Найти в Дзене
Автоматизация обработки актов приёма-осмотра (АПО) и экспертиз для одного из крупнейших девелоперов страны
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,...
1 день назад
Как связать бизнес-цели с метриками LLM Многие команды оценивают ИИ по perplexity и accuracy — и удивляются, почему пилоты не сходятся с P&L. Мы решаем это иначе: сначала фиксируем бизнес-цель, и только потом под неё подбираем метрики LLM и прокси-показатели. На карточках — базовая карта метрик, которыми можно пользоваться и с нашей платформой OSMI AI, и в любых других проектах. Пример: если цель — увеличить средний чек в e-commerce, смотрите, как LLM-рекомендации влияют на конверсию в покупку и размер чека. А в качестве прокси-метрик используйте точность рекомендаций, время в приложении, долю заказов с up-sell / cross-sell. Подписывайтесь, сохраните пост и отправляйте коллегам. А в следующий раз разберём группы метрик, без которых LLM-фичи не взлетят.
3 недели назад
Сервис прогнозирования поставок на склады маркетплейсов по модели FBO для международного бренда канцелярских товаров
Бизнес сталкивается с дисбалансом запасов: одни SKU быстро уходят в Out of Stock и теряют выручку, другие «зависают» на складе и замораживают оборотные средства. Нужен сервис, который прогнозирует продажи и спрос, поставки на склады маркетплейсов и формирует рекомендации для категорийных менеджеров и логистов. Это инструмент управления запасами, автоматизирующий расчёты и планирование поставок на Ozon и Wildberries. Клиент — международный бренд канцелярских товаров с 29-летней историей и присутствием в 65 странах мира, один из самых узнаваемых на российском рынке...
1 месяц назад
Зачем бизнесу переходить на low-code решения и когда они действительно работают?⁠
В 2025-м переход на low-code решения — это способ ускорять изменения при заранее контролируемых затратах: рынок и практики показывают, что цикл «идея → релиз» укорачивается за счёт визуальной сборки и повторного использования блоков. По данным рыночных обзоров и практик вендоров, low-code сокращает время разработки до 90% (Red Hat) и позволяет снизить затраты на 50–70% (Forrester TEI) за счёт визуальной сборки, готовых коннекторов и повторного использования компонентов, поэтому первый релиз собирается за 2–3 недели вместо типичных 6–8, а значимая доля рутинных задач переходит к бизнес-командам...
1 месяц назад
ИИ и речевая аналитика: как по-новому контролировать продажи по звонкам
На рынке кажется, что все решения для контроля звонков внезапно «стали ИИ». Каждый второй вендор пишет про «умный контроль качества», «AI-анализ звонков» и «цифрового супервайзера». Но если отмотать всего на 3–4 года назад, становится ясно: речевая аналитика уже давно умеет контролировать качество работы отдела продаж. Её базовая задача проста и понятна руководителю: не нужно вручную слушать каждый звонок; система автоматически расшифровывает разговор в текст; вы настраиваете теги, привязываете их к этапам скрипта; затем смотрите, где менеджеры соблюдают сценарий, а где нет...
1 месяц назад
Если нравится — подпишитесь
Так вы не пропустите новые публикации этого канала