Наши кейсы

Наши кейсы

Наши кейсы

Автоматизированная система расчёта комиссий

Клиент

Крупный финансовый холдинг из топ-3 российских брокерских компаний (NDA)

Крупный финансовый холдинг из топ-3 российских брокерских компаний (NDA)

Проблема

Компания столкнулась с критическим падением клиентского доверия

Компания столкнулась с критическим падением клиентского доверия

Основные причины:

Основные причины:

  • Непрозрачная система комиссионных сборов

  • Отсутствие инструментов предварительного расчёта издержек

  • Частые ошибки в ручных расчётах операторов

  • Сложности при сравнении различных инвестиционных продуктов

Решение

Разработали и внедрили автоматизированную систему расчёта комиссий, которая:

Разработали и внедрили автоматизированную систему расчёта комиссий, которая:

Разработали и внедрили автоматизированную систему расчёта комиссий, которая:

Основные причины:

Основные причины:

  • Интегрируется в существующую учётную систему брокера

  • Обеспечивает мгновенный расчёт всех видов комиссий

  • Визуализирует для клиентов издержки и сравнение тарифных планов

  • Предлагает рекомендации по оптимизации портфеля

Результаты

Решили операционные проблемы и создали новое конкурентное преимущество

Решили операционные проблемы и создали новое конкурентное преимущество —

доверительные отношения с клиентами через полную открытость расчётов, что напрямую влияет на качество клиентских портфелей и финансовые показатели бизнеса.

Показатели эффективности:

  • Количество жалоб на комиссии уменьшилось на 67%

  • Средний чек инвестиционных продуктов увеличился на 23%

  • NPS (индекс лояльности) вырос на 35 пунктов

  • Время обработки клиентских запросов уменьшилось в 7 раз

  • Выросла доля сложных инвестиционных продуктов в портфелях клиентов

Личный кабинет пациента

Клиент

Сеть многопрофильных частных клиник (NDA)

Сеть многопрофильных частных клиник (NDA)

Проблема

Решение всех организационных вопросов в регистратуре и перегруженность кол-центра привели к недовольству клиентов

Решение всех организационных вопросов в регистратуре и перегруженность кол-центра привели к недовольству клиентов

Проблемные участки:

Проблемные участки:

  • Запись к врачу по телефону занимала до 20 минут

  • Среднее время ожидания в регистратуре — 18 минут

  • 30% пациентов забывали результаты анализов на приёме

  • Отсутствие доступа к истории посещений и назначениям — пациентам сложно было контролировать свою историю болезни

  • 60% звонков в кол-центр касались типовых справок и расписания

Решение

Разработали и внедрили Личный кабинет пациента в мобильной и веб-версии

Разработали и внедрили Личный кабинет пациента в мобильной и веб-версии

Теперь пациенты могут в онлайн-режиме:

Теперь пациенты могут в онлайн-режиме:

  • Записаться на прием: выбрать специализацию, врача и время визита

  • Управлять записями — переносить, отменять, получать напоминания

  • Видеть электронную историю посещений, назначений и диагнозов

  • Привязать детский аккаунт к профилю родителя

Результаты

Личный кабинет автоматизировал 89% рутинных процессов и стал цифровым продолжением клиники

Личный кабинет автоматизировал 89% рутинных процессов и стал цифровым продолжением клиники

Показатели эффективности:

Показатели эффективности:

  • Количество онлайн-записей за год увеличилось с 15% до 72%

  • Время оформления пациента сократилось в 6 раз

  • Очереди сократились на 40%, а время ожидания стало меньше 10 минут

  • Количество повторных посещений выросло до 68% за год

  • NPS (индекс лояльности) вырос на 50 пунктов

  • Средний чек увеличился на 27% за счёт персонализированных предложений

План ИИ-трансформации в финансовом секторе

Клиент

Крупный финансовый холдинг из топ-10 российских банков (NDA)

Крупный финансовый холдинг из топ-10 российских банков (NDA)

Проблема

Компания активно внедряет ИИ в бизнес-процессы, но для оценки оптимальности принимаемых решений внутри не хватает технологической и продуктовой экспертизы. Необходима внешняя оценка и корректировка стратегии.

Компания активно внедряет ИИ в бизнес-процессы, но для оценки оптимальности принимаемых решений внутри не хватает технологической и продуктовой экспертизы. Необходима внешняя оценка и корректировка стратегии.

