https://sologpt.ru/_nuxt/IEyNjAXc.js

1import{H as h,T as g,M as H}from"./CxII6P0m.js";import{_ as s}from"./DLIUDBuI.js";import{p as d,_ as o,c as r,O as C,o as i,a as e,w as t,r as x,$ as w}from"./Crvelq3F.js";import{useHead as V}from"./BTFLH9UK.js";import"./rvW-_XaE.js";import"./Bhwij06C.js";import"./B1_0osxO.js";import"./hCnTZOmD.js";import"./BNhF8Gk3.js";import"./BWGcvGyQ.js";import"./C2DBz_fD.js";import"./dFWu39yr.js";import"./Dq1gCY9x.js";const M=d("/icons/cases/vtb/vtb-cover.png"),k=d("/icons/cases/vtb/vtb-review-photo.webp"),$={components:{},props:{currentName:{type:String,default:""}},emits:[],setup(){},data(){return{}},computed:{},watch:{},mounted(){},methods:{}},T={class:"wrapper"};function Z(c,a,v,l,n,f){return i(),r("div",T,[...a[0]||(a[0]=[C('<h2 class="title" data-v-ae5894fe> «Индивидуальный подход и готовность работать с нестандартным запросом»: кейс банка ВТБ х Соло </h2><span class="text-title" data-v-ae5894fe><b data-v-ae5894fe>Кратко:</b> доверили инструменту лидогенерации онбординг сотрудников, и он стал полноценной «командой поддержки» в чате. </span><br data-v-ae5894fe><br data-v-ae5894fe><img src="'+M+'" alt="" class="solo-rounded-3xl img-cover" data-v-ae5894fe><br data-v-ae5894fe><section class="solo-space-y-6 solo-mt-14" data-v-ae5894fe><h3 class="subtitle" data-v-ae5894fe>Первый этап работы</h3><div class="text" data-v-ae5894fe> Негосударственный пенсионный фонд банка ВТБ впервые обратился к нам со стандартной задачей — привлечение лидов — на нестандартный продукт, а именно на программу долгосрочных сбережений.<br data-v-ae5894fe><br data-v-ae5894fe> И на первичной консультации с командой НПФ ВТБ мы сделали честный прогноз: при всей точности информации и базе данных без ограничений по объему ИИ-модель много лидов не принесет, даже если выкрутить трафик на сайт на максимум, просто из-за специфики продукта. <br data-v-ae5894fe><br data-v-ae5894fe> Мы работаем на результат, и здесь он мог быть слабее ожиданий клиента. Поэтому мы были готовы к отказу.<br data-v-ae5894fe><br data-v-ae5894fe> И отказ, конечно, последовал.<br data-v-ae5894fe><br data-v-ae5894fe> С вопросами: «Модель действительно может освоить неограниченное количество информации? И не выдумывает ответы?».<br data-v-ae5894fe><br data-v-ae5894fe> Именно так мы получили первую для Соло глобальную HR-задачу. <br data-v-ae5894fe><br data-v-ae5894fe> ИИ-модель Соло обучается на неограниченном количестве данных, которые клиент может загрузить в админ-панель, и на информации с сайта. На их основе она составляет сценарий — алгоритм, по которому будет вести диалог, исходя из поставленной перед ней цели. В любой сценарий встроен валидатор, который сам проверяет корректность ответов и исключает ошибки в два этапа, еще до отправки сообщения. Благодаря этой функции даже нестандартные запросы могут обрабатываться автоматически, с двухуровневой проверкой, без вмешательства команды поддержки. За процессом следит персональный менеджер, выделенный для каждого клиента: он же продолжает тренировать модель на новых диалогах и подгружает новые данные в базу. </div><a href="#consultation" class="btn-link" data-v-ae5894fe>Начать бесплатно</a><div class="text" data-v-ae5894fe> В данном случае НПФ ВТБ поставили перед нами задачу — создать «базу знаний в смартфоне» каждого сотрудника. Вопрос стоял особенно остро из-за вывода новых менеджеров, которые должны были продвигать сложный и тяжеловесный продукт в «полях», для потребителей. У НПФ ВТБ уже был свой корпоративный портал с полной информацией о продукте, также для сотрудников проводятся живые тренинги, выездные тимбилдинговые и иные мероприятия. ИИ-модель в этой схеме должны была выступать здесь в роли поддержки: чтобы сотруднику не приходилось искать подходящий материал на портале ради ответа на один конкретный вопрос, мы разработали бот в Telegram, который сможет кратко, емко, а главное — точно ответить на все вопросы, которые могут возникнуть у сотрудников до и во время работы. </div></section><section class="solo-space-y-6 solo-mt-14" data-v-ae5894fe><h3 class="subtitle" data-v-ae5894fe>Решение</h3><div class="text" data-v-ae5894fe> В социальных сетях и мессенджерах Соло встраивается через API как л

