Перейти к содержимому
Carbonfay
EN

Аналитика и мониторинг

ИИ-агент операционной аналитики

ИИ-агент сводит данные из CRM, учётных систем и таблиц, отвечает на вопросы о метриках на естественном языке и готовит регулярные отчёты — со ссылкой на источник цифры.

Внедрение ИИ и автоматизация бизнес-процессов

«Сколько мы закрыли в мае?» — простой вопрос, на который в компании с несколькими системами уходит полдня: выгрузить из CRM, сверить с учётной системой, свести в таблице. Агент операционной аналитики сводит данные из систем, отвечает на такие вопросы на естественном языке и готовит регулярные отчёты — с обязательной ссылкой на источник каждой цифры.

Что он делает

Подтягивает данные из CRM, учётных систем, рекламных кабинетов и таблиц по их API и приводит к согласованным метрикам через единый справочник. Вопрос на русском превращает в детерминированный запрос к данным и формулирует ответ с числом и источником. По расписанию собирает регулярные сводки и подсвечивает отклонения от нормы. Вместо ручной выгрузки под каждый вопрос — ответ за секунды, с возможностью раскрыть цифру до строки.

Где проходит граница

Главный риск аналитического агента — правдоподобная выдуманная цифра. Поэтому ответ всегда строится на результате запроса к вашим данным, а не на «памяти» модели, и к каждому числу прилагается источник: система, период, фильтр. Нет данных — агент говорит, что нет. И граница по решению: агент готовит цифру и сводку, решение на её основе принимает человек, видя, откуда взялось число.

Это ядро корпоративной автоматизации — снять с людей ручную сборку отчётов. Когда источников много и их нужно согласовать между собой, под капотом работает мультиагентная система: отдельные агенты по системам-источникам сводятся в общий ответ.

Как устроена цепочка

  1. 01
    Сбор данных из систем · интеграции + правила

    Тянет данные из CRM, учётных систем и таблиц по их API, сводит к согласованным метрикам с единым справочником и периодами.

  2. 02
    Перевод вопроса в запрос · средняя модель

    Превращает вопрос на русском («сколько сделок закрыли в мае по региону») в детерминированный запрос к данным, а не в свободную фантазию.

  3. 03
    Ответ и регулярный отчёт · средняя модель

    Формулирует ответ с числом и ссылкой на источник, по расписанию собирает сводки и подсвечивает отклонения от нормы.

Интеграции

OpenAI YandexGPT Google Sheets

+ любой внешний API

Калькулятор стоимости

200
3
Токены, ₽/мес
—
Разработка, ₽
—
Поддержка, ₽/мес
—

Оценка по усреднённой ставке за токен (вход+выход). Точная стоимость зависит от длины контекста, числа вызовов и доли ручного контроля — посчитаем по вашему процессу.

связанные кейсы

Инфраструктура

Операционный аналитический дашборд по ИИ-системам

Инфраструктура

Платформа интеграции данных от множества провайдеров

частые вопросы

Вопросы по делу

Откуда берётся цифра — агент её не выдумывает?
Нет. Вопрос на естественном языке превращается в детерминированный запрос к вашим данным, и ответ строится на результате этого запроса, а не на «памяти» модели. К каждому числу прилагается источник: какая система, какой период, какой фильтр. Если данных нет, агент говорит, что нет, а не подгоняет правдоподобную цифру.
Это замена BI-системе?
Нет, скорее естественный язык поверх неё. BI-дашборды отвечают на заранее заданные вопросы; агент — на разовый вопрос, который не заложен в дашборд, и собирает его из тех же источников. Сложную сквозную аналитику и витрины данных он не заменяет, а дополняет быстрым доступом к ответу.
Можно ли доверять числам в отчёте без проверки?
Доверять — да, слепо принимать решения на их основе — нет. Граница проходит по решению: агент готовит цифру и сводку, человек принимает решение. Поэтому к каждому числу есть прослеживаемый источник — чтобы спорную цифру можно было раскрыть до строки, а не верить на слово.
С какими системами он сводит данные?
С теми, у которых есть API: CRM (Bitrix24, amoCRM), учётные и складские системы, рекламные кабинеты, Google Sheets. Сведение идёт через единый справочник метрик, чтобы «выручка» в одной системе и в другой считались одинаково, а не расходились.

Следующий шаг

Спроектируем слой автоматизации на ИИ под ваши процессы.

DBCV