ИИ классифицирует обращения граждан
Системы ИИ классифицируют обращения, поступающие в службу поддержки.
Количественный эффект не раскрыт.
Задачи компаний, применённые решения, результаты и первоисточники.
Системы ИИ классифицируют обращения, поступающие в службу поддержки.
Количественный эффект не раскрыт.
Ассистент отвечает турагентам на вопросы об отелях, используя фактшиты и описания номеров компании.
Работающий ассистент используется для ответов турагентам.
Ежемесячные отчёты для отелей собираются автоматически; презентации и лендинги создаются без дизайнера.
Отчётность перестроена на автоматическую сборку.
Система читает акты, платёжные документы и служебные записки, структурирует данные и формирует аналитические таблицы.
По словам заместителя председателя, система экономит десятки тысяч рабочих часов.
Менеджер надиктовывает итоги встречи; SpeechKit расшифровывает запись, ИИ формирует статус, задачу и дату следующего контакта в CRM и готовит персональный follow-up.
Для команды заявлены двукратный рост числа встреч, сокращение рутины на 70% и рост конверсии в сделку на 30%.
ИИ-продавец отвечает по базе знаний, подбирает фотографии, считает смету, возвращает замолчавших клиентов и передаёт менеджеру параметры заказа.
Проведено 448 диалогов; медиана ответа составила 15 секунд, фотографии автоматически отправлены в 225 диалогах, дожим сработал в 59% подходящих диалогов.
ИИ-продавец обрабатывает поток сообщений, уточняет параметры заказа, рассчитывает смету, возвращает замолчавших клиентов и собирает телефоны.
За первый месяц подписано 10 договоров; обработано 387 диалогов, 39 диалогов завершились оставленным телефоном.
Коллегия внедрила единую базу шаблонов и ИИ-проверку исков, чтобы приводить документы разных юристов к общему стандарту.
Количество доработок документов на этапе надзора сократилось в четыре раза.
В компании внедрили ИИ для анализа договоров.
Эффект не раскрыт.
Видеоаналитику NtechLab включили в систему «Безопасный город». ИИ анализирует потоки с десятков камер на улицах, в парках и скверах Калуги и сопоставляет лица с данными поиска.
Система применяется для поиска пропавших людей и находящихся в розыске. Число найденных людей и изменение времени поиска не раскрыты.
SberDevices встроила семантический кэш на Qdrant в контекстную ИИ-справку для телевизоров.
Расход токенов снизился на два порядка.
ИИ-антифрод «Нейрощит» выявляет мошеннические операции и предотвращает потери банка и клиентов.
Заявлено предотвращение потерь на 170 млн рублей за полгода.
RAG-помощник ищет рабочую информацию для сотрудников отделений ВТБ.
Поиск стал в девять раз быстрее; решением пользуются 12 тысяч сотрудников, заявленный эффект за 2025 год — 75 млн рублей.
Авито провёл пилот агентной разработки на платформе со skills-hub, mcp-hub и Spec-Driven Development для 100 инженеров.
Статистически значимого изменения объективных метрик разработки не выявлено; качество не снизилось, удовлетворённость участников была высокой.
Платформа обрабатывает документы: классический ML выполняет классификацию и извлечение сущностей, а LLM с RAG формирует ответы в свободной форме.
Интеллектуальная обработка документов разделена между специализированными моделями по типу задачи.
AGIMA дообучила и вывела в промышленную работу детектор промпт-инъекций для проверки входных текстов.
Ложные блокировки сократились со 140 до 1 на выборке из 179 безопасных текстов; из пяти раундов дообучения в продакшен принят один.
Совкомбанк вывел корпоративную LLM-платформу для сотрудников и разработки ИИ-агентов.
Платформа охватывает 34 тысячи сотрудников; за год зарегистрировано 4000 инициатив и 30 агентных проектов.
Яндекс встроил компактную нейросеть распознавания быстрых голосовых команд в умные колонки.
Ложные срабатывания сократились на 60%, потребление памяти — на 50%; размер сети составляет 0,5–1,5 МБ.
Wildberries применяет AIOps-платформу для управления GPU-кластерами.
На одном кластере утилизация GPU выросла на 62%.
Нижнекамскнефтехим запустил отечественную систему усовершенствованного управления производственным процессом.
Заявлен эффект 61 млн рублей за первые три месяца промышленной эксплуатации.
Дообученная визуально-языковая модель размечает поток данных, человек проверяет пограничные случаи, а качество контролируется эталонным набором.
Стоимость точки разметки снизилась в 60 раз; 4,5 млн примеров собраны за пять дней.
Встроил платформу ITFB EasyDoc в цифровой путь кандидата: система распознаёт данные из загруженных документов и автоматически предзаполняет анкету.
Заявлены трёхкратное ускорение прохождения этапов отбора и проверки документов, рост конверсии оформления на 20%, снижение трудозатрат команды подбора на 15% и сокращение стоимости подбора сотрудника на 16%.
YADRO встроила нейросетевую цветокоррекцию в обработку снимков камеры планшета.
Сеть из 8000 параметров обрабатывает снимок 12 Мп за 0,45 секунды.
Северсталь использует корпоративную платформу генеративного ИИ «Да Винчи» для проверки и внедрения прикладных гипотез.
Подтверждено 40 гипотез из 80; PnL-эффект только планируется показать в 2026 году.
Робот собирает схемы, глоссарий и связанные таблицы, после чего LLM готовит описание витрины, а вторая модель проверяет результат.
За полгода описано 15 000 таблиц против 500 за предыдущий год; заявлено 92% семантического совпадения с проверкой человека.
В интернет-аптеке работает агент, который генерирует краткие описания товаров и выделяет их ключевые свойства.
не раскрыто
Выполняется комплексное SEO-ведение: созданы отдельные посадочные страницы премиум-серий и машиночитаемая структура страниц для цитирования в ответах Алисы AI.
Охват запросов вырос на 142%: с 2 046 до 4 948; коммерческие запросы в ТОП-10 — с 86 до 152; Алиса цитировала сайт по 20 из 20 отслеживаемых запросов; запрос «теплица из стекла купить» достиг 2-й позиции.
AI-консультант отвечает по базе знаний, консультирует по услугам и пятнам, рассчитывает стоимость по фотографии и передаёт человеку сложные обращения.
На тесте средняя скорость ответа составила 4 секунды, а точность распознавания запросов — 97%.
AI-трекер проверяет изменения статусов в CRM, уведомляет о готовности, напоминает о невыданных заказах и формирует отчётность по точкам.
Система одновременно отслеживает более 500 заказов, а уведомление отправляется автоматически через 15 минут после готовности.
AI-менеджер проверяет данные заказа, рассчитывает цену и срок, создаёт заказ в CRM и отправляет клиенту подтверждение.
Время оформления заказа сократилось с 8–12 до 2 минут; за две недели теста ошибок в расчётах не зафиксировано.