Основная проблема компании:
- Сбор и анализ больших потоков данных занимают 2–3 часа в день на сотрудника.
- Требуется быстро видеть динамику показателей, а ручная обработка не справляется с резким увеличением объёмов.
Решение (какие действия предприняли):
- Разработка и обучение ИИ-модели:
- Дообучили нейронную сеть под данные компании, чтобы она моментально анализировала поток информации и выдавала рекомендации.
Получили:
- ИИ-модель сама систематизирует входящие данные и формирует мини-отчёты.
- Процесс полностью автоматизирован: от первичного потока до формирования нужных сводок.
- Автоматическая загрузка данных в хранилище компании, где сотрудники видят все обновления в режиме реального времени.
- Создан механизм, позволяющий мгновенно отображать статистику и отчёты на корпоративной платформе — сотрудники сразу видят актуальные цифры.
Результат
1) Экономия времени: сотрудники теперь тратят на аналитику на 2–3 часа меньше в день.
2) Прирост производительности на 25%: за счёт автоматизации рутинных задач и мгновенных подсказок.
3) Быстрые управленческие решения: точные данные всегда под рукой, что ускоряет анализ динамики показателей.
Пожаловаться
