©
P-Reliz.ru - агрегатор пресс-релизов

Резидент Сколково запустил ИИ-бот для работы с корпоративной базой знаний

ИТ-интегратор «СофтМедиаЛаб», резидент Сколково (Группа ВЭБ.РФ), разработал и внедрил корпоративный чат-бот SML Companion на базе искусственного интеллекта. Инструмент предназначен для быстрого поиска информации в корпоративной базе знаний и уже применяется в рабочих процессах компании.

Принятие ключевых бизнес-решений все больше зависит от качества и скорости обработки данных, однако рост объема и скорости их поступления часто превышает возможности традиционных систем анализа и обработки. Сегодня требуются интеллектуальные подходы к управлению корпоративными знаниями и автоматизации работы с большими данными.

Используя возможности искусственного интеллекта, SML Companion обеспечивает оперативный доступ к корпоративным данным. Чат-бот позволяет сотрудникам получать ответы на типовые вопросы, связанные с HR-процессами — отпусками, командировками, больничными, а также на более специализированные запросы, например, распределение зон ответственности в проектах, чек-листы для проектных менеджеров и тимлидов, помощь в подготовке обратной связи и другое.

«Значимой задачей Центра цифровых технологий Сколково является создание Центра компетенции по ИИ. Центр активно поддерживает резидентов, развивающих продукты на базе GenAI-технологий, в том числе применяемых в корпоративных чат-ботах», – сообщил Александр Фетисов, заместитель главного управляющего директора, директор Центра развития цифровых технологий Фонда «Сколково» (Группа ВЭБ.РФ).

Технически SML Companion построен на базе языковой модели Gemini 2.5 Pro, выбранной после сравнительного тестирования, и интегрирован с корпоративными системами с учетом требований безопасности. Запросы пользователей обрабатываются через Telegram-бот, а логика взаимодействия реализована на платформе N8N, развернутой во внутреннем контуре компании. Система автоматически обогащает запросы документами из корпоративного Google Drive с учетом прав доступа и релевантности, после чего передает их в языковую модель для формирования ответа.

Для персонализации ответов система сопоставляет ник пользователя в Telegram с корпоративной учетной записью и типом трудоустройства, что позволяет выдавать информацию с учетом уровней доступа и ролей сотрудников. При необходимости языковая модель может быть заменена на более подходящую версию в будущем.

«За 10 лет в нашей компании накопилась внушительная база знаний, включающая внутренние документы и отраслевую экспертизу. По нашим наблюдениям, сотрудники могли тратить до 25% рабочего времени на поиск нужной информации. Во время поиска они отвлекаются от ключевых задач и задают вопросы коллегам, что снижает общую производительность. Именно поэтому автоматизация поиска информации с помощью искусственного интеллекта становится важным инструментом работы с большими объемами данных. Она помогает сделать процессы прозрачнее, ускоряет принятие решений и сокращает время на рутинные задачи. Наш кейс — наглядное тому подтверждение», – добавил Максим Горшков, технический директор компании «СофтМедиаЛаб», резидента Сколково.

Проект успешно прошел внутреннее внедрение, продемонстрировав значительное сокращение времени на поиск информации и снижение нагрузки на HR-отдел, руководителей и проектных менеджеров. Новые сотрудники быстрее адаптируются и эффективнее выполняют свои задачи.

Следующий этап рассчитан на расширение функционала чат-бота и интеграцию с дополнительными внутренними данными, включая проекты с ограниченным доступом.

P-Reliz.ru - аггрегатор пресс-релизов

Другие пресс-релизы Некоммерческая Организация Фонд Развития Центра Разработки и Коммерциализации Новых Технологий


Сколково и ОАЭ создают единое окно для обмена высокими технологиями

Заместитель председателя правления по маркетингу и корпоративным коммуникациям Фонда Сколково Андрей Шкеть на форуме «Сделано в России» рассказал о перспективах развития российских инноваций на рынке ОАЭ.


Умный домофон и цифровой микроклимат: резиденты Сколково представляют инновации на Interlight | Smart City & Home

В Москве 21-24 сентября проходит международная выставка Interlight | Smart City & Home, объединяющая профессионалов в области освещения, автоматизации зданий, умного города, дома и систем безопасности. В числе участников разработчики умных систем и приборов из Сколково (Группа ВЭБ.РФ).


Юрий Хаханов: за 6 лет внедрили более 100 инновационных разработок в сфере строительства и девелопмента

Директор направления «городские и строительные технологии» Фонда «Сколково» (группа ВЭБ.РФ) Юрий Хаханов в ходе Международного жилищного конгресса рассказал о результатах развития сколковских технологий в строительстве.


Экологический апгрейд: Сколково представил технологии для ответственного бизнеса на форуме «Со.Знание»

Эксперты и стартапы Сколково присоединились к обсуждению возможностей применения инновационных технологий в региональных экологических и социальных проектах в рамках форума ответственного бизнеса «Со.Знание», который прошел 17 октября в Нижнем Новгороде.


Открытые инновации в розничной торговле: на долю крупнейших игроков приходится 58%

Фонд «Сколково» (Группа ВЭБ.РФ) подготовил первое открытое исследование инновационности розничных компаний российского рынка ритейла. Лидерами по уровню внедрения инноваций стали «ВкусВилл», X5 Group и «Лента».


Инновационные экосистемы России и ОАЭ объединяют усилия

Фонд «Сколково» (Группа ВЭБ.РФ) и Дубай Интернет Сити (группа TECOM) заключили стратегическое партнерство для развития инноваций в ходе крупнейшего в мире технологического мероприятия GITEX Global. Дубай Интернет Сити – ведущий технологический хаб на Ближнем Востоке. В рамках партнерства он поможет инноваторам выйти на международный уровень, предоставив им широкие возможности для сотрудничества.


Резидент Сколково разработал высокоточную ИИ-модель по оценке вероятности онкозаболеваний

Компания «К-Скай», резидент Фонда «Сколково» (Группа ВЭБ.РФ), разработчик платформы Webiomed, представил новую модель оценки онконастороженности. ИИ-платформа с высокой точностью предсказывает возникновение онкологических заболеваний у пациента в ближайшие 1,5 года. Анализ основан на технологиях глубокого обучения и классического машинного обучения.