Что такое корпоративный ИИ? Ассистент, который общается с данными компании

В понедельник утром, перед совещанием руководства, все задают одни и те же вопросы: сколько мы продали на прошлой неделе, как мы идём к цели, какие отгрузки задерживаются? Ответы лежат на экране ERP, в файле Excel и в памяти нескольких человек. Корпоративный ИИ — это ассистент, которому можно голосом или текстом задавать вопросы о собственных данных компании и который отвечает коротким ответом и экраном, собранным под вопрос.

В этой статье мы рассказываем о понятии на примере ассистента YazSis «Корпоративный ИИ» — Fero: что это такое, чем он не является, как работает за кулисами и с каким источником данных может работать сегодня.

Чем не является корпоративный ИИ?

• Это не универсальный чат-бот. Он занимается не общими знаниями о мире, а данными вашей компании; вопросы относятся к деловым темам: продажи, бюджет, остатки, заказы, отгрузки.
• Это не меню готовых отчётов. Вместо выбора из фиксированного списка отчётов вы задаёте вопрос обычным языком; экран собирается под этот вопрос.
• Это не инструмент, меняющий данные. Fero работает в режиме только чтения. К базе данных он подключается учётной записью с правом только на чтение, данные изменить нельзя.
• Это не модель, выдумывающая цифры. Такие расчёты, как проценты и разницы, делает не ИИ, а система; модель не может назвать число, которого нет в результате инструмента.

Что происходит за кулисами, когда вы задаёте вопрос?

1. Вы задаёте вопрос. Голосом или текстом, обычным языком: «Как у нас сегодняшние продажи?»
2. Fero понимает вопрос. Он определяет намерение, период и то, кого или что вы имеете в виду.
3. Работают безопасные деловые инструменты. Доступ к данным идёт только через заданные 17 деловых инструментов, работающих в режиме только чтения. ИИ не пишет SQL, произвольные запросы не выполняются.
4. Данные рассчитываются. Показатели, проценты и разницы вычисляются на стороне сервера.
5. Приходят ответ и дашборд. Короткий ответ и показатели под вопрос появляются вместе. Экран собирается из 13 утверждённых компонентов дашборда; ИИ не генерирует код.

Хороший корпоративный ИИ — тот, который прежде беглой речи даёт верную цифру.

В классическом дашборде экран заранее кем-то спроектирован, а руководитель пытается найти нужное среди готовых графиков. Если не находит, открывается заявка на отчёт и приходится ждать ответа. В корпоративном ИИ порядок обратный: сначала приходит вопрос, а экран собирается под него. Эта разница особенно заметна, когда вопрос «почему упало?» углубляют шаг за шагом: «какой представитель, какой клиент, какой период?»

Что можно спросить?

• Продажи: «Как мы идём к цели по продажам в этом месяце?», «Покажи тренд продаж за последние шесть месяцев».
• Клиенты и представители: «Какие клиенты приносят нам больше всего продаж?», «Какие представители на этой неделе ниже цели?»
• Бюджет: «Какие клиенты ниже бюджета?»
• Отгрузки и остатки: «Какие отгрузки задерживаются?», «Какие товары на критическом остатке?»
• Сводка для руководителя: «Есть ли сегодня что-то, на что мне нужно обратить внимание?»

Уточняющие вопросы сохраняют контекст. Когда вы говорите «покажи по представителям» или «посмотри последние три месяца», экран не обнуляется; он обновляется по той же теме или уходит в детали. В примерном сценарии на сайте сначала спрашивают о представителях ниже цели, затем переходят к показателям одного из них и видят, что спад связан с двумя клиентами. Fero может и сам сказать, на что нужно обратить внимание: на примерных данных при запросе сводки для руководителя он выделяет задерживающиеся отгрузки, критические остатки и клиента, оказавшегося ниже бюджета.

С какими данными работает? Честное положение дел

Слой источников данных спроектирован по адаптерной архитектуре: при добавлении нового источника деловые инструменты и экраны не меняются. Готовый сегодня источник — MySQL. Такие источники, как SQL Server, PostgreSQL, REST API, Logo, SAP, Odoo и Excel, рассматриваются в рамках проекта; каждый из них требует отдельной работы и не предлагается как «готовое подключение». Демонстрационные экраны на сайте носят иллюстративный характер и подготовлены на примерных данных; язык и интерфейс адаптируются под проект.

Кому это имеет смысл?

Корпоративный ИИ имеет смысл для ролей, решения которых опираются на цифры, но которым для получения этих цифр приходится зависеть от других: генеральный директор, руководители продаж и операций, ответственные за финансы и бюджет. Разница заметнее всего в компаниях, где данные собраны в базе данных, но заниматься отчётностью никому некогда. Если данные разрознены или низкого качества, ассистент этого не исправит; неверные данные дают неверный ответ. Поэтому начинать нужно с оценки состояния данных.

С чего начать?

Лучшая отправная точка — вопросы, которые руководители задают каждую неделю снова и снова. В какой таблице лежит ответ на эти вопросы, кто его готовит, сколько времени это занимает? Когда вы составите список, станет ясно, какой источник данных и какой деловой инструмент нужны. Начать с небольшого набора вопросов, а потом расширять охват, проще и для проверки точности, и для привыкания команды. На первом этапе проверьте, совпадают ли ответы один к одному с цифрами, которые вы знаете; это сравнение — основа доверия к ассистенту.

Экраны и порядок работы ассистента можно изучить на странице Корпоративный ИИ; также можно запросить живую демонстрацию.