Вектор. Агент
AI-агенты для чата на сайте, в мессенджерах и личном кабинете. Сценарии, RAG (поиск по корпоративной базе знаний), QA-кэш (кэш проверенных ответов) и эскалация на оператора с собранным контекстом.
Готов к продакшну
AI для регулируемых индустрий
Задаём вектор интеллектуальной автоматизации клиентских коммуникаций
Разработка AI-агентов, речевая и текстовая аналитика, контроль качества и единый шлюз к LLM-моделям. Развёртывание в инфраструктуре заказчика (on-premise), под требования банков, МФО, страхования, телекома и госсектора.
МФОБанкиСтрахованиеТелекомГоссектор
40–70%
Автоматизация типовых обращений
−30%
AHT (среднее время обработки обращения) на 2-й линии с суфлёром
24/7
Мгновенный первый ответ
0
Утечек данных за периметр
Продукты
Экосистема, а не одна коробка
Пять модулей под разные задачи — от автоматизации типовых вопросов (FAQ) до речевой аналитики и единого шлюза к LLM. Подключаются по отдельности или вместе.
Вектор. Речь
Речевая аналитика звонков: транскрибация, эмоции, причины обращения, чек-листы контроля качества и автоматическая оценка операторов.
Реальное время
Вектор. Аналитика
Текстовая аналитика и контроль качества переписки: классификация интентов, тональность, нарушения регламента.
Вектор. Шлюз
Единый API-доступ к российским и зарубежным LLM с биллингом, лимитами, маршрутизацией и резервной цепочкой моделей (fallback).
Вектор. Студия
Заказная разработка AI-агентов под бизнес-процессы: интеграции с CRM, телефонией, биллингом и собственным стеком.
Интент
Комиссия за перевод
RAG (поиск по базе знаний)Гипотетические ответы (HyDE) → лексический поиск (BM25) → переранжирование
Лучший результат: релевантность 0.78
Ответ бота
Размер комиссии зависит от способа оплаты. СБП — без комиссии…
Кейс · МФОВсе кейсы →
60% обращений по теме «комиссия» — без оператора
Распознаём 20+ формулировок интента, отвечаем из выверенной статьи базы знаний, при юридических претензиях — мгновенная эскалация на оператора с уже собранным контекстом.
−5 мин
На обращение
×3
Пропускная способность 1-й линии
Почему мы
Не «обёртка над ChatGPT», а инженерная платформа
Управляемое качество, прозрачность каждого ответа и совместимость с инфраструктурой регулируемых индустрий.
01
RAG промышленного уровня
Гипотетические ответы (HyDE) → лексический поиск (BM25) + векторный поиск → диверсификация результатов (MMR) → объединение списков (RRF) → переранжирование кросс-энкодером. Не «прикрутили pgvector», а инженерная цепочка поиска.
02
Гибридные режимы агента
Flow (сценарий) + LLM (свободная генерация) + Agent (классификация и действия). Один продукт под все задачи поддержки.
03
Развёртывание в контуре заказчика и безопасность
Установка в инфраструктуре заказчика (on-premise), ролевая модель доступа (RBAC), изоляция строк в БД (Row-Level Security), фильтры персональных данных (PII) на входе и выходе, аудит и версионирование промптов.
04
Независимость от поставщика LLM (vendor-agnostic)
OpenAI, Google Gemini, GigaChat, YandexGPT, локальные модели — без привязки к одному провайдеру.
05
Прозрачность качества
Pipeline Trace (трассировка цепочки ответа) по каждому ответу, авто-тесты с LLM-оценкой, матрица ошибок (Confusion Matrix) классификатора, регрессионные сценарии.
06
Быстрый старт
Извлечение интентов из истории диалогов — стартовая база знаний за дни, пилот на одном боте за 4 недели.
Пилот за 4 недели — на ваших данных
Возьмём один сценарий, обучим на истории ваших диалогов, покажем измеримый эффект на проде. Без миграции с текущей чат-платформы.