Skip to main content
База знаний • CRM • API • Telegram • WhatsApp

Разработка AI-ботов для бизнеса

Создаём AI-ботов под процессы компании: подключаем корпоративную базу знаний, квалификацию лидов, CRM и внутренние системы. Бот автоматизирует повторяющиеся коммуникации и передаёт сотруднику задачи, где требуется решение человека.

Какие задачи решает AI-бот

Квалификация лидов

Бот уточняет задачу, бюджет и сроки, сохраняет ответы в CRM и передаёт подготовленную заявку менеджеру.

Поддержка клиентов

Отвечает по утверждённой базе знаний, собирает контекст и передаёт нестандартные обращения специалисту.

Внутренний ассистент

Помогает сотрудникам находить инструкции, регламенты и сведения в корпоративных документах.

Подбор товаров и услуг

Уточняет потребность, использует данные каталога и предлагает подходящие варианты по заданным правилам.

Нужен бот именно в Telegram?

Для заявок, продаж, уведомлений, Mini Apps и личных кабинетов есть отдельное решение с учётом Telegram Bot API.

Разработка Telegram-ботов →

Нужен официальный WhatsApp-канал?

Для заявок, поддержки, шаблонных уведомлений и работы операторов используем WhatsApp Business Platform.

Разработка WhatsApp-ботов →

Нужно передавать обращения в CRM?

Настроим создание лидов, историю диалога, ответственного менеджера и обратную передачу статусов.

Интеграция CRM →

Архитектура решения

AI-модель — только один компонент. Рабочая система также включает источники данных, правила доступа, интеграции, журналирование и механизм передачи диалога сотруднику.

Мы определяем, где допустим свободный ответ, а где бот должен действовать только по утверждённому сценарию.

  • База знаний: документы, FAQ, каталог и регламенты.
  • RAG-поиск: подбор релевантного контекста перед ответом.
  • Интеграции: CRM, сайт, телефония, ERP и внешние API.
  • Контроль: роли, ограничения, история действий и аналитика.
  • Эскалация: передача диалога сотруднику с сохранением контекста.

Этапы разработки AI-бота

1. Анализ процесса

Определяем пользователей, задачи, ограничения, каналы и критерии успешного пилота.

2. Подготовка данных

Собираем и структурируем базу знаний, исключаем устаревшие и закрытые материалы.

3. Прототип

Создаём диалоги, поиск по данным, правила ответа и передачу обращения сотруднику.

4. Интеграции

Подключаем CRM, API, уведомления и необходимые внутренние системы.

5. Проверка качества

Тестируем контрольные вопросы, пограничные случаи, права доступа и устойчивость.

6. Запуск и развитие

Запускаем пилот, анализируем реальные диалоги и расширяем функциональность по данным.

Что получает компания

Рабочий пилот: бот на выбранном процессе и канале.

База знаний: подготовленные источники и правила их обновления.

Интеграции: согласованный обмен данными с CRM и сервисами.

Контроль качества: тесты, метрики и журнал проблемных диалогов.

Стоимость разработки

Пилот AI-бота — от 300 000 ₸

В базовую оценку входят проектирование, прототип, одна база знаний, один канал, тестирование и запуск.

CRM, дополнительные каналы, сложные API и повышенные требования к безопасности оцениваются после технического обследования.

Получить оценку проекта →

Коммерческие расчёты

Приоритетные страницы для расчёта проекта

Если вы сравниваете варианты запуска, начните с этих страниц: они закрывают стоимость, сроки, состав работ и помогают понять бюджет до консультации.

Связанные решения

Частые вопросы о разработке AI-ботов

RAG, корпоративные данные, интеграции, безопасность, качество ответов и стоимость пилота.

Основное

Что такое AI-бот для бизнеса?

Это система, которая понимает свободный текст, использует данные компании и выполняет разрешённые действия в заданном процессе.

Чем AI-бот отличается от обычного чат-бота?

