Интегратор ИИ решений

Искусственный интеллект для бизнеса под ключ

Разрабатываем и внедряем ИИ в ваши бизнес‑процессы: консалтинг, проектирование, пилот, масштабирование и сопровождение.

Безопасно: локальные LLM на ваших серверах или в аккредитованных российских облаках, без утечек персональных данных и с учётом требований ФЗ‑152.

Получить консультацию

Расскажем как лучше, запустим пилотный проект, внедрим с персональным менеджером, сопроводим, обучим Вашу команду.

Привет! Я — цифровой аватар компании Svoi AI. Включи видео и я простыми словами расскажу, почему локальные модели лучше облачных.

✓ Запуск за 2–4 недели: первый ИИ‑сценарий уже приносит результат, дальше поэтапно масштабируем без годовых внедрений, простоя и лишних затрат.
✓ Честная экономика: заранее считаем ROI в рублях под ваш кейс, работаем на ваших серверах или в российских облаках и масштабируем только то, что реально окупается.
✓ Рутину — ИИ, людям — рост: заявки, продажи и поддержка автоматизируются (классификация, ответы, CRM), а команда освобождается под сложные, стратегические задачи.
✓ Доведём до результата: персональный менеджер на проекте и после, фиксируем цели в KPI, регулярно показываем цифры и не бросаем систему, пока она не начнет стабильно зарабатывать.

Наши услуги

Полный спектр решений для внедрения ИИ в ваш бизнес

01

Стратегия и консалтинг по ИИ

Разработка стратегии цифровизации и дорожной карты внедрения ИИ

  • Аудит текущих процессов и поиск зон для внедрения ИИ.
  • Разработка стратегии цифровизации и дорожной карты внедрения ИИ.
  • Оценка экономического эффекта и расчет ROI от внедрения ИИ.
  • Подбор стека моделей и архитектуры решения.
  • PoC и MVP‑проекты для проверки гипотез по ИИ.
02

Чат‑боты, ассистенты и LLM‑решения

Разработка чат‑ботов и ассистентов для сайта, мессенджеров и приложений

  • Разработка чат‑ботов и ассистентов для сайта, мессенджеров и приложений.
  • Внедрение ChatGPT/LLM для поддержки клиентов и сотрудников.
  • Голосовые боты и ИИ‑колл‑центры.
  • Интеграция ботов с CRM, Helpdesk, ERP и телефонией.
  • Обучение ботов на базе знаний и документах клиента.
03

Автоматизация процессов и документооборота

Интеллектуальный документооборот и автоматизация согласований

  • Автоматическая обработка заявок, заказов, обращений граждан и форм.
  • Интеллектуальный документооборот: OCR, классификация, извлечение реквизитов.
  • Генерация договоров, КП, отчетов и других типовых документов.
  • Автоматизация согласований: маршрутизация, напоминания, контроль статусов.
  • RPA‑сценарии с ИИ (распознавание, принятие решения, заполнение систем).
04

Аналитика, предиктивные модели и рекомендации

Прогноз продаж, спроса, оттока клиентов и рекомендательные системы

  • Прогноз продаж, спроса, оттока клиентов.
  • Рекомендательные системы для e‑commerce и сервисов.
  • Аналитика маркетинга и продаж с ИИ (сегментация, атрибуция, LTV).
  • Анализ звонков и переписок: распознавание речи, темы, тональность, контроль скриптов.
  • BI и управленческая аналитика с ИИ‑инсайтами и рекомендациями.
05

Генерация контента и ИИ‑маркетинг

Генерация текстов, визуального контента и персонализация коммуникаций

  • Генерация текстов: статьи, посты, рассылки, описания товаров, сценарии.
  • Автоматизация контент‑маркетинга: контент‑планы, A/B‑креативы, SEO‑черновики.
  • Генерация визуального контента: изображения, баннеры, креативы.
  • Персонализация коммуникаций: email, SMS, мессенджеры с ИИ‑подбором офферов.
  • Локальные ИИ‑решения для контента без передачи данных во внешние облака.
06

Интеграция ИИ в IT‑системы

Интеграция моделей через API в CRM, ERP, сайты и мобильные приложения

  • Интеграция моделей через API в CRM, ERP, сайты, мобильные приложения.
  • Развертывание on‑premise решений в инфраструктуре клиента.
  • Проектирование микросервисной архитектуры для ИИ‑сервисов.
  • Кастомные LLM‑приложения: ассистенты по базе документов, умный поиск, чат над данными.
  • Интеграция с отечественными ИИ‑платформами (GigaChat, Яндекс Cloud и др.).
07

