Искусственный интеллект в BPMSoft

Интеграция искусственного интеллекта (AI) в CRM‑системы — технологичное решение, которое качественно меняет подход к работе с данными. Компании ежедневно накапливают гигантские массивы информации — от истории покупок до мельчайших деталей взаимодействия с клиентами. Обрабатывать такие объемы вручную становится не просто трудоемко, а фактически невозможно. AI-инструменты в CRM выступают в роли интеллектуальных помощников: они быстро анализируют большие массивы информации, обнаруживают скрытые закономерности, делают прогнозы и автоматизируют рутинные операции — от заполнения карточек клиентов до сортировки обращений.

В BPMSoft реализованы готовые AI-инструменты: модели машинного обучения (ML) и инструменты на базе больших языковых моделей (LLM), позволяющие облегчить выполнение повседневных задач и автоматизировать рутинные операции.

Узнайте больше о возможностях искусственного интеллекта в BPMSoft → AI и ML инструменты

AI‑решения платформы BPMSoft универсальны: они эффективно работают как в небольших компаниях, так и в крупных корпорациях. Гибкость настройки и low‑code подход позволяют внедрять AI-инструменты без масштабных затрат, получая быстрый практический результат.

Сфера применения AI-инструментов BPMSoft охватывает ключевые бизнес‑сегменты, такие как маркетинг, продажи и сервис. Например, ML-модель для скоринга лидов автоматически оценивает вероятность заключения сделки, что позволяет менеджерам приоритезировать лиды и разрабатывать более эффективные стратегии продаж. В то же время, ML-модель оттока выявляет клиентов, требующих дополнительного внимания для увеличения их лояльности и удержания.

Подробнее об инструментах искусственного интеллекта BPMSoft смотрите в статьях:

• Модели машинного обучения;
• ИИ инструменты на базе LLM.

Как подключить AI в BPMSoft

BPMSoft позволяет внедрить AI-инструменты всего в несколько шагов, без привлечения специалистов по машинному обучению (Data Scientist).

Шаги по настройке отличаются в зависимости от AI-инструмента.

ML-модели

Шаг 1. Поставьте задачу и выберите ML-модель BPMSoft

Определите, какую проблему вы хотите решить, и четко сформулируйте задачу. На основании этого выберите наиболее подходящее решение.

В BPMSoft доступны преднастроенные модели машинного обучения для оптимизации процессов в продажах, маркетинге и сервисе. Например, если ваша задача — предсказать вероятность покупки клиента для определения дальнейшей стратегии взаимодействия, используйте преднастроенный модуль «Предиктивный скоринг продаж». Необходимо генерировать список продуктов для рекомендации клиенту? Модель «Рекомендация продуктов для контакта» проанализирует историю покупок клиента и предложит персонализированную подборку.

Если среди готовых решений не нашли подходящего варианта, настройте собственную модель машинного обучения под потребности вашего бизнеса на базе существующих типов ML-моделей. Подробнее: Настройка ML-моделей

Шаг 2. Подключите сервис машинного обучения

Для обучения и работы моделей используется сервис машинного обучения. Он обрабатывает большие объемы данных, выявляя в них закономерности. Важно отметить, что в сервисе не хранятся бизнес-данные — сохраняются только результаты прогнозирования и обнаруженные закономерности.

Для интеграции сервиса следуйте следующим инструкциям: Настройка сервиса машинного обучения и Настройки BPMSoft для интеграции с сервисом прогнозирования.

Шаг 3. Приобретите лицензию на выбранную модель

Для обучения и использования моделей машинного обучения требуется лицензия. В BPMSoft действует гибкая система лицензирования — приобретайте только те модели, которые действительно нужны для вашего бизнеса. Подробнее: Лицензии на модели машинного обучения

Шаг 4. Настройте модель

Благодаря возможностям тонкой настройки вы можете легко адаптировать готовые решения под ваши задачи или создать собственную модель на базе существующих типов ML-моделей. Подробнее: Типы ML-моделей

Шаг 5. Обучите модель на своих данных

Для использования модель необходимо обучить на бизнес-данных вашей компании. Важно подготовить релевантную базу данных — актуальную, точную и без дублирующихся записей. Это поможет модели лучше понять закономерности и делать более точные прогнозы.

Если база данных подготовлена, приступайте к обучению. Подробнее о том, как обучить модель смотрите в статье Обучение модели. После успешного завершения обучения модель готова к использованию в ваших рабочих задачах.

Также рекомендуем регулярно переобучать модель, поскольку со временем данные в компании постоянно обновляются и растут. Обучение на свежих данных позволит получать еще более точные и надежные прогнозы в будущем.

Шаг 6. Интегрируйте ML в бизнес-процессы

Этот шаг не обязателен, но он позволяет модернизировать ваши рабочие процессы. Внедрите AI-помощника в существующие бизнес-процессы или создайте новые — всего лишь добавьте специальный элемент в схему бизнес-процесса, чтобы использовать ML-модель и автоматизировать рутинные задачи. Подробнее: Создание бизнес-процесса с использованием модели

ИИ-инструменты на базе LLM

Шаг 1. Поставьте задачу и выберите AI-инструмент на базе LLM

Определите, какую проблему вы хотите решить, и четко сформулируйте задачу. На основании этого выберите наиболее подходящее решение.

В магазине приложений BPMSoft представлены виртуальные помощники — AI-приложения, которые сделают рабочий процесс вашей команды максимально продуктивным. Например, приложение «AI-ассистент по базе знаний BPMSoft» поможет быстро находить нужную информацию по базе знаний BPMSoft, а приложение «Модуль AI пересказ» — сократить время на чтении длинных переписок с клиентами, формируя краткие аннотации без потери важных деталей. Подробнее о AI-приложениях BPMSoft смотрите в Настройка ИИ-инструментов на базе LLM.

Шаг 2. Интегрируйте AI в бизнес-процессы компании

Настройте AI-приложения для их использования в ежедневных задачах. Подробные инструкции по настройке смотрите в статьях AI-ассистент по базе знаний BPMSoft и Модуль AI пересказ.

Рекомендуем изучить

Модели машинного обучения BPMSoft
ИИ-инструменты на базе LLM