Российские нейросети для бизнеса: какие есть и для каких задач подходят

Зарубежные сервисы удобны для личных экспериментов, но для работы компании с данными клиентов возникают вопросы: оплата, доступ и то, куда уходят данные. Поэтому бизнес всё чаще строит решения на российских моделях или на моделях, развёрнутых у себя.

Какие варианты есть

У тех же компаний есть и модели для других задач: генерация изображений (Kandinsky у Сбера, YandexART у Яндекса) и распознавание и синтез речи (SaluteSpeech и SpeechKit). Это пригодится, например, для расшифровки звонков.

Для каких задач подходят

• Ответы клиентам по базе знаний — в чате на сайте и в мессенджерах.
• Разбор входящих заявок и писем: понять запрос, заполнить поля в CRM.
• Черновики документов, писем, коммерческих предложений.
• Краткие сводки по звонкам, встречам, отчётам.
• Описания товаров и услуг, ответы на отзывы.

Как выбрать

1. Сформулируйте задачу и соберите десяток реальных примеров: письма, вопросы клиентов, документы.
2. Прогоните примеры через две-три модели и сравните ответы: точность, стиль, соблюдение формата.
3. Проверьте, как модель работает с вашими данными: длинные документы, таблицы, специальные термины.
4. Посчитайте расходы на ваш объём: оплата обычно зависит от количества обработанного текста.
5. Решите, где должны храниться данные, и выберите облако или свой сервер.

Данные и закон

Если через нейросеть проходят персональные данные клиентов, важно, где они обрабатываются. Российские сервисы хранят данные в России, а модель на собственном сервере не передаёт их никому. Какие данные о клиентах можно хранить и как — в статье какие данные о клиентах можно хранить.

Модель — только часть решения

Сама нейросеть не знает ваших цен и регламентов и не умеет работать в ваших системах. Чтобы она приносила пользу, нужны база знаний, подключение к CRM и правила, что модель делает сама, а что передаёт человеку. Как модель отвечает по документам компании — в статье что такое RAG, а с чего начинать внедрение — в статье как внедрить ИИ в компанию.

Подбираем модели под задачу и встраиваем их в процессы компании — разработка и внедрение AI-решений. Пример того, как выбор модели проверяют на практике, — кейс с выбором модели для ИИ-продавца.