Интерактивные консультанты

Интерактивные ИИ-консультанты — интеллектуальные помощники для сайта, мессенджеров и маркетплейсов, которые общаются с клиентами на естественном языке. Решение заменяет скриптовых чат-ботов с ограниченным функционалом, закрывает до 80% типовых вопросов без участия человека и передаёт в CRM только «тёплые» лиды с уже собранным контекстом. Клиент получает ответ мгновенно в любое время суток, компания — разгрузку frontline-операторов и рост конверсии в диалогах.

Мы внедряем кастомных ИИ-консультантов на базе ведущих LLM (Yandex GPT, DeepSeek, Qwen) с архитектурой RAG для работы строго по вашей базе знаний: документы, каталог товаров, регламенты, история тикетов. Гарантированная интеграция с CRM (Битрикс24, AMOCRM, Salesforce), чат-платформами и системами документооборота. В рамках реализации автоматизируются следующие процессы:

Консультация клиента по товарам/услугам: ИИ анализирует вопрос, ищет ответ в каталоге или базе знаний и даёт персонализированную рекомендацию — без участия менеджера.
Квалификация и сбор контактов: бот задаёт уточняющие вопросы, определяет «горячность» лида, собирает ФИО, телефон, e-mail и передаёт карточку в CRM с уже заполненными полями.
Обработка голосовых обращений: технология ASR (распознавание речи) транскрибирует речь клиента в реальном времени, LLM анализирует запрос и даёт голосовой ответ или переводит диалог в чат .
Эскалация оператору с полным контекстом: если ИИ не может ответить или клиент просит «поговорить с человеком» — диалог с историей переписки мгновенно передаётся живому оператору.
Обучение на ваших данных: дообучение модели на истории успешных диалогов, стандартах обслуживания и возражениях. Консультант становится «цифровым двойником» лучшего менеджера по продажам.

Каналы развёртывания

Сайт (виджет)

Telegram

WhatsApp Business API

ВКонтакте

Avito (чат продавца)

Ozon (чаты с покупателями)

Wildberries (чат)

Голосовые каналы (CTI / телефония)

Ключевые возможности

LLM с кастомным промптом

RAG по базе знаний (документы, каталог)

Распознавание интента и сущностей (NER)

Мультиязычность

Эскалация оператору с контекстом

Аналитика диалогов и дообучение

Голос-в-текст (ASR) для голосовых каналов

Интеграция с CRM через MCP Hub

Примеры внедрений

Производственный холдинг (продажи промышленного оборудования)

Отрасль: B2B-продажи сложной продукции
Задача: Разгрузить инженеров продаж от ответов на типовые вопросы (характеристики, совместимость, цена, сроки поставки) — до 80% входящих обращений были однотипными.
Решение: ИИ-консультант на сайте и в Telegram, обученный на технической документации, каталоге и истории диалогов. Интеграция с CRM для автоматического создания лидов после квалификации.
Результат: 73% диалогов признаны качественными, 51% содержали целевые вопросы, 18% пользователей оставили контакты. Менеджеры сфокусировались на сложных переговорах и увеличении среднего чека.

Международная сеть доставки (служба поддержки клиентов)

Отрасль: Логистика и e-commerce
Задача: Обеспечить круглосуточную поддержку клиентов без расширения штата колл-центра. Сложность — разные часовые пояса и два языка.
Решение: ИИ-консультант для сайта, WhatsApp и голосовой линии. Распознавание интента (заказ, статус, возврат), проверка статуса через интеграцию с WMS, автоматическое создание тикета на возврат.
Результат: Время ответа сократилось с 15 минут до 2 секунд, 73% обращений решены полностью автоматически, CSAT вырос на 41%.

Технологический стек

LLM: Yandex GPT, DeepSeek, Qwen (подбор под требования к data privacy и бюджет)
Распознавание речи (ASR): Whisper (OpenAI), Vosk (офлайн), Yandex SpeechKit — для голосовых каналов
Поиск по базе знаний: RAG (Retrieval-Augmented Generation) с векторной БД
Интеграционный слой: MCP Hub (Model Context Protocol) для доступа к CRM, каталогу, телефонии, чат-платформам
Оркестрация многоагентных сценариев: собственные AI-агенты с кастомной бизнес-логикой
Аналитика и дообучение: сбор метрик диалогов, fine-tuning моделей на ваших данных

Ответы на вопросы

Чем ваш ИИ-консультант отличается от обычного чат-бота со скриптами?

Ответ: Скриптовые боты работают по жёсткому дереву решений («если пользователь сказал A → ответ B»). При отклонении от сценария — тупик. Наш консультант на LLM понимает естественный язык, контекст диалога и может ответить на любой вопрос в рамках загруженной базы знаний. Он ведёт диалог «живым» языком, а не просто выдаёт заготовленные фразы.

Как ИИ-консультант узнаёт ответы про мои товары/услуги?

Ответ: Через архитектуру RAG (Retrieval-Augmented Generation). Мы загружаем в базу знаний ваши документы (технические описания, каталоги, регламенты, FAQ), и ИИ ищет ответ именно в этих материалах. Он не может «нафантазировать» — только то, что есть в ваших данных. При отсутствии информации вежливо предложит связаться с оператором.

Поддерживаются ли голосовые каналы (звонки, голосовые сообщения)?

Ответ: Да. Мы интегрируем ASR (автоматическое распознавание речи) в связке с LLM. Клиент может задать вопрос голосом в мессенджере или по телефону — система транскрибирует речь, анализирует и даёт ответ (текстовый или синтезированный голосовой). Решение аналогично ИИ-агенту «Суфлёр» от Билайна, который анализирует речь клиента в реальном времени и помогает менеджеру отвечать.

Как бот понимает, что пора передать диалог человеку?

Ответ: По нескольким триггерам: 1) пользователь явно просит «позвать оператора/человека», 2) ИИ не находит ответ в базе знаний после 2 попыток, 3) модель определяет высокий уровень негатива (анализ тональности), 4) превышен лимит «бесполезного» диалога. При эскалации оператор видит полную историю переписки — клиенту не нужно повторять вопрос.

Можно ли обучить консультанта под специфику моего бизнеса (терминологию, продукты, процессы)?

Ответ: Да, это наша ключевая компетенция. Мы дообучаем модели на ваших данных: загружаем документы, настраиваем промпты, добавляем кастомные правила обработки сценариев (например, как правильно предлагать замену при отсутствии товара). В результате ИИ говорит на языке вашей компании и следует стандартам обслуживания.

Остаются ли данные внутри контура компании?

Ответ: Да. Для заказчиков с требованиями к data privacy мы разворачиваем все компоненты (LLM, векторную БД, ASR) на собственных серверах или в облаке заказчика (on-premise). MCP Hub работает как шлюз, не копируя данные вовне. Возможно использование российских моделей (Yandex GPT, DeepSeek) для соответствия требованиям об импортозамещении.