Ugrás a fő tartalomhoz
Neural2B
Architekturális példák

Példák a MI alkalmazására az üzleti folyamatokban

Alább a saját készítésű demo forgatókönyveinket láthatja. Ezek megmutatják, hogyan mozognak az adatok, hol kapcsolódik be az ember, és hogyan működnek az algoritmusok tipikus üzleti feladatoknál.

Demó forgatókönyv

AI Asszisztens foglalásokhoz és rendelésekhez

Az éttermek és kávézók gyakran elveszítik a vendégeket este és csúcsidőben. Az adminisztrátor elfoglalt a teremben vagy a számlázással, és senki sem válaszol a telefonhívásokra és üzenetekre a Telegramon/Instagramon — 'van asztal?', 'mi van a menüben?' — a vendég a szomszédokhoz megy.

Minőségellenőrzés:Az AI asszisztens csak a részletekkel együtt gyűjti a kezdeti kérelmet. A foglalást végül az adminisztrátor erősíti meg — miután ellenőrzi, mi történik a teremben.
Demó forgatókönyv

Dokumentumok azonosítása és jóváhagyása

A cég tucatnyi számlát, elvégzett munkáról szóló jegyzőkönyvet és szállítólevelet kap különböző beszállítóktól. PDF formátumban, szkennelve vagy fényképen. A könyvelő napi 4 órát tölt az összegek manuális bevitelével, ellenőrzi az EDRPOU-t, az IBAN számokat, és keresi, hogy melyik szerződéshez kell kapcsolni a dokumentumokat.

Minőségellenőrzés:Ha a rendszer bármely mezőben 95%-nál kevesebb bizalommal bír, vagy ha a dokumentum összege meghaladja a határt, a dokumentum kiemelésre kerül. A könyvelőnek meg kell erősítenie egy felhasználóbarát webes felületen.
Demó forgatókönyv

Egységes Asszisztens a Katalógushoz, Kereséshez és Támogatáshoz

Az online boltokban, ahol több mint 10 000 tétel található különböző beszállítóktól, a specifikációk rendezetlenül vannak kitöltve. Különböző mértékegységek, hiányzó kulcsparaméterek, másolt leírások. A rendszeres keresés a vásárlók élő kérdéseire nulla eredményt ad. A támogatás pedig manuálisan keres termékeket.

Minőségellenőrzés:Mielőtt tömegesen szinkronizálnánk a frissített kártyákat a főoldallal, a tartalomkezelő egy mintát ellenőriz.
Demó forgatókönyv

Logisztikai kérelmek feldolgozásának automatizálása

Egy logisztikai cég naponta több száz e-mailt kap különböző formátumokban: 'számolja ki az útvonalat', 'vegye fel a rakományt'. A diszpécserek manuálisan másolják a városokat, a raktárak címét, a méreteket és a feladók telefonszámait. A válaszok késlekednek. Az ügyfelek a versenytársakhoz fordulnak.

Minőségellenőrzés:Mielőtt a diszpécser megnevezné az ügyfélnek az árat, vagy megerősítené a jármű rakodását, átnézi a kitöltött vázlatot.
Demó forgatókönyv

Személyre szabott termékválasztás boltok számára

Amikor egy boltban több száz hasonló technikai vagy sportmodell van, a vásárló összezavarodik. Homályos specifikációk, rengeteg lehetőség. Ha senki nem tanácsol gyorsan és professzionálisan, az ember egyszerűen bezárja az oldalt.

Minőségellenőrzés:Ha a kérdés egyedi orvosi indikációkra vagy nem szabványos garanciákra vonatkozik, a rendszer őszintén megmondja, hol vannak a javaslatainak határai, és javasolja, hogy lépjen kapcsolatba egy idősebb tanácsadóval.
Demó forgatókönyv

Vállalati onboarding asszisztens

Az első 3–4 hétben az új munkavállalók elsősorban információt keresnek. Hogyan kérhetek szabadságot? Hol vannak a jelszavak a szolgáltatásokhoz? Ki hagyja jóvá a számlákat? Mi a szabályozás a válaszadásra az ügyfeleknek? A mentorok és a HR a ugyanazokkal a kérdésekkel küzdenek.

Minőségellenőrzés:A HR, pénzügyi és fegyelmi döntéseket csak ember — vezető vagy HR — hoz. Az asszisztens csak az elfogadott utasítások szerint mutatja az utat.

Szeretne egy ilyen forgatókönyvet a saját folyamatára?

Átnézzük, hogyan épülnek fel az adatok a cégében, és készítünk egy pilot megoldást. Világos keretekkel: ki miért felel.

Az adatai köztünk maradnak. Üzleti titkokat vagy hozzáféréseket nyílt űrlapon keresztül soha nem kérünk.

AI-alkalmazási példák és automatizálási forgatókönyvek | Neural2B