Обучение моделей и работа с данными

Сбор данных, обучение моделей и настройка RAG

  • Сбор, очистка и подготовка датасетов.
  • Обучение и fine‑tuning моделей под предметную область клиента.
  • Настройка RAG: индексация документов, поиск и генерация ответов по базе знаний.
  • Оптимизация моделей (квантование, сжатие, выбор архитектур).
  • Внедрение MLOps: мониторинг, переобучение, управление версиями моделей.
08

Безопасность, импортозамещение и соответствие требованиям РФ

Проектирование решений с учетом ФЗ‑152 и требований ФСТЭК

  • Проектирование решений с учетом ФЗ‑152 и требований ФСТЭК.
  • Внедрение ИИ в закрытых контурах: госструктуры, финсектор, медицина, промышленность.
  • Импортозамещение западных ИИ‑систем и перенос на отечественные стеки.
  • Аудит рисков утечки данных и построение безопасной архитектуры ИИ.
09

Обучение команд и сопровождение

Обучающие воркшопы, тренинги и техподдержка

  • Обучающие воркшопы и тренинги по использованию ИИ.
  • Разработка баз знаний, гайдов и инструкций по внедренным решениям.
  • Настройка внутренних ИИ‑ассистентов для сотрудников.
  • Техподдержка, SLA, развитие и масштабирование решений.
10

Компьютерное зрение

Детекция объектов, видеонаблюдение, контроль качества и аналитика

  • Детекция объектов на изображениях и видео (object detection).
  • Классификация изображений и отдельных объектов.
  • Сегментация объектов (instance/semantic segmentation, маски и контуры).
  • Отслеживание объектов на видео (multi‑object tracking).
  • Оценка позы и keypoint‑детекция (люди, лица, объекты).
  • Обнаружение объектов с ориентированными рамками (OBB).
  • Видеонаблюдение и безопасность: вторжения, оставленные предметы, контроль СИЗ.
  • Ритейл‑аналитика: подсчет посетителей и очередей, тепловые карты, конверсия.
  • Контроль качества на производстве (дефекты, брак, недокомплект).
  • Логистика и склад: подсчет коробок/паллет, контроль заполнения, трекинг.
  • Транспорт и smart‑city: трафик, парковки, детекция транспорта и номеров.
  • Агро‑сценарии: подсчет растений/животных, выявление повреждений и заболеваний.
  • Медицинские сценарии: детекция аномалий на снимках (кастомные модели).
  • Обучение и fine‑tuning YOLO/CV‑моделей под данные клиента.
  • Разметка данных: bbox, маски, keypoints, OBB и контроль качества разметки.
  • Оптимизация и экспорт CV‑моделей (ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, edge/embedded).
  • Построение real‑time систем обработки видеопотоков с нескольких камер.
  • Интеграция CV‑решений с WMS/MES/SCADA, системами безопасности и BI.
  • MLOps для CV‑моделей: мониторинг качества и автодообучение.

Кейсы

Реальные проекты внедрения ИИ и компьютерного зрения

Все кейсы

Идеально для

Крупные компании, которым важны безопасность данных и полный контроль над информацией

Финтех и банки

Данные под контролем. Одобрение регулятора. Избегаете штрафов по ФЗ-152. Проще проходить проверки, спокойнее аудит.

Медицина и фарма

Соблюдаете врачебную тайну. Получаете доверие пациентов. Документы и протоколы обрабатываются без внешних API.

Юридические фирмы

Документы не уходят наружу. ИИ помогает, но не “сливает” данные. Работа с договорами и делами без внешних сервисов.

Госкомпании

Выполняете требования по импортозамещению. Получаете полный контроль над данными. Избегаете проблем с регуляторами.

Что дает автоматизация

Время на стратегию вместо рутины. Полный контроль вместо рисков. Свобода масштабирования вместо ограничений.

Экономия до 80% времени

Часовые задачи выполняются за минуты. Команда фокусируется на важном, клиенты получают ответы быстрее.

Защита от рисков

Локальное развертывание — данные остаются у вас. Соответствие ФЗ-152 гарантировано. Штрафы и утечки исключены.

