Автоматизация бизнес-процессов

Меньше ручной работы Ниже стоимость бизнес-процессов

Пересматриваем существующие процессы, убираем лишние этапы и автоматизируем всё, что система может выполнять надёжно. Участие человека сохраняем там, где оно действительно добавляет ценность.

Найти точки автоматизации Как мы работаем
ИИ, программное обеспечение, данные и интеграции — инструменты. Экономика процесса — результат.
Оптимизация процесса

01 / Обработка документов

Сценарий 01 из 03
Текущий процесс
Входящие Email
Сотрудник открывает файлы
Читает документы
Копирует данные
Обновляет CRM
Уведомляет коллегу
BPFlow AI
Автоматизированный процесс
Email / API input
Извлечение и классификация
Автоматическая проверка
Автообновление CRM
Автозапуск следующего действия
Исключительный случай → сотруднику
Ручные шаги 5+ → 0–1
Действия системы 1 → 5+
Участие человека Исключительные случаи
Аудит бизнес-процессов

Что в вашем бизнесе давно пора автоматизировать

Ручные операции часто сохраняются не потому, что они необходимы, а потому что процесс просто привыкли выполнять именно так.

Проблема уже не в том, можно ли это автоматизировать. Проблема в том, почему это до сих пор делается вручную.

01 / Данные Ручной перенос

Данные вручную переносятся между системами

Сотрудник копирует информацию из писем, таблиц или одного сервиса в другой.

Источник → Сотрудник → CRM
02 / Документы Ручная проверка

Документы читаются и проверяются человеком

Из документов вручную извлекают данные, определяют тип, сверяют условия и принимают типовые решения.

PDF → Чтение → Действие
03 / Отчётность и BI Ручная подготовка

Регулярные отчёты и показатели собираются вручную

Данные выгружают из CRM, ERP, баз и таблиц, вручную сводят показатели и каждый раз заново готовят отчётность.

CRM / ERP / БД → Сведение данных → BI / Отчёт
04 / Операции Повторяемые действия

CRM и ERP требуют постоянных однотипных действий

Создать запись, изменить статус, проверить поле, отправить уведомление, перенести данные.

Событие → Действия → ERP
05 / Поиск и исследования Ручной поиск

Информацию в интернете ищут и анализируют вручную

Сотрудник просматривает сайты и документы, находит нужные сведения, проверяет источники, сопоставляет данные и оформляет результат.

Интернет → Поиск и анализ → Файл / Исследование
06 / Внутренние знания Ручной поиск

Сотрудники вручную ищут знания компании

Информация разбросана по файлам, письмам, чатам и глоссариям. Сотрудники тратят время на поиск и часто вообще не знают, где находится нужный документ или ответ.

Почта / Файлы / Глоссарии → Поиск вручную → Ответ?
Операционные расходы

Если процесс можно выполнять автоматически, а компания продолжает оплачивать его ручное выполнение — это уже лишние регулярные операционные расходы.

Возможности автоматизации

Примеры автоматизации ваших бизнес-процессов

Наиболее актуальные примеры, где ручную работу, разрозненные данные и рутинные действия можно заменить автоматизированными процессами.

01

Бизнес-процессы и операции

Пересматриваем процесс целиком: убираем лишние этапы, автоматизируем повторяемые действия и оставляем человеку только те задачи, где его участие действительно необходимо.

  • автоматизация ручных и повторяемых операций;
  • маршрутизация задач, проверок и согласований;
  • автоматические действия между системами и сотрудниками;
  • участие человека только в исключительных случаях.
Убрать лишнее → Автоматизировать → Оставить необходимое
02

Документы, глоссарии и неструктурированные данные

Автоматизируем работу с документами и превращаем разрозненные корпоративные знания в простую и единую доступную систему.

  • обработка PDF, договоров, писем и других документов;
  • распознавание, извлечение и классификация данных;
  • создание корпоративной Базы знаний;
  • интеллектуальный поиск и ИИ-помощник по данным компании.
Документы → База знаний → Ответ
03

Речь, коммуникации и ИИ-тренеры

Превращаем разговоры, звонки и встречи в структурированные данные, выводы и конкретные действия.

