Искусственный интеллект как управляемый драйвер трансформации бизнеса

Вызовы:

• Высокий отток клиентов и давление на маржу
  
• Нагрузка на контакт-центры и службы урегулирования
  
• Жесткие регуляторные и комплаенс-требования
  

Решения IBS:

• Персональные предложения и удержание в банковском ритейле
  
• Интеллектуальный контакт-центр и омниканальные ассистенты
  
• Предиктивное выявление нарушений ЛПУ и необоснованных выплат
  

Достигнутый эффект:

• Снижение оттока в целевых сегментах на 10–15%
  
• Сокращение средней длительности обращения (AHT) на 15–25%
  
• Повышение выявляемости нарушений на 20–40% в пилотных контурах
  

Вызовы:

• Дефицит и излишки запасов, высокий уровень списаний
  
• Долгое наполнение ассортимента и неэффективные карточки товаров
  
• Сложность прогнозирования спроса по множеству SKU
  

Решения IBS:

• Прогноз спроса и оптимизация запасов по SKU/магазину
  
• Контент-студия для генерации и стандартизации карточек товаров
  
• Персонализированные рекомендации и динамическое ценообразование
  

Достигнутый эффект:

• Снижение товара без остатка на 15–30%
  
• Уменьшение запасов на 5–12%
  
• Сокращение времени создания контента на 50–70%, рост конверсии на 5–10%
  

Вызовы:

• Внеплановые простои и высокие затраты на ремонт
  
• Сложные технологические процессы и высокая цена ошибок
  
• Дефицит квалифицированных операторов и диспетчеров
  

Решения IBS:

• Предиктивное обслуживание оборудования на основе телеметрии
  
• Ассистенты операторов и диспетчеров с доступом к регламентам
  
• Оптимизация производственных процессов с помощью AI
  

Достигнутый эффект:

• Снижение внеплановых простоев на 15–25%
  
• Сокращение затрат на ремонт на 5–10%
  
• Повышение эффективности работы операторов
  

Вызовы:

• Неэффективные маршруты, просрочки доставки, высокие транспортные затраты
  
• Большой объём проектной документации и регуляторных требований
  
• Сложность координации множества подрядчиков и поставщиков
  

Решения IBS:

• Интеллектуальное управление доставкой: прогноз потока, динамическое планирование
  
• Ассистент по проектной документации: генерация черновиков, проверка соответствия ГОСТ/СП
  
• Оптимизация маршрутов и управление складскими операциями
  

Достигнутый эффект:

• Снижение транспортных затрат на 10–20%
  
• Сокращение просрочек SLA на 20–30%
  
• Сокращение сроков подготовки документации на 25–40%
  

• Сложные процедуры, высокий уровень регуляции и требований к безопасности
  
• Нагрузка на HR, юристов, закупки и административный контур
  
• Необходимость единых стандартов и централизованного управления
  

Решения IBS:

• AI-ассистенты для HR: подбор, удержание, самообслуживание сотрудников
  
• Юридические ассистенты и автоматизация обработки договоров
  
• Интеллектуальные помощники для закупок, тендеров и документооборота
  

Достигнутый эффект:

• Сокращение time-to-hire на 30–40%
  
• Сокращение сроков согласования договоров на 40–60%
  
• Снижение операционных затрат в поддерживающих функциях
  

Клиент: Крупный российский банк с федеральной сетью отделений

Задача: Высокий отток клиентов в премиальных и массовых сегментах, низкий отклик на маркетинговые кампании, отсутствие единого подхода к персонализации.

Решение:
IBS реализовал платформу персональных предложений на основе AI: витрина клиентских данных, модели прогноза оттока и propensity to buy, интеграция с каналами коммуникации. Создана библиотека переиспользуемых моделей.

Результаты:

• Прирост отклика на кампании на 3–7%
  
• Снижение оттока на 10–15% в целевых сегментах
  
• Создание витрин данных и библиотеки моделей для дальнейшего развития
  

Клиент: Федеральная страховая компания с высокой нагрузкой на клиентский сервис

Задача: Рост обращений и затрат на обработку, высокая текучесть операторов, низкое качество первого ответа, сложность масштабирования в сезонные пики.

Решение:
IBS внедрил интеллектуальный ассистент контакт-центра: NLU-движок для классификации обращений, база знаний с RAG, подсказки оператору в реальном времени, боты для типовых сценариев, аналитика качества диалогов.

Результаты:

• Сокращение средней длительности обращения (AHT) на 15–25%
  
• Рост первого решения (FCR) на 10–20%
  
• Централизованный контроль качества диалогов и базы ответов
  

Клиент: Федеральная сеть продуктового ритейла (1000+ магазинов)

Задача: Систематические дефициты по востребованным SKU, избытки товара с истекающим сроком годности, высокий уровень списаний, отсутствие прогнозов по новым товарам.

Решение:
IBS разработал систему прогноза спроса: витрина данных по продажам, промо и внешним факторам, ансамбль моделей (классические + ML), интеграция с ERP и автоматизация заказов, дашборды для управляющих магазинами.

Результаты:

• Снижение дефицитов и излишков за счет улучшения прогноза на 15–30%
  
• Уменьшение складских запасов на 5–12%
  
• Регламентированные процессы пополнения и дашборды для сети
  

Клиент: Крупная страховая медицинская организация, региональный уровень

Задача: Необоснованные выплаты лечебным учреждениям, ручная экспертиза только малой доли случаев, отсутствие системного подхода к контролю качества медицинской помощи.

Решение:
IBS создал систему AI-анализа медицинских данных: классификация подозрительных эпизодов лечения, правила и модели для выявления нарушений, интеграция с реестрами застрахованных и тарифами, интерфейс для экспертов.

Результаты:

• Повышение выявляемости нарушений и необоснованных начислений на 20–40% в пилотных ЛПУ
  
• Снижение необоснованных выплат на 3–7%
  
• Сокращение времени первичной экспертизы на 30–50%
  

Задача: Длительные сроки согласования договоров, риски несоответствия корпоративной политике, высокая нагрузка на юридический блок, отсутствие единых стандартов.

Решение:
IBS внедрил юридического ассистента: анализ договоров на соответствие политике, автоматическая генерация правок и комментариев, библиотека типовых клаузул, интеграция с СЭД и дашборд юристов.

Результаты:

• Сокращение сроков согласования договоров на 40–60%
  
• Снижение юридических рисков за счет единой политики
  
• Повышение производительности юридического блока