Pytania o dane
Zadawanie pytań o kontrahentów, szanse sprzedaży i aktywności w języku naturalnym.
Wdrażamy rozwiązania oparte o lokalne modele AI, które wspierają codzienną pracę w CRM: analizują dane biznesowe, odpowiadają na pytania i mogą proponować dalsze działania.

Integracja AI z CRM pozwala wykorzystać dane zapisane w systemie nie tylko do wyszukiwania informacji, ale także do analiz biznesowych i wspierania pracy zespołów sprzedaży, obsługi klienta i marketingu.
Lokalny model może działać na serwerze firmy, dzięki czemu dane klientów nie muszą być wysyłane do zewnętrznych usług.
Zadawanie pytań o kontrahentów, szanse sprzedaży i aktywności w języku naturalnym.
Wskazywanie rekordów i procesów wymagających uwagi na podstawie danych CRM.
Proponowanie kolejnych kroków dla handlowców i zespołów obsługi klientów.
Przygotowanie zwięzłych odpowiedzi z danych rozproszonych między rekordami.
Szybszy przegląd historii kontaktów, spotkań oraz istotnych ustaleń.
Możliwość uruchomienia analizy na infrastrukturze firmy, z zachowaniem kontroli nad przetwarzaniem danych.
Nad listą szans sprzedaży może być dostępne pole tekstowe, w którym użytkownik zadaje pytanie dotyczące danych. AI przetwarza informacje z CRM i przygotowuje odpowiedź wraz z rekomendacjami.
Lokalny model AI może pracować na serwerze firmy lub w wydzielonej infrastrukturze. Zakres dostępu do informacji, sposób integracji i reguły bezpieczeństwa ustalamy dla konkretnego wdrożenia.
Możliwość przetwarzania danych CRM bez przekazywania ich do zewnętrznej usługi AI.
Połączenie z rekordami i procesami firmy poprzez odpowiednio skonfigurowane API.
Projektujemy dostęp do danych i sposób audytowania odpowiedzi zgodnie z potrzebami organizacji.
Najważniejsze informacje przed rozpoczęciem wdrożenia.
Tak. Można wdrożyć lokalny model AI i przetwarzać dane na własnej infrastrukturze. Wymaga to odpowiedniej konfiguracji wszystkich komponentów i połączeń systemu.
Tak. Zakres integracji zależy od dostępnych interfejsów API, uprawnień użytkowników i danych, które mają być analizowane.
Wymagania zależą od wybranego modelu, liczby użytkowników i oczekiwanej szybkości odpowiedzi. Dobieramy zasoby po analizie konkretnego zastosowania.
Wyniki modelu mogą wspierać analizę i rekomendować działania, ale ważne decyzje należy weryfikować na podstawie danych źródłowych i przyjętych reguł biznesowych.