  • транскрибация звонков, встреч, аудио и видео;
  • анализ диалогов и качества коммуникации;
  • резюме, рекомендации и контроль договорённостей;
  • ИИ-тренеры и персональные рекомендации сотрудникам.
Разговор → Анализ → Рекомендация
04

Данные, аналитика и прогнозирование

Собираем данные из разных источников и превращаем их в показатели, прогнозы и основу для управленческих решений.

  • автоматические отчёты и аналитические дашборды;
  • сбор, объединение и контроль качества данных;
  • прогнозирование, сегментация, поиск аномалий, метрики;
  • эксперименты, A/B-тесты и специализированная аналитика.
Данные → Анализ → Решение
05

CRM, ERP и кастомные бизнес-системы

Автоматизируем существующие или создаём собственные системы под любые потребности компании.

  • автоматизация и интеграция CRM и ERP;
  • кастомные CRM, ERP и внутренние системы;
  • Odoo Community и специализированные модули;
  • личные кабинеты, внутренние сервисы и API.
Системы → Интеграции → Автоматизация
06

Интернет, Telegram и внешние ресурсы

Автоматизируем поиск информации и действия, которые сотрудники сейчас выполняют вручную на сайтах и во внешних сервисах.

  • поиск, сбор и анализ информации в интернете;
  • автоматическая работа с сайтами и формами;
  • мониторинг поставщиков, цен, конкурентов и рынков;
  • Telegram-боты, мини-приложения и автоматические сценарии.
Интернет → Данные → Действие
07

Генеративные ИИ-системы

Строим автоматические процессы, в которых ИИ создаёт тексты, изображения, документы и другие материалы, результат проходит необходимые автоматические проверки и передаётся к целевому назначению без ручной сборки.

  • автоматическая генерация текстов и изображений;
  • подготовка документов, отчётов и публикаций;
  • персонализация материалов под задачу или клиента;
  • автоматические многоэтапные ИИ-процессы.
Поиск → Отбор → Генерация → Проверка → Результат
Наш подход

Сначала процесс Потом технологии

Не начинаем с выбора ИИ-модели, CRM или программного продукта. Сначала разбираем сам бизнес-процесс: какие действия действительно нужны, какие можно убрать и что выгоднее выполнять автоматически.

01 Убрать

Убираем лишнее

Автоматизировать ненужный этап бессмысленно. Сначала исключаем действия, которые не создают ценности и существуют только потому, что так исторически сложился процесс.

  • дублирование действий и данных;
  • лишние согласования и передачи;
  • ненужные промежуточные этапы;
  • операции, не влияющие на результат.
Меньше шагов
02 Автоматизировать

Передаём системе всё, что она может делать надёжно

Данные, документы, проверки, поиск, расчёты, действия в корпоративных системах и другие повторяемые операции должны выполняться автоматически, если участие человека не требуется.

  • обработка данных и документов;
  • поиск, анализ и типовые решения;
  • действия в CRM, ERP и других системах;
  • контроль, маршрутизация и запуск следующих шагов.
Меньше ручной работы
03 Сохранить

Оставляем человеку то, где он действительно нужен

Человек подключается не по привычке, а там, где его участие действительно добавляет ценность или необходимо по характеру задачи.

  • ответственность и значимые решения;
  • переговоры и доверительные коммуникации;
  • неформальный или трудно формализуемый контекст;
  • действительно нестандартные ситуации.
Человек — там, где он нужен
Принцип

Не спрашиваем, что можно поручить ИИ. Смотрим, что вообще ещё имеет смысл оставлять человеку.

Примеры решений

Как это работает на практике

Не отдельная ИИ-функция, а полный процесс — от входящих данных до готового действия, документа или управленческого решения.

01 Коммуникации

Анализ разговоров с клиентами

Было

Записи звонков и встреч прослушиваются выборочно, качество работы оценивается вручную, а значительная часть информации из разговоров теряется.

