Все кейсы

ФСК: ИИ-классификация смет сократила трудозатраты в 7 раз

Spacecode ·ФСК ·2023

Разработан API-сервис с нейросетью для автоматической классификации строительных работ для ГК ФСК: трудозатраты сметчиков снижены в 7 раз, точность модели превышает 90%.

Открыть проект

Награды · 1
бронза
  • Tagline Awards2023— Лучший чат-бот и AI-технология

Задача

С ростом числа девелоперских проектов и подрядчиков увеличивались трудозатраты на рутинную обработку смет. Специалисты вручную сопоставляли описания работ с классификатором, что было медленно и приводило к ошибкам.

Решение

Создан API-сервис с нейросетевой моделью, работающей локально на серверах компании. Модель классифицирует текстовые описания работ, возвращая топ-5 вариантов с вероятностями. Реализован модуль переобучения для адаптации к новым данным. Для малых классов сгенерированы искусственные примеры, а скорость обработки на CPU оптимизирована до 500 строк в секунду.

Результат

  • ×7 Снижение трудозатрат сметчиков
  • 500 строк/сек Скорость обработки ИИ
  • >90% Точность нейросетевой модели
  • +15% Повышение точности для малых классов

Автоматизировано 38 рабочих мест сметчиков, трудозатраты снижены в 7 раз. Точность классификации превысила 90%, согласование работ ускорено в 4 раза, а скорость оплат подрядчиками — в 2 раза.

2025

ТГ Бот + Mini App + сайт

Разработан Telegram-бот с миниаппой и сайтом для оптового поставщика стройматериалов «Проектстрой»: время обработки заказов сократилось на 70%, продажи выросли на 40%.

2025

Мини-апп «Ёлки-иголки» для УК «Голос»: 250+ установок приложения и рост голосований на 40%

Новогодняя Telegram-игра «Ёлки-иголки» для УК «Голос» принесла 250+ установок мобильного приложения, рост участия в голосованиях на 40% и 180+ новых отзывов.