Экспертная система для бизнеса

Экспертная система на базе ИИ — корпоративный ассистент, который отвечает на вопросы сотрудников по внутренней документации, регламентам, инструкциям и базе тикетов. Решение заменяет хаотичный поиск по файловым хранилищам, бесконечные уточнения у коллег в чатах и многодневное введение нового сотрудника в должность. Сотрудник получает точный ответ за секунды, компания — снижение простоев и ускорение принятия решений.

Мы внедряем экспертные системы на базе LLM с архитектурой RAG (Retrieval-Augmented Generation), которая позволяет модели работать строго по вашим корпоративным данным: документы Word/PDF, база знаний Confluence/Notion, тикеты поддержки, регламенты, чек-листы, техническая документация. Гарантированная интеграция с внутренними системами (HR-порталы, Тикет-система ТМ, Jira, Yandex Tracker, корпоративные мессенджеры) через MCP Hub. В рамках реализации автоматизируются следующие процессы:

• Ответы на вопросы сотрудников по внутренним регламентам: «Как оформить командировку?», «Какая процедура согласования договора?», «Где найти актуальную версию политики безопасности?» — система даёт ответ с ссылкой на первоисточник.
• Поиск в технической документации: разработчик спрашивает «Как настроить аутентификацию в сервисе X?», ИИ находит нужный раздел документации и выдаёт пошаговую инструкцию.
• Адаптация новых сотрудников (онбординг): бот отвечает на вопросы стажёра, заменяя наставника на типовых запросах: «Как получить доступ к CRM?», «Где посмотреть структуру компании?», «Когда выплачивают аванс?».
• Поддержка принятия решений: для руководителя — поиск прецедентов в истории проектов, анализ рисков по чек-листам, автоматическая генерация отчёта по запрошенной метрике.
• Автоматическое обновление базы знаний: при появлении новых документов или изменении существующих система переиндексирует данные — ответы всегда актуальны.

 

Каналы развёртывания

 

Ключевые возможности

 

Примеры внедрений

Международная IT-компания (системная интеграция)

Отрасль: IT-услуги, 1200+ сотрудников
Задача: Сотрудники поддержки тратили до 2 часов в день на поиск ответов в технической документации по продуктам. Тикеты эскалировались на разработчиков без предварительной диагностики.
Решение: Экспертная система на базе RAG, обученная на 5000+ страниц технической документации, API-спецификациях и базе решённых тикетов. Интеграция с Тикет-системой ТМ, Jira Service Management.
Результат: Время поиска ответа сократилось с 15 минут до 30 секунд, количество эскалаций на разработчиков снизилось на 62%, удовлетворённость сотрудников поддержки выросла на 40%.

 

Производственный холдинг (внутренние регламенты и политики)

Отрасль: Промышленность, 3000+ сотрудников
Задача: Руководители тратят до 3 часов в неделю на ответы подчинённым по корпоративным процедурам (отпуска, отгулы, обучение, согласование расходов). HR-отдел перегружен типовыми запросами.
Решение: Экспертная система в Telegram и корпоративном портале, обученная на документах: трудовой кодекс, коллективный договор, внутренние политики, кадровые регламенты.
Результат: HR-отдел разгружен на 70% (10 000+ типовых запросов решаются ИИ), время адаптации нового сотрудника сократилось с 2 месяцев до 3 недель.

 

Технологический стек

• LLM для понимания запроса и генерации ответа: Yandex GPT, DeepSeek, Qwen (подбираем под требования к data privacy)
• Векторная база знаний для RAG: Qdrant, Milvus, FAISS (на выбор, on-premise или облако)
• Извлечение данных из документов: Unstructured.io, LlamaParse, внутренние парсеры (PDF, DOCX, XLSX, Confluence, Notion, SharePoint)
• Индексирование тикетов и обращений: Тикет-система ТМ, импорт из Jira, Yandex Tracker, Zendesk, ServiceNow
• Интеграционный слой: MCP Hub (Model Context Protocol) для доступа к внутренним API, HR-системам, HelpDesk и ERP
• Оркестрация: собственные AI-агенты с кастомной бизнес-логикой (например, эскалация автору документа при отсутствии ответа)

 

Ответы на вопросы