Создание AI агента для улучшения клиентского сервиса в GigaB2B
GigaB2B
Проблема
Недостаточная эффективность клиентского сервиса и контакт-центров, отсутствие реальных кейсов внедрения LLM в бизнес-процессы.
Решение
Разработали чат-боты на базе генеративного ИИ для клиентского сервиса и контакт-центров. Позволяет быстро рассчитать экономический эффект, масштабировать на PoC и MVP, обеспечивая безопасность данных в корпоративном контуре .
Результаты
- ✓ Быстрый расчет экономического эффекта, позволяющий увеличить прибыль на 20-30% в первый год.
- ✓ Сокращение нагрузки на поддержку, что уменьшает время ответа на запросы клиентов на 60-80%.
Использованные технологии
Проблема бизнеса
GigaB2B столкнулись с проблемой: Недостаточная эффективность клиентского сервиса и контакт-центров, отсутствие реальных кейсов внедрения LLM в бизнес-процессы.
Внедрение ИИ в бизнес-процессы
Разработали чат-боты на базе генеративного ИИ для клиентского сервиса и контакт-центров. Позволяет быстро рассчитать экономический эффект, масштабировать на PoC и MVP, обеспечивая безопасность данных в корпоративном контуре .
Использованные инструменты: LLM, GenAI
Результаты автоматизации
- Быстрый расчет экономического эффекта, позволяющий увеличить прибыль на 20-30% в первый год.
- Сокращение нагрузки на поддержку, что уменьшает время ответа на запросы клиентов на 60-80%.
Источник: YouTube ↗
Хотите похожее решение?
Обсудим ваш проект и адаптируем под ваши задачи
Похожие кейсы
Создание AI агента: подборка ресурсов по генеративному ИИ
Aishwarya Naresh Reganti
Разработчикам нужна структурированная подборка ресурсов по генеративному AI для изучения от основ до практического применения в проектах.
Создание AI агента для автоматизации ревью кода в CodeGen Labs
CodeGen Labs
Разработчики тратили 40% времени на ручные ревью кода, что задерживало релизы функций и увеличивало количество ошибок в быстро меняющихся циклах разработки AI-продуктов.
Создание AI агента для компактных диалогов на основе документов
Не указано
Создание компактных GPT-подобных моделей для диалогов на основе документов без мощного оборудования.
Создание AI агента для ускорения разработки лекарств в фармацевтике
Insilico Medicine
Долгий и дорогостоящий процесс разработки препаратов (3-6 лет, 400 млн долларов) приводит к потерям клиентов и ресурсов, замедляя инновации в фармацевтике.