Чат-бот с транскрибацией для сервисных инженеров производителя оборудования
Разработан Telegram-бот с ИИ для голосового заполнения актов, сокративший время обработки данных в 2 раза.
Задача
Инженеры на объектах заполняли акты вручную, офисные сотрудники перепечатывали их в Битрикс24. Неразборчивый почерк и двойная работа отнимали много ресурсов.
Решение
Создан Telegram-бот, интегрированный с Битрикс24, который использует нейросети Whisper и ChatGPT4 для транскрибирования голосовых сообщений и структурирования данных в акты. Бот позволяет прикреплять фото, перезаписывать сообщения и автоматически обновляет задачи.
Результат
Время обработки актов сократилось в 2 раза, устранена двойная работа, повышена производительность.
Ещё 44 кейса в категории Промышленное предприятие → Чат-бот, mini-app
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.