Клиент

Крупная российская страховая компания (NDA)

Задача

Создать ИИ-помощника для кураторов ДМС — сотрудников, которые помогают клиентам по вопросам медицинской страховки.

Решение

ИИ-платформа в контуре компании

В качестве технологической основы решения использовали платформу Flexar. В этом проекте она связывает языковую модель с внутренней базой знаний компании.

На платформе создали базу знаний для помощника и загрузили в нее документы с вопросами и ответами по ДМС. На основе этих материалов помощник готовит подсказки для сотрудников страховой компании.

Он формирует ответы с помощью больших языковых моделей (LLM) и базы знаний компании через механизм поисковой дополненной генерации (RAG). Сначала система находит релевантную информацию во внутренних материалах, а затем использует ее, чтобы подготовить ответ.

Flexar поддерживает локальное размещение (on-premise). Платформу развернули на собственных серверах компании и подключили к внутренним системам

ИИ-платформа в контуре компании

ИИ-помощник работает во время переписки сотрудника страховой компании с клиентом. Когда клиент пишет сообщение в чат, система передает его текст и часть истории диалога во Flexar.ai.

Платформа анализирует обращение, находит подходящую информацию в базе знаний и формирует подсказку для ответа. Эта подсказка показывается куратору в административной панели. Куратор может использовать ее как основу для ответа клиенту.

Если диалог продолжается, помощник учитывает уже не только последнее сообщение, но и контекст нескольких последних реплик. Это позволяет давать точные и уместные подсказки.

Автообновление базы знаний

После завершения диалога система автоматически отправляет переписку на обработку

Агент-суммаризатор анализирует сообщения клиента и куратора, выделяет из них полезные пары «вопрос–ответ» и передает их в базу знаний. Обновление происходит в фоновом режиме и не мешает работе куратора.

Это позволяет автоматически пополнять базу знаний на основе обращений и улучшать качество подсказок ИИ-помощника.

Результат

1. ИИ-помощник встроен во внутренний контур компании;

2. Он подсказывает ответы в чате на основе базы знаний и контекста диалога;

3. После завершения обращений база знаний автоматически пополняется новыми связками «вопрос–ответ»;

4. Пользователи получают ответы на 80% быстрее;

5. Нагрузка на кураторов ДМС сократилась на 30%.