Ваш інтелектуальний помічник
BAS AI-асистент

ПРОБЛЕМА
Менеджери з продажів витрачають до 40% робочого часу на пошук інформації в документах: прайси, техспецифікації, умови договорів. Новий менеджер місяцями входить у курс справи.

РІШЕННЯ
ШІ-асистент на базі RAG з гібридним пошуком (BM25 + векторна семантика). Всі документи компанії (PDF, DOCX, XLSX) завантажуються у векторну базу даних. Менеджер просто задає питання у чаті звичайною мовою — система знаходить відповідний розділ за секунди.

 Час пошуку: 30 хв → 30 секунд (−93%)
 Введення нового менеджера: 2–3 місяці → 2–3 тижні
 Точність відповідей: Recall@5 > 0.85
 Зниження залучення інших спеціалістів: −25–30%

ПРОБЛЕМА
Торговий представник у полі не може зручно вводити текст. Потрібна перевірка залишків, ціни та стану замовлення прямо під час переговорів з клієнтом.

РІШЕННЯ
Telegram-бот з Whisper API для голосового введення. Представник надсилає голосове повідомлення — Whisper транскрибує його, Function Calling виконує запит до BAS. Відповідь повертається за 3–5 секунд. Безпечна аутентифікація.

  Дані BAS з телефону за 5 секунд голосом
 Усунено необхідність дзвонити в офіс
 Зниження холостих поїздок: −35%
 Повний аудит усіх запитів

ПРОБЛЕМА
Власник бізнесу не може оперативно отримати фінансову картину компанії без замовлення звітів у бухгалтерії. Питання виникають ситуативно, а відповідь потрібна негайно.

РІШЕННЯ
Executive Monitor — набір функцій Function Calling: зведений KPI, фінансові метрики, каса, продажі, дебіторка, кредиторка. Директор запитує в Telegram  — бот отримує дані з BAS у реальному часі. Code Interpreter будує графіки за потребою.

  Фінансова звтність за 10–15 секунд замість 2–3 годин
 Аналітична незалежність від бухгалтерії
 Автоматичний щоденний дайджест боргів у Telegram

ПРОБЛЕМА
Операторам щодня надходить 50–100 замовлень. Введення кожного займає 5–10 хвилин, є ризик помилок. Оператор перевантажений рутиною.

РІШЕННЯ
ШІ-асистент з Function Calling + Human-in-the-Loop. LLM структурує замовлення з вільного тексту, ідентифікує номенклатуру, формує параметри замовлення. Оператор лише підтверджує — документ створюється в BAS автоматично.

  Час введення замовлення: 7 хв → 45 секунд (−89%)
  Зниження кількості помилок −80%
 Оператор обробляє більше замовлень

ПРОБЛЕМА
Служба підтримки отримує 200+ однотипних запитань щодня. Оператори витрачають 60% часу на відповіді на повторювані питання. Поза робочими годинами клієнти залишаються без відповіді.

РІШЕННЯ
Telegram-бот з RAG по базі знань (FAQ, гарантії, доставка) + Function Calling для реального статусу замовлень в BAS. Семантичний пошук обробляє 80% однотипних запить без API-виклику.

  Покриття підтримки: 9/5 → 24/7
 Автоматично закриті запити: 65–70% без оператора
 Середній час відповіді: 1 година → 15 секунд
 Зниження витрат на підтримку до −40%

ПРОБЛЕМА
Фінансовий аналітик витрачає 4–8 годин щотижня на зведення даних, побудову графіків та пошук аномалій в Excel-файлах. Зміна формату файлу вимагає оновлення макросів.

РІШЕННЯ
Аналітик завантажує CSV/XLSX у чат, формулює запит звичайною мовою, LLM генерує Python-код і виконує його. Графіки та таблиці повертаються в чат за секунди.

  Аналіз 50 000 рядків 30–60 секунд замість 4–8 годин
 Нульовий поріг входження: не потрібно знати Python
 Динамічна аналітика через ітеративні запити

ПРОБЛЕМА
Компанія працює з партнерами з Польщі, Румунії, Туреччини, Китаю. Переклад листів, перевірка курсів валют, підготовка специфікацій різними мовами — це все займає багато часу та містить ризики помилок.

РІШЕННЯ
Мультипровайдерний роутинг через OpenRouter (400+ моделей): дешеві моделі для перекладу, Claude для юридичних документів. RAG по технічній документації забезпечує точні терміни. 

  Підготовка пропозиції 5 мовами: 3 год. → 15 хв.
 Уникнення помилок перекладу −90%
 Витрати на переклад −70% порівняно з бюро

ПРОБЛЕМА
Компанія має 200+ клієнтів з різними умовами оплати. Менеджери забувають нагадувати про прострочені борги. Прострочена дебіторка — 15–20% обороту.

РІШЕННЯ
Telegram-бот фінансового контролера: щоденний дайджест топ-10 боржників, ситуативні запити по конкретному клієнту, діаграма aging report через Code Interpreter. RAG по умовах договорів.

  Звіт по заборгованості щоденно замість раз на місяць
 Оборотність дебіторки: −12 днів
 Прострочені борги 90+ днів: −40%

ПРОБЛЕМА
HR-відділ витрачає 15–20 годин на кожного нового співробітника: пояснення регламентів, відповіді на однотипні запитання про відпустки, лікарняні, IT-процедури.

РІШЕННЯ
Telegram-бот "HR-асистент" на базі RAG. Всі HR-документи завантажені у векторну базу. Гібридний пошук: точні терміни → BM25, семантичні запити → векторний пошук. Автоматичне переіндексування при оновленні документів. Доступ лише з корпоративного email.

  Навантаження на HR −60%
 Час до продуктивності: 2–3 тижні → 3–5 днів
  Миттєве оновлення після зміни регламенту
 Миттєві відповіді 24/7

ПРОБЛЕМА
Закупівельники отримують 10–50 комерційних пропозицій на тендер у різних форматах. Порівняння умов, цін і строків займає 2–3 дні. Часто упускаються вигідні умови.

РІШЕННЯ
RAG + Code Interpreter + HITL: завантаження всіх пропозицій → автоматичний парсинг → порівняльний аналіз → зведена таблиця → рекомендація постачальника з обґрунтуванням. Перевірка контрагента в BAS. HITL для підтвердження закупівлі.

  Аналіз 50 пропозицій: 3 дні → 2–3 години
 Ризик пропустити вигіднішу ціну: мінімальний
 Об’єктивне порівняння без людського фактору
  Всі рішення задокументовані в логах