Автоматизация

Система расшифровывает разговор, анализирует содержание, фиксирует договорённости, оценивает заданные параметры и формирует рекомендации сотруднику.

Разговор → Текст → Анализ → Рекомендации
Каждый разговор превращается в структурированные данные и конкретные действия.
02 Интернет

Поиск информации и работа с сайтами

Было

Сотрудник вручную ищет компании, товары, поставщиков или другую информацию, открывает десятки сайтов, проверяет данные и переносит результат в таблицу.

Автоматизация

Система сама выполняет поиск, анализирует источники, собирает и сопоставляет данные, работает с формами на сайтах и формирует итоговый файл или отчёт.

Задание → Поиск → Проверка → Результат
Многочасовая ручная работа в браузере превращается в управляемый автоматический процесс.
03 Знания компании

Корпоративная База знаний

Было

Документы, инструкции и накопленные знания разбросаны по папкам, письмам и системам. Сотрудники не всегда знают, существует ли нужная информация и где её искать.

Автоматизация

Корпоративные материалы объединяются в Базу знаний. Система понимает содержание документов, находит релевантную информацию и отвечает на вопросы сотрудников.

Документы → База знаний → Поиск → Ответ
Знания компании становятся доступным рабочим инструментом, а не набором разрозненных файлов.
04 Генеративный ИИ

Автоматический контентный процесс

Было

Человек ищет материалы, отбирает лучшие, готовит текст и изображение, проверяет результат и вручную публикует его в нужном канале.

Автоматизация

Один процесс сам собирает данные, оценивает материалы, формирует текст и изображение, выполняет автоматическую проверку и передаёт результат на публикацию.

Поиск → Отбор → Генерация → Проверка → Публикация
Вместо нескольких ручных операций работает единый контролируемый автоматический конвейер.
05 Данные / Semantic matching
Знакомая проблема?

Одинаковые по смыслу данные называются по-разному, а единой номенклатуры нет

В CRM, ERP, Excel и других источниках одна и та же сущность может быть описана совершенно разными словами. Совпадающего текстового ключа нет, а обычное сравнение строк не позволяет надёжно понять, что записи означают одно и то же.

Было

Сотрудники вручную сопоставляют строки между таблицами и системами, пытаясь определить, какие разные описания относятся к одной номенклатурной позиции или сущности.

Автоматизация

Система сравнивает не только написание строк, а их смысл. Семантически близкие записи из CRM, Excel, ERP и других источников автоматически связываются с единой сущностью и получают единый ID.

Плановое обслуживание VRF и сплит-систем в офисе Сервис кондиционеров: диагностика, чистка, профилактика Регламентные работы по климатическому оборудованию Quarterly HVAC maintenance and preventive service
Техническое обслуживание систем кондиционирования ID 000184
CRM / Excel / БД → Embeddings → Семантическое сопоставление → Единые ID
Автоматически создаётся и пополняется справочная таблица с едиными ID. Новые данные сопоставляются с уже известными сущностями, а исключительные неоднозначные случаи при необходимости передаются человеку на проверку.
Общий принцип

Автоматизируем не отдельное действие, а всю цепочку там, где это экономически и технически оправдано.

Технологии

Технологии подбираем под задачу

ИИ, программное обеспечение, данные и инфраструктура — части одной системы. Используем тот стек, который позволяет надёжно автоматизировать процесс и разумно эксплуатировать его в production.

01

ИИ и машинное обучение

OpenAI API LLM Multimodal AI Embeddings Semantic Search RAG Machine Learning
02

Backend и автоматизация

Python REST API Webhooks Bash Background Jobs Event-driven pipelines
03

Данные

PostgreSQL pgvector BI Vector Search Data Quality ETL / ELT
04

Бизнес-системы и интеграции

CRM ERP Odoo Community Telegram Bots Telegram Mini Apps Внешние API
05

Web и интерфейсы

HTML CSS JavaScript TypeScript Web Applications Internal Tools
06

Инфраструктура

Linux Ubuntu Server Apache Git / GitHub Cloud On-premise
Принцип

Не продаём конкретную технологию. Подбираем архитектуру и инструменты под экономику, требования и ограничения конкретного процесса.