Независимость от санкций

Система работает на вашей инфраструктуре. Без зависимости от западных сервисов и блокировок.

Преимущества автоматизации

Конкретные цифры и результаты для вашего бизнеса

01

Работа 24/7

Клиенты получают ответы мгновенно, даже ночью. Без найма дополнительных операторов. Конверсия растет.

02

Экономия до 60% на ФОТ

Автоматизация заменяет рутину. Платите за результат, а не за часы. Экономия на зарплатах и обучении.

03

Точность 99%

Никаких опечаток, пропусков или ошибок в расчетах. Качество процессов без человеческого фактора.

04

Масштабирование без найма

Увеличили объемы — добавьте роботов. Без поиска людей и обучения. Масштабирование за дни.

05

Фокус на стратегии

Команда освобождается от рутины. Фокус на росте бизнеса. Производительность растет.

06

Интеграция из коробки

Работает с вашими системами сразу. Без перестройки процессов и переобучения команды.

Как мы работаем

Прозрачный процесс с понятными результатами на каждом этапе

1

Анализ и план

Изучаем бизнес, определяем процессы для автоматизации. Показываем расчет экономии и ROI. Только цифры, без воды.

План автоматизации с расчетом экономии
2

Прототип

Создаем рабочий прототип на ваших данных. Тестируете до внедрения. Убеждаетесь, что все работает.

Рабочий прототип для тестирования
3

Внедрение

Внедряем систему без рисков для текущих процессов. Автоматизация начинает экономить время и деньги сразу.

Работающая система, которая экономит ресурсы
4

Поддержка

Обучаем команду, поддерживаем систему. Стабильная работа и постоянное улучшение. Проблемы решаем мы.

Гарантия работы и постоянная поддержка

Когда нужен локальный ИИ

Облачные LLM удобны для большинства задач. Локальное развертывание критично в трех сценариях.

Критерий Облачные LLM Локальное развертывание
Конфиденциальность Данные передаются провайдеру Данные остаются в периметре компании
Регуляторные требования Риск нарушения ФЗ-152, ПДн, врачебной тайны Полное соответствие требованиям
Автономность Зависимость от провайдера и интернета Работает offline, полный контроль
Кастомизация Ограниченная настройка через API Fine-tuning на специфичных данных
Стоимость при высокой нагрузке Растет пропорционально использованию Фиксированная (после капитальных затрат)
Качество для специализированных задач Универсальное качество Выше после fine-tuning на доменных данных

Когда использовать облачные LLM

Некритичные к конфиденциальности задачи, низкая частота запросов, быстрое прототипирование, отсутствие регуляторных ограничений.

Когда нужен локальный ИИ

Обработка ПДн, коммерческой тайны, медицинских данных. Требования ФЗ-152, ФСТЭК. Высокая нагрузка (>100k запросов/мес). Потребность в fine-tuning.

Применение локальных LLM

Типовые сценарии использования в финтехе, медтехе, юридической отрасли и госсекторе.

🏦

Финтех

Автоматизация анализа платежных транзакций, выявление аномалий, compliance-проверки. Данные не покидают периметр компании — соответствие требованиям ЦБ и ФЗ-152.

⚕️

Медтех

Анализ медицинских карт, поддержка принятия клинических решений, резюмирование анамнезов. Врачебная тайна защищена — модель работает внутри клиники.

⚖️

Юридические фирмы

Анализ контрактов, поиск прецедентов, подготовка меморандумов. Адвокатская тайна сохраняется — документы клиентов обрабатываются только на серверах фирмы.

🏛️

Государственный сектор

Автоматизация обработки обращений граждан, анализ документов, импортозамещение западных AI-систем. Соответствие требованиям ФСТЭК и независимость от иностранных провайдеров.

Наши решения

Конкретные выгоды для вашего бизнеса: экономия времени, денег и конкурентное преимущество.

Автоматизация поддержки

Ответы клиентам 24/7 без найма операторов. Снижение нагрузки на поддержку на 60%. Рост удовлетворенности клиентов.

Внутренние операции

Освобождение HR и администрации от рутины. Автоматизация документооборота. Экономия до 40 часов в неделю на сотрудника.

AI для продаж

Рост конверсии лидов на 30%+. Автоматическая квалификация и бронирование встреч. Больше закрытых сделок.

Кастомные интеграции

Объединение всех систем в одну экосистему. Автоматический поток данных. Меньше ошибок, больше скорости.

