Повышение эффективности техподдержки: интеллектуальный поиск и RAG
Техподдержка теряет деньги на рутинных запросах? Современные RAG-системы решают эту проблему: компании внедрили интеллектуальный поиск Naumen Enterprise Search и сократили время ответа на 25-40%, повысили First Contact Resolution на 15-30%, и сэкономили 20-35% бюджета. На вебинаре разберем реальные кейсы внедрения и практическую архитектуру платформы Naumen Enterprise Search. 📌 Это видео для вас, если вы: - IT-директор, который ищет способ снизить затраты на техподдержку без потери качества обслуживания - Руководитель Service Desk, у которого служба поддержки не справляется с растущим объёмом однотипных запросов - CIO, который хочет внедрить RAG-решение для автоматизации второй и третьей линий поддержки - Лидер digital-трансформации, который стремится показать ROI инвестиций в ИИ конкретными цифрами - Бизнес-лидер крупной компании (500+ сотрудников), который видит проблему в профессиональной усталости команды из-за рутины ⏱️ Что вы услышите в вебинаре: 00:07:00 — Почему RAG-решения — критичны для техподдержки в 2025: снижение затрат на 30% 00:09:01 — Кейс ROI: 20 специалистов, 7 млн на проект, 10 млн экономии в год = ROI 43%, окупаемость 8 месяцев 00:11:15 — Кейс: Крупная ритейл-сеть (3000 точек, 15 регионов) — подсказки при создании тикета, вопросно-ответная система RAG 00:14:05 — Кейс: Вендор — интеллектуальный поиск по базе знаний, быстрые ответы для клиентов 00:15:59 — Кейс: Промышленное предприятие — вопросно-ответная система на портале, снижение стоимости аутсорса 00:18:59 — Платформа Naumen Enterprise Search: агрегатор знаний, интеграция разных источников, поиск инструкций за секунды 00:22:00 — Архитектура: полнотекстовый поиск + векторный поиск, ETL-конвейер, очистка и индексация данных, RAG 00:30:10 — Варианты использования: виджет мгновенных ответов, предварительное разрешение запросов, расширенный поиск 00:34:35 — Принцип RAG: поисковик находит документы → LLM генерирует ответ на основе контекста 00:36:17 — Advanced RAG: категоризация запросов, положительный/отрицательный бустинг, реранкинг 00:39:02 — Модели в продукте 00:42:18 — Подводные камни: разные версии документов, устаревание информации, сокращения и корпоративный сленг 00:54:15 — Пилотный проект: 4-6 недель, 1 источник данных, развёртывание на мощностях клиента, 100 Гб данных 00:56:01 — Масштабирование после пилота: подключение HR, юридических систем, почты, файловых серверов ✅ Почему это важно смотреть СЕЙЧАС: RAG-решения закрывают 70-90% типовых запросов — это означает, что ваша команда может сосредоточиться на сложных задачах Спикеры — эксперты с 15+ годами опыта, уже внедрили решение в крупных компаниях и государственных структурах #ВебинарТехподдержка #RAGПоиск #АвтоматизацияПоддержки #NaumenEnterprise #ЭффективностьServiceDesk #ИИдляIT #ТехподдержкаIT #ИнтеллектуальныйПоиск #КейсыВнедрения #УправлениеЗнаниями #АвтоматизацияIT #2025ИИ #РоссийскоеПО #ITLeadership
Техподдержка теряет деньги на рутинных запросах? Современные RAG-системы решают эту проблему: компании внедрили интеллектуальный поиск Naumen Enterprise Search и сократили время ответа на 25-40%, повысили First Contact Resolution на 15-30%, и сэкономили 20-35% бюджета. На вебинаре разберем реальные кейсы внедрения и практическую архитектуру платформы Naumen Enterprise Search. 📌 Это видео для вас, если вы: - IT-директор, который ищет способ снизить затраты на техподдержку без потери качества обслуживания - Руководитель Service Desk, у которого служба поддержки не справляется с растущим объёмом однотипных запросов - CIO, который хочет внедрить RAG-решение для автоматизации второй и третьей линий поддержки - Лидер digital-трансформации, который стремится показать ROI инвестиций в ИИ конкретными цифрами - Бизнес-лидер крупной компании (500+ сотрудников), который видит проблему в профессиональной усталости команды из-за рутины ⏱️ Что вы услышите в вебинаре: 00:07:00 — Почему RAG-решения — критичны для техподдержки в 2025: снижение затрат на 30% 00:09:01 — Кейс ROI: 20 специалистов, 7 млн на проект, 10 млн экономии в год = ROI 43%, окупаемость 8 месяцев 00:11:15 — Кейс: Крупная ритейл-сеть (3000 точек, 15 регионов) — подсказки при создании тикета, вопросно-ответная система RAG 00:14:05 — Кейс: Вендор — интеллектуальный поиск по базе знаний, быстрые ответы для клиентов 00:15:59 — Кейс: Промышленное предприятие — вопросно-ответная система на портале, снижение стоимости аутсорса 00:18:59 — Платформа Naumen Enterprise Search: агрегатор знаний, интеграция разных источников, поиск инструкций за секунды 00:22:00 — Архитектура: полнотекстовый поиск + векторный поиск, ETL-конвейер, очистка и индексация данных, RAG 00:30:10 — Варианты использования: виджет мгновенных ответов, предварительное разрешение запросов, расширенный поиск 00:34:35 — Принцип RAG: поисковик находит документы → LLM генерирует ответ на основе контекста 00:36:17 — Advanced RAG: категоризация запросов, положительный/отрицательный бустинг, реранкинг 00:39:02 — Модели в продукте 00:42:18 — Подводные камни: разные версии документов, устаревание информации, сокращения и корпоративный сленг 00:54:15 — Пилотный проект: 4-6 недель, 1 источник данных, развёртывание на мощностях клиента, 100 Гб данных 00:56:01 — Масштабирование после пилота: подключение HR, юридических систем, почты, файловых серверов ✅ Почему это важно смотреть СЕЙЧАС: RAG-решения закрывают 70-90% типовых запросов — это означает, что ваша команда может сосредоточиться на сложных задачах Спикеры — эксперты с 15+ годами опыта, уже внедрили решение в крупных компаниях и государственных структурах #ВебинарТехподдержка #RAGПоиск #АвтоматизацияПоддержки #NaumenEnterprise #ЭффективностьServiceDesk #ИИдляIT #ТехподдержкаIT #ИнтеллектуальныйПоиск #КейсыВнедрения #УправлениеЗнаниями #АвтоматизацияIT #2025ИИ #РоссийскоеПО #ITLeadership