компании мы внедрили универсального AI-агента, который работает поверх сервис-деска и базы знаний, понимает запросы пользователей и либо находит ответ в документации, либо направляет обращение в нужную команду. Решение автоматизировало типовые обращения, ускорило первые ответы и снизило нагрузку на экспертов поддержки. Клиент — крупная металлургическая компания с корпоративной системой, в которой множество ролей и сложная предметная область. Её поддержкой занимаются несколько...

Для одного из крупнейших издательско-дистрибьюторских холдингов мы создали AI-систему, которая собирает отзывы с маркетплейсов и других каналов в единый поток, автоматически определяет тональность и ключевые аспекты, выделяет риски и повторяющиеся проблемы и формирует управленческие отчёты почти в реальном времени. Решение снижает долю ручной аналитики, ускоряет подготовку отчётов и реакцию на негатив, помогает точечно дорабатывать продукт и сервис и повышать качество клиентского опыта. Клиент —...

Для одного из ведущих российских онлайн-сервисов краткосрочной аренды мы внедрили динамическое ценообразование: AI-модель в реальном времени анализирует спрос, сезонность, географию, конкурентов и поведение пользователей и подсказывает оптимальную цену для каждого объекта. В результате конверсия из просмотра в бронирование выросла, простой объектов сократился, а доходность и LTV арендодателей увеличились за счёт более точного и прозрачного ценообразования. Из-за ручных правок цен, просадок конверсии и простоя объектов пользователи сервиса теряли выручку...

Ручная обработка актов приёма-осмотра (АПО) и экспертиз растягивала сроки досудебных ответов, перегружала команду и повышала риск ошибок: из-за этого клиенты дольше ждали решения по компенсациям, накапливалась очередь и падало качество сервиса. Клиент входит в топ-3 крупнейших девелоперских компаний России с совокупным объёмом проектов >17 млн м² и 20 000 сотрудников в штате. Создание корпоративного сервиса, который позволит с помощью ИИ-агентов автоматически распознавать и категоризировать АПО,...