Решение

Провести диагностику текущего состояния внедрения ИИ по направлениям:

Провести диагностику текущего состояния внедрения ИИ по направлениям:

  • Стратегия внедрения ИИ

  • Команда работы с ИИ, приоритизация и постановка задач

  • Критерии выбора ИИ-технологий

  • Текущий реестр ИИ-проектов

  • Методика оценки эффективности ИИ-проектов

  • Контроль и безопасность внедрения ИИ-проектов

  • Работа с пользователями ИИ внутри компании

Разработать дорожную карту (roadmap) для дальнейшего внедрения ИИ. В неё входят:

  • Ранжированный список ИИ-технологий и продуктов в зависимости от максимального эффекта использования ИИ

  • Описание сценариев применения ИИ в процессах компании с оценкой сроков и бюджетов

  • Оценка бизнес-эффектов внедрения

Результаты

Компания получает готовый план внедрения ИИ (roadmap) с прозрачной приоритезацией проектов, сроками, бюджетом и прогнозируемым экономическим эффектом, а также экспертные рекомендации по оптимизации текущих процессов и выбору технологий

Компания получает готовый план внедрения ИИ (roadmap) с прозрачной приоритезацией проектов, сроками, бюджетом и прогнозируемым экономическим эффектом, а также экспертные рекомендации по оптимизации текущих процессов и выбору технологий

Ключевые преимущества:

  • Минимизация рисков – внедрение ИИ на основе проверенных решений и экспертной аналитики

  • Быстрая окупаемость – фокус на проектах с максимальным финансовым эффектом

  • Технологическое лидерство – использование передовых ИИ-инструментов для усиления конкурентных позиций

Это гарантирует качество стратегических решений за счёт независимой экспертизы и проверенных методик внедрения.

Анализ документов

Клиент

Универсальная разработка с возможностью кастомизации (NDA)

Проблема

Компаниям требуется готовить и проверять документацию на соответствие нормативным актам, ГОСТам, ЛНА и другим стандартам. Иногда к этому добавляется проверка полноты, достоверности и качества данных для их использования в CRM, системах автоматизации и моделирования.

Как правило, это сотни объёмных документов в день, ручная проверка которых требует значительного времени и повышает риск ошибок «человеческого фактора». С учётом правок и согласований срок подготовки документов растягивается и негативно влияет на тайминг ключевых процессов компании. 

Решение

Комплекс с использованием больших языковых и визуальных моделей. В него входят:

Основные причины:

Основные причины:

  • Автоматизированная оцифровка данных

  • Проверка и анализ документации на полноту данных и их соответствие требованиям;

  • Подготовка рекомендаций для авторов документов и разработка готовых решений для исправления выявленных ошибок и расхождений

Результаты

Разработка модульной системы, компоненты которой можно кастомно сочетать и адаптировать под конкретный запрос. Возможна интеграция отдельных компонентов в партнёрские системы документооборота

Прогнозируемые эффекты:

Прогнозируемые эффекты:

  • Автоматизированное обновление нормативной базы, проверка и обновление ЛНА, политик и регламентов, схем согласования и иных требований компании

  • Загрузка документов на анализ и выгрузка результатов в системы документооборота, в том числе с оцифровкой PDF, PPTX и других не-текстовых форматов

  • Форма для постановки задачи в виде файла/ссылки на шаблоны

  • Выделение несоответствий шаблонам и другим требованиям; сбор недостающих или неверных данных, на которые необходимо обратить внимание

  • Предложение исправлений в документе по результатам анализа и генерация документов с нуля в соответствии с заданными шаблонами и правилами

  • Подготовка для автора документа рекомендаций по внесению изменений в формате письма, комментариев или списка расхождений

  • Автоматизированная оцифровка данных

  • Проверка и анализ документации на полноту данных и их соответствие требованиям;

  • Подготовка рекомендаций для авторов документов и разработка готовых решений для исправления выявленных ошибок и расхождений

HR-ассистент

Клиент

Российская IT-компания (NDA)

Проблема

При найме IT-специалистов необходимо быстро обрабатывать большой поток резюме, извлекая релевантные данные (город, ожидаемый уровень дохода) и оценивая соответствие требованиям (образование, стек технологий). На обработку одного резюме уходит 15–20 минут для опытного специалиста и 30-40 минут для новичка. Из-за этого процесс выбора подходящих кандидатов ещё до этапа собеседования растягивается на недели

Решение

ИИ-ассистент HR-отдела для первичного анализа и оценки резюме на базе Open-Source LLM

Основные причины:

Результаты

Срок обработки резюме сократился до 4–10 файлов в минуту


HR-ассистент автоматизировал обработку документов, скоринг кандидатов на вакансию и коммуникацию с соискателями

В задачи ассистента выходит: 

В задачи ассистента выходит: 

  • Выгрузка текстов из разных форматов (PDF, DOCX, HTML, XML, TXT) и его преобразование в стандартизированную форму представления данных

  • Рассылка уведомлений о получении результатов и обратная связь наиболее подходящим кандидатам

  • Оценка соответствия по нескольким позициям в компании, предложение смены подходящей позиции для кандидата

  • Извлечение контактной информации и подготовка сообщений кандидатам для продолжения или прекращения общения по вакансии

Расскажите о ваших задачах

ProBack — команда экспертов в сфере технологий, которая оказывает полный цикл услуг по разработке решений для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов

Контакты

Расскажите о ваших задачах

ProBack — команда экспертов в сфере технологий, которая оказывает полный цикл услуг по разработке решений для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов

Контакты

Расскажите о ваших задачах

ProBack — команда экспертов в сфере технологий, которая оказывает полный цикл услуг по разработке решений для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов

Контакты

© 2025 ProBack. Все права защищены