Кейсы внедрения AI
Посмотрите, как крупный бизнес и IT-компании используют платформу Wikilect для автоматизации поддержки, продаж и работы с корпоративными знаниями.
Agrochemicals
ИИ в полях: как «Франдеса» подняла качество CRM на 56%
Досье хозяйств из 1С ERP в Telegram и MAX, локальная языковая модель в закрытом контуре и регулярная ИИ-оценка качества CRM-записей.
On-Premise
1С ERP
Telegram
WikiFlow
Content Tools
Как TEXT.RU разгрузил поддержку и ускорил ответы
Внедрение AI-ассистента для автоматизации первой линии поддержки. Бот закрывает 67% обращений без оператора со средним временем ответа 3.7 секунды.
AI-ассистент
База знаний
LLM
Fintech / Banking
Внутренний корпоративный AI-мозг для крупного банка (NDA)
Разработка внутреннего RAG-ассистента для сотрудников банка. Мгновенные консультации по регламентам, инструкциям и тарифам в закрытом контуре (On-Premise).
On-Premise
RAG
ФЗ-152
Внутренний AI
Healthcare / Pharma
AI-ассистент для медицинских представителей (NDA)
Автоматизация консультаций для медпредставителей. Бот помогает быстро находить информацию по препаратам, дозировкам и исследованиям прямо во время визитов к врачам.
AI-суфлер
База знаний
Мобильность
Частые вопросы о внедрении
В каких отраслях уже внедрена платформа Wikilect?
В опубликованных кейсах — агрохимия («Франдеса»: досье из 1С в Telegram и MAX), IT-сервисы и работа с контентом (TEXT.RU), банковская сфера (внутренний ассистент для сотрудников банка из топ-10) и фармацевтика (ассистент для медицинских представителей). Часть проектов идёт под NDA и раскрывается без названия компании.
Сколько занимает внедрение?
В кейсе TEXT.RU полный путь от аудита обращений до работы на всём потоке занял 14 дней. Сроки зависят от состояния базы знаний, числа сценариев и требований к размещению данных.
Какие результаты дают внедрения?
В поддержке TEXT.RU бот закрывает 67% обращений без оператора при среднем ответе 3,7 секунды. У «Франдесы» качество заполнения CRM выросло на 56% за пять месяцев. У банка поиск информации сотрудниками ускорился в 4 раза, а онбординг новых сотрудников сократился на 30%. У фармкомпании ответ на вопрос врача занимает менее 5 секунд.
Можно ли внедрить платформу, если данные нельзя выносить наружу?
Да. Кейс банка сделан в варианте On-Premise: система установлена в контуре банка, данные не покидают его серверы, соблюдаются требования информационной безопасности и ФЗ-152.