Чат-бот-платформа для Газпромнефть-Снабжение: анализ данных без SQL
Создали on-premise чат-бот-платформу на базе GPT-4 для анализа данных без SQL: нагрузка на отдел аналитики снизилась на 30%, время анализа гипотез сократилось в 2,5 раза.
Задача
Требовалось безопасное решение для внедрения генеративного ИИ в процессы бизнес-аналитики, позволяющее сотрудникам без навыков SQL анализировать данные и находить информацию в базе.
Решение
Разработана on-premise платформа на GPT-4 с загрузкой Excel/CSV, визуализацией и интеграцией с базой данных. ИИ генерирует Python/SQL-код, не имея доступа к самим данным. Настроена система промптов и ролевая модель доступа.
Результат
- −30% Снижение нагрузки на отдел аналитики
- ×2,5 Уменьшение времени на анализ гипотез и поиск бизнес-инсайтов
- ×3 Рост скорости работы с отчетами
Нагрузка на отдел аналитики снизилась на 30%, время анализа гипотез сократилось в 2,5 раза, скорость работы с отчетами выросла в 3 раза.
Ещё 194 кейса в категории Нефтегазовая компания
Похожие кейсы
HR чат-бот для Норникеля
HR чат-бот во ВКонтакте для Норникеля собрал 245 анкет и 84 резюме за два месяца.
ИИ-ассистент на сайте НПК «Механобр‑техника» привёл 5% целевых заявок за месяц
Внедрение AI-ассистента Bquadro на сайт НПК «Механобр‑техника» позволило за месяц получить 5% целевых заявок и снизить нагрузку на отдел продаж.
AI-агент поддержки для металлургической компании: автоматизация типовых обращений
Внедрили универсального AI-агента для металлургической компании, который автоматизировал типовые обращения и ускорил первые ответы.
От корпоративного портала к HR-экосистеме: цифровая трансформация «Автозавода Санкт-Петербург»
Создали единую цифровую HR-экосистему для «Автозавода Санкт-Петербург»: 100% сотрудников получили доступ к порталу и чат-боту, время обработки запросов сократилось с 30 до 3 минут.
AI-ассистент подбора компонентов для «Заслон»: 87% запросов автоматизировано
Внедрили AI-ассистента подбора электронных компонентов для АО «Заслон»: 87% запросов обрабатываются автоматически, а время подбора сократилось с часов до 2–4 секунд.
Рекомендательный сервис для металлургического завода: экономия ферросплавов до 5%
Разработан рекомендательный сервис на базе ML для металлургического завода, позволивший сэкономить до 5% ферросплавов и снизить себестоимость стали на 500 млн рублей в год.