Фото пресс-службы Сбера
|
Проект призван автоматизировать процессы и усовершенствовать клиентский сервис почты. Компании проведут совместную работу по идентификации наиболее удачных кейсов для внедрения технологий. Запланирована совместная разработка, пилотирование и внедрение сценариев прикладного применения нейросетевой модели Сбера GigaChat для бизнеса.
Стороны также прорабатывают вопрос встраивания AI-сервисов по речевой аналитике во внутренние и внешние бизнес-процессы компании. В частности, речь идет об автоматизации обработки обращений, поступающих в контакт-центр. В проработке также находится вопрос использования AI/ML-моделей в логистике и инструментов для автоматизации процессов входящей и исходящей корреспонденции.
Отдельное внимание Почта России уделяет вопросу технологической независимости. Планируется пилотная эксплуатация отдельных компонентов на базе цифровой платформы Platform V, что включает в себя в том числе комплексное тестирование российских СУБД, операционных систем, сред разработки и других решений с целью оценки производительности платформы, эффективности производственных процессов ИТ-разработки, роста сервиса для внутреннего потребителя и рост качества обслуживания клиентов.
?Технологический стек Сбера, включающий платформенные решения и готовые инструменты генеративного искусственного интеллекта, поможет ?Почте России? перейти на качественно иной уровень развития бизнеса, – уверен Андрей Белевцев. – Речь идет не столько об оптимизации процессов, сколько о фундаментальном преобразовании: повышении скорости обработки данных, улучшении качества логистических решений и предоставлении клиентам персонализированного сервиса. Уверен, что применение GigaChat станет ключевым фактором роста компании, ощутимым для каждого ее клиента уже в самое ближайшее время?.
?Наша ключевая задача – сделать максимально прозрачный и эффективный сервис как для клиентов почты, так и внутри компании, – отметил Дмитрий Чудинов. – Благодаря использованию технологической экосистемы Сбербанка мы можем значительно повысить скорость нашей реакции на изменения, эффективность бизнес-процессов, качество оказываемых услуг и оценки клиентов. Для достижения поставленных целей мы уже используем модели машинного обучения, в том числе генеративные модели. Совместно с коллегами из Сбера мы планируем увеличить долю процессов, в которые будут встроены решения и инструменты на базе AI?.