RAG-системы

Мгновенный поиск по базе знаний. Нужная информация за секунды вместо часов. Экономия до 15 часов в неделю.

LLM-разработка

ИИ на ваших данных и инфраструктуре. Полный контроль и защита информации. Безопасность и эффективность.

✓ Экономия до 80% времени на рутине и до 60% на ФОТ
✓ Защита данных на 100% и соответствие ФЗ-152
✓ Решение под ваши задачи с гарантией результата

Часто задаваемые вопросы

Для бизнес-задач (классификация, извлечение данных, анализ документов, генерация структурированных ответов) современные open-source модели (Llama 3.3 70B, Qwen 2.5, Mistral) показывают качество, сопоставимое с GPT-4. Для креативных задач (маркетинговые тексты, storytelling) облачные модели могут быть предпочтительнее. Мы проводим бенчмаркинг на ваших данных в рамках POC.

Минимум — аренда GPU в российском облаке (Cloud.ru, Yandex Cloud) от ₽50,000/мес. Для высоконагруженных систем — собственный сервер с NVIDIA A100/H100 (капитальные затраты ₽3–8 млн). Выбор зависит от объема данных, требований к latency и TCO. Рекомендуем начать с облачной аренды для POC.

Да. Мы интегрируемся через REST API, webhook'и или прямое подключение к БД. Типовые интеграции: Битрикс24, amoCRM, 1C, Directum, SAP, корпоративные порталы на SharePoint. Детали обсуждаются на этапе аудита.

Три основных фактора: (1) экономия времени сотрудников (часы → FTE → ₽), (2) предотвращение регуляторных штрафов (ФЗ-152 — до ₽500,000), (3) рост эффективности бизнес-процессов (сокращение цикла обработки заявок, контрактов и т.д.). На консультации делаем детальный расчет для вашей ситуации.

Да, и мы это рекомендуем. Система маршрутизирует запросы: критичные данные обрабатываются локально, некритичные — через облачный API (дешевле). Это оптимизирует баланс между безопасностью и стоимостью.

Не обязательно. Мы передаем систему с документацией и обучаем вашу команду (2–3 дня). Для базовой эксплуатации достаточно DevOps-специалиста. Сложные обновления (переобучение моделей, архитектурные изменения) можем взять на ретейнер.

Зависит от задачи. Для классификации — 500–2000 размеченных примеров. Для RAG (поиск по документам) — корпус документов. Для генеративных задач — примеры желаемого output'а. Обсуждаем на этапе аудита. Можем помочь с разметкой данных.

Мониторинг работоспособности системы, обновление моделей при выходе новых версий, помощь в troubleshooting, консультации по оптимизации. SLA обсуждается индивидуально (обычно 8x5 или 24x7 для критичных систем).

Данные не покидают периметр компании. Модель развертывается либо on-premise, либо в сертифицированном российском ЦОД. Мы помогаем с подготовкой документации для службы безопасности и compliance-отдела.

Типовой timeline: аудит (1–2 недели) → POC (6–8 недель) → production (12–20 недель). Итого 5–7 месяцев для полного внедрения. Сроки могут сократиться при готовности данных и инфраструктуры.

Да, это оптимальный подход. Выбираем наиболее критичный или простой use case, делаем POC, оцениваем результаты и потом масштабируем на другие процессы. Снижает риски и позволяет быстрее получить результат.

Open-source: Llama 3.3 (70B), Qwen 2.5, Mistral Small 3.2, DeepSeek Coder (для технических задач). Для гибридных решений — интеграция с YandexGPT, GigaChat. Выбор модели зависит от задачи, языка и требуемого качества.

POC — это валидация гипотезы. Если качество не соответствует ожиданиям, вы не обязаны переходить к production. Мы честно оцениваем применимость технологии на этапе аудита и не берем проекты с низкой вероятностью успеха.

Гарантируем работоспособность системы и соответствие техническому заданию. Точность модели зависит от качества данных и сложности задачи — это обсуждается на этапе аудита и фиксируется в метриках POC.

Да. Подписываем NDA до начала обсуждения деталей проекта. Все данные клиента защищены коммерческой тайной.

Рассчитайте экономию для вашего бизнеса

Бесплатный расчет ROI и план автоматизации. Покажем, какие процессы выгоднее автоматизировать и сколько это сэкономит.

Получить консультацию