Обычный бот следует фиксированным веткам. AI-бот может распознавать намерение, искать контекст и формировать ответ, сохраняя ограничения.

Что такое RAG?

Это поиск релевантных фрагментов в базе знаний перед ответом модели. Он помогает опираться на документы компании.

Какие задачи можно передать AI-боту?

Поддержку, поиск по документам, квалификацию лидов, подбор решений, подготовку ответов и внутренние консультации.

Когда AI в боте не нужен?

Когда процесс полностью формализован: запись, статус, форма или платёж. Для таких действий надёжнее обычная логика.

Данные

Какие источники можно подключить?

Документы, FAQ, каталог, регламенты, сайт, CRM и другие разрешённые источники с понятной структурой.

Нужно ли обучать собственную модель?

Обычно нет. Сначала используют готовую модель, RAG и правила. Отдельное обучение рассматривается только при подтверждённой необходимости.

Как обновляется база знаний?

Через административный процесс, загрузку документов или синхронизацию с источником. Должен быть назначен владелец контента.

Может ли бот указывать источник ответа?

Да, если архитектура хранит связь между найденным фрагментом и документом. Это полезно для проверки и внутренних ассистентов.

Качество

Как предотвращаются выдуманные ответы?

Ограничением источников, порогом уверенности, запретом ответа при нехватке данных, тестами и передачей вопроса сотруднику.

Как проверяется качество до запуска?

Формируется набор обычных, сложных и провокационных вопросов с ожидаемыми ответами и правилами эскалации.

Какие метрики использовать?

Корректность ответа, долю решённых обращений, передачу оператору, время ответа, конверсию и пользовательскую оценку.

Интеграции

Можно ли подключить CRM?

Да. Бот может создавать лиды, записывать ответы, назначать менеджера, менять статус и передавать историю диалога.

Можно ли подключить ERP или 1С?

Да, если есть безопасный API или согласованный обмен. Доступ ограничивается нужными операциями и данными.

Где может работать AI-бот?

На сайте, в Telegram, WhatsApp, корпоративном портале или внутреннем приложении.

Безопасность

Может ли бот видеть закрытые документы?

Только если это разрешено архитектурой и правами пользователя. Источники следует разделять по ролям и уровням доступа.

Передаются ли данные внешней AI-модели?

Это зависит от выбранной модели и схемы размещения. До запуска фиксируются поставщик, настройки хранения и допустимые категории данных.

Как защититься от prompt injection?

Ограничить инструменты и данные, отделить системные правила, проверять вход, подтверждать критичные действия и тестировать атаки.

Стоимость

Сколько стоит пилот AI-бота?

Стартовая цена указана на странице. Итог зависит от источников, каналов, интеграций, ролей и требований к безопасности.

Какие регулярные расходы возникают?

AI API, хостинг, база данных, каналы сообщений, мониторинг и согласованная поддержка.

Проект

Сколько длится разработка?

Пилот обычно занимает несколько недель. Срок зависит от готовности данных и внешних интеграций.

Что получает клиент по итогам?

Рабочий пилот, настроенную базу знаний, интеграции, тесты качества, документацию и план развития.

Сопровождение

Что входит в поддержку?

Мониторинг, разбор проблемных диалогов, обновление знаний, корректировка правил и сопровождение интеграций.

Можно ли передать проект внутренней команде?

Да, при наличии документации, доступов, исходного кода и инструкции по обновлению данных.

Как масштабировать бота на новые отделы?

Отдельно определить пользователей, источники, права и метрики каждого отдела, не смешивая все данные в один доступ.

Спроектируем пилот AI-бота

Определим базу знаний, канал, интеграции и контрольные сценарии до начала разработки.

Наш офис

Найдите нас на карте

Приходите к нам в офис или свяжитесь онлайн

AONE AGENCY
AONE AGENCY
AONE AGENCY
AONE AGENCY