Дополнительные сценарии, которые мы можем реализовать на основе направлений выше.
A Внутренний AI-ассистент по знаниям
◐ Разрабатывается Приватный ассистент для организационной документации: семантический поиск и ответы по утверждённым документам со ссылками на источники. Ролевой доступ входит в целевую архитектуру только там, где он определён и построен.
Возможный процесс
- Утверждённые документы
- Индексация
- Семантический поиск
- Ответ со ссылками на источники
- Проверка человеком
Пример: Сотрудник спрашивает, какие документы регулируют порядок командировки; система находит соответствующие инструкции и отвечает со ссылками на них.
Граница: Ответы по базе знаний работают в Telegram-секретаре, а хранилища документов с поиском — в OpenAI API Desk. Ролевой доступ и приватное развёртывание не заявляются.
Другие проекты: Электронный Telegram-секретарь, OpenAI API Desk
B Электронная приёмная и интеллектуальная маршрутизация обращений
● Подтверждено проектами Сайт, Telegram или другой разрешённый канал получает обращение. Процесс может понять его, классифицировать тему, оценить срочность, определить ответственное подразделение, создать структурированное обращение, направить его и отслеживать статус. Человеку не нужно знать, какое подразделение или специалист должен его получить.
Возможный процесс
- Обращение получено
- Тема и срочность
- Ответственное подразделение
- Структурированное обращение
- Маршрутизация
- Отслеживание статуса, напоминания, эскалация
Пример: Обращение, написанное произвольным текстом, попадает к нужному специалисту с уже заполненными темой и срочностью.
Граница: Маршрутизация по теме, сохранение обращения и уведомление ответственного работают в Telegram-секретаре и форме обратной связи. Статусы, приоритеты, повторные уведомления и эскалация — следующий шаг.
Другие проекты: Электронный Telegram-секретарь, Форма обратной связи с автоматической маршрутизацией
C Интеллектуальная маршрутизация входящих документов
◇ Концепция для демонстрации Входящие письма или документы читаются, классифицируются и направляются в ответственное подразделение, а для человека создаётся задача на проверку. Типы документов могут включать заявления, запросы, официальные письма, служебные записки, жалобы и коммерческие запросы.
Возможный процесс
- Письмо или входящий документ
- Извлечение текста
- Классификация
- Извлечение метаданных
- Ответственное подразделение
- Маршрутизация и создание задачи
- Проверка человеком
Пример: Жалоба приходит по электронной почте; её классифицируют, извлекают ключевые данные и создают задачу на проверку для ответственного подразделения.
Граница: Не подразумевается соответствие законодательству, автоматическая официальная регистрация или юридически значимая обработка документов. Каждый результат маршрутизации проверяет человек.
D Подготовка документов с помощью AI
◇ Концепция для демонстрации Черновики ответов на входящие запросы, служебных записок, протоколов, резюме, отчётов, писем и структурированных сводок по делам, подготовленные для проверки и утверждения человеком.
Возможный процесс
- Исходные материалы
- Черновик
- Редактирование человеком
- Утверждение человеком
Пример: Черновик ответа на входящий запрос готовят из самого запроса и утверждённых справочных материалов.
Граница: Только черновики. Ответственность остаётся за организацией и её людьми.
E Обработка совещаний с помощью AI
◐ Разрабатывается Возможный процесс от записи совещания до черновика протокола и задач.
Возможный процесс
- Аудио совещания
- Расшифровка
- Резюме
- Решения
- Ответственные и сроки
- Черновик протокола
- Создание задач
Пример: После совещания черновик протокола содержит решения, исполнителей и сроки для подтверждения председателем.
Граница: Расшифровка длинных записей и превращение их в структурированные статьи работают в проекте «Локальная транскрипция». Черновик протокола с решениями, исполнителями и сроками — следующий шаг.
Другие проекты: Локальная транскрипция больших аудиофайлов
F Учёт задач и поручений с помощью AI
◇ Концепция для демонстрации Поручения на естественном языке становятся структурированными задачами с ответственным, сроком, статусом, напоминаниями и эскалацией. Результат может поступать в существующую систему управления задачами или организационную систему.
Возможный процесс
- Поручение на естественном языке
- Ответственный
- Задача
- Срок
- Статус
- Напоминание
- Эскалация
Пример: «Подготовить отчёт к пятнице, ответственный Иван» становится структурированной задачей с исполнителем и сроком.
Граница: Конкретная система управления задачами не предполагается. Человек подтверждает задачи перед их созданием.
G AI-анализ организационной переписки
◇ Концепция для демонстрации Накопленные обращения и переписка анализируются, чтобы показать повторяющиеся темы, нагрузку по подразделениям, повторяющиеся вопросы, нерешённые обращения, время ответа и места, где может быть полезна автоматизация.
Возможный процесс
- Накопленные обращения и переписка
- Темы
- Нагрузка по подразделениям
- Повторяющиеся и нерешённые обращения
- Время ответа
- Кандидаты для автоматизации
Пример: Отчёт показывает, какой вопрос задают чаще всего и обращения какого подразделения ждут дольше всего.
Граница: Аналитический сценарий, информирующий людей. Это не автономная система принятия решений.
H AI-проверка согласованности документов
◇ Концепция для демонстрации Документы проверяются на отсутствующие поля, противоречивые даты, несогласованные имена или идентификаторы, отсутствующие обязательные разделы, отклонения от предоставленного шаблона и противоречивую информацию.
Возможный процесс
- Документ и приложения
- Проверка полей и разделов
- Сравнение между документами
- Расхождение отмечено
- Проверка человеком
Пример: Документ указывает один срок, а приложенный документ — другой; система отмечает расхождение для человека.
Граница: Она отмечает возможные проблемы, а решение принимает человек. Это не юридическая проверка и не проверка соответствия требованиям.