Данные и безопасность

Данные остаются под контролем бизнеса

Архитектуру системы строим с учётом требований к персональным данным, внутренним документам, разграничению доступа и использованию внешних ИИ-сервисов.

Архитектура работы с данными
Данные бизнеса

Чувствительная информация остаётся в определённом для неё контуре

Персональные данные Внутренние документы Коммерческая информация Финансовые данные
Контролируемый контур

Система определяет, где и как обрабатываются данные

Разграничение доступа
Локальное хранение
Обезличивание
Журналирование действий
ИИ и внешние сервисы

Наружу передаётся только то, что действительно необходимо

Допустимые данные → API / ИИ
Чувствительные данные → локальная обработка
01

ПДн и чувствительные данные

Определяем, какие данные можно передавать между системами, какие должны оставаться внутри контролируемого контура и где требуется дополнительная защита.

02

Контроль доступа

Разделяем права пользователей и сервисов, ограничиваем доступ к данным и при необходимости фиксируем действия системы и сотрудников.

03

Cloud / On-premise / два контура

Архитектура может использовать облачные сервисы, локальную инфраструктуру или разделение системы на внешний и защищённый внутренний контуры.

04

Контролируемое использование ИИ

Внешним ИИ-сервисам передаём только необходимые данные. Где это требуется, используем обезличивание, локальную обработку или локальные модели.

Принцип

Архитектуру определяют требования бизнеса, данных и безопасности — не наоборот.

НОВОСТИ

Главные новости из мира искусственного интеллекта

Архив новостей →
01

Barclays расширяет применение Claude в работе банка

По сообщению Anthropic, Barclays расширяет использование Claude в разработке ПО, поиске информации для сотрудников и обработке клиентских запросов. В подразделении Global Markets модели помогают разбирать входящие письма: определять их категорию, дополнять сведения о запросе и выбирать маршрут дальнейшей обработки. В Barclays UK уже работает помощник, который ищет информацию для сотрудников во время обслуживания клиентов. Расширение охвата разработчиков инструментом Claude Code заявлено как следующий этап, а не как достигнутый результат.

Читать аналитику →
02

Google запустила Guided Vision в Gemini Live для Android

Google запустила Guided Vision для совместимых устройств Android. Если пользователь включает функцию и показывает изображение с камеры во время разговора с Gemini Live, система описывает увиденное голосом, отвечает на уточняющие вопросы и подсказывает, как переместить камеру для лучшего обзора. Google приводит в качестве примеров чтение мелкого текста, поиск предметов и описание окружающей обстановки. Доступ зависит не только от устройства: Gemini Live должна поддерживаться в соответствующем регионе и на выбранном языке.

Читать аналитику →
03

Прототип спутника Google Project Suncatcher вышел на орбиту

Google сообщила, что прототип спутника Project Suncatcher, созданный совместно с Planet, выведен на орбиту в рамках миссии SpaceX Transporter-18. По данным компании, связь со спутником установлена и он работает штатно. Следующий этап — сбор данных о том, как тензорные процессоры Google (TPU), используемые для задач машинного обучения, переносят нагрузки космического полёта. Результатов этих испытаний в сообщении о запуске ещё нет.

Читать аналитику →
Контакты

У вас до сих пор есть ручной процесс?

Покажите, как он работает сейчас. Разберём этапы, найдём лишние операции и определим, что имеет смысл убрать, автоматизировать или оставить человеку.

С чего начать

Достаточно описать один реальный бизнес-процесс

Не обязательно заранее знать, какая технология, программное обеспечение или ИИ-модель для него нужна. Начнём с самого процесса и требований бизнеса.

Текущий процесс → Разбор → Автоматизация → Результат
Telegram
@bpflowai

Напишите несколько слов о задаче или процессе, который хотите автоматизировать.

Обсудить задачу
Начать просто

Не нужно готовить техническое задание. Достаточно показать, что сейчас происходит вручную.