1юбой сторонний сервис ведения диалогов, например, в бизнес-профиль или собственноручно написанный чат-бот в Telegram. При этом, не теряется возможность работать с базой: модель позволяет сегментировать аудиторию, встраивать ее в воронку и даже отправлять отдельные рассылки.<br data-v-ae5894fe><br data-v-ae5894fe> Для НПФ ВТБ мы создали самописный бот. В качестве стартовой базы знаний для ИИ-модели в Telegram-боте мы использовали данные по продукту с корпоративного портала, а также расшифровки онлайн-тренингов. Быстро разработали оформление и внедрили особую механику — валидатор.<br data-v-ae5894fe><br data-v-ae5894fe> Он работает по принципу двухфакторной проверки: перед ответом нейросеть самостоятельно повторно прогоняет диалог и сверяет информацию, которую хочет отправить, с базой данных, если информация не подходит — она ее исправляет, если информации нет — сообщает об этом и дает источник, где можно получить ответ (например, переключает на оператора или передает запрос в колл-центр). <br data-v-ae5894fe><br data-v-ae5894fe> После внедрения инструмента точность ответов, в среднем, повышается до 99,9%, а скорость ответа не меняется. </div><img src="https://storage.sologpt.ru/website/gifs/vtb-admin.gif" alt="Описание гифки" class="solo-rounded-3xl" data-v-ae5894fe><div class="text" data-v-ae5894fe> Сначала тест шел слабо: несмотря на скорость ответов, сотрудники неохотно пользовались ботом — ответ был не до конца понятен, уточнения требовали времени, поэтому они предпочитали звонить на «горячую линию» и узнавать всю интересующую информацию голосом, даже несмотря на «ожидание» перед тем, как оператор возьмет трубку. <br data-v-ae5894fe><br data-v-ae5894fe> Поэтому изначально мы с командой НПФ ВТБ просматривали каждый диалог в админ-панели, редактировали ответы ИИ-модели и вносили дополнительные настройки по стилистике сообщений, чтобы сделать их максимально понятными для каждого. </div><img src="https://storage.sologpt.ru/website/gifs/vtb-admin2.gif" alt="Описание гифки" class="solo-rounded-3xl" data-v-ae5894fe><div class="text" data-v-ae5894fe> Также мы дополняли базу данных новыми материалами, которые появлялись из-за особо сложных и ранее нераскрытых вопросов, что также улучшало качество ответов. <br data-v-ae5894fe><br data-v-ae5894fe> При этом вся коммуникация для сотрудников проходила в мессенджере, в формате переписки: им не нужно было самостоятельно искать материалы или заходить на корпоративный портал, который плохо грузился в местах со слабым интернет-соединением, а ИИ-модель понимала даже плохо сформулированные запросы и сообщения с опечатками и ошибками, которые не распознал бы обычный заскриптованный чат-бот. </div></section><section class="solo-space-y-6 solo-mt-14" data-v-ae5894fe><h3 class="subtitle" data-v-ae5894fe>Результат</h3><div class="text" data-v-ae5894fe> За три месяца Соло проконсультировал больше 1000 человек со средней длиной диалога в 8 сообщений, которые обрабатывались моментально в любое время дня и ночи. Это позволяет клиенту не нанимать в штат отдельную команду поддержки в чате, не теряя в качестве оÐ

1½Ð±Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð° и точности ответов. </div><div class="color-block" data-v-ae5894fe><span class="text text-bold" data-v-ae5894fe> Стоимость кастомных разработок рассчитывается индивидуально.<br data-v-ae5894fe>В данном случае применялась пакетная оплата по количеству диалогов. </span></div><br data-v-ae5894fe><div class="review-block" data-v-ae5894fe><img src="'+k+'" alt="" class="review-photo" data-v-ae5894fe><div class="review-content" data-v-ae5894fe><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="58" height="21" viewBox="0 0 58 21" fill="none" data-v-ae5894fe><g clip-path="url(#clip0_6756_28024)" data-v-ae5894fe><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M3.94369 0L2.95715 2.70232H16.6284L17.6149 0H3.94369ZM2.46358 4.05287L1.47704 6.75457H15.1483L16.1348 4.05287H2.46358ZM0.986538 8.10573L0 10.8074H13.6712L14.6571 8.10573H0.986538Z" fill="#009FDF" data-v-ae5894fe></path><mask id="mask0_6756_28024" style="mask-type:luminance;" maskUnits="userSpaceOnUse" x="20" y="4" width="38" height="17" data-v-ae5894fe><path d="M20.5088 20.655H57.9322V4.10156H20.5088V20.655Z" fill="white" data-v-ae5894fe></path></mask><g mask="url(#mask0_6756_28024)" data-v-ae5894fe><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M29.0627 11.834V11.891C29.6875 12.1203 30.2843 12.5213 30.597 12.7788C31.5631 13.5808 31.9896 14.6403 31.9896 16.015C31.9896 18.2782 30.7959 19.9104 28.8352 20.426C28.2384 20.5977 27.6136 20.6553 26.448 20.6553H20.5098V4.10156H25.7666C26.8465 4.10156 27.585 4.15858 28.2384 4.33026C30.1426 4.84592 31.3927 6.16358 31.3927 8.25379C31.3927 9.37095 30.9949 10.3164 30.3415 10.9461C30.0574 11.2325 29.6595 11.5765 29.0627 11.834ZM23.8059 13.5808V17.9342H26.0793C26.7607 17.9342 27.3861 17.8772 27.8411 17.4473C28.2956 17.0175 28.4945 16.4737 28.4945 15.7575C28.4945 15.2136 28.3522 14.698 28.068 14.3258C27.585 13.7243 26.9882 13.5808 25.9656 13.5808H23.8059ZM23.7773 10.7168H25.6243C26.1925 10.7168 26.4766 10.7168 26.7607 10.631C27.5284 10.4016 28.0115 9.71494 28.0115 8.76945C28.0115 7.65292 27.4998 7.16545 26.7607 6.93676C26.448 6.85092 26.1359 6.8221 25.5105 6.8221H23.7773V10.7168ZM36.9337 20.6553V6.87911H32.1885V4.10156H45.3735L44.436 6.87911H40.2298V20.6553H36.9337ZM46.3962 20.6553V4.10156H57.0808L56.1434 6.87911H49.6643V10.5451H52.307C54.4381 10.5451 55.5466 11.0608 56.3137 11.7193C56.9105 12.235 57.9331 13.3803 57.9331 15.6435C57.9331 17.8772 56.8819 19.1084 56.001 19.7387C54.9783 20.4542 53.8985 20.6553 51.7102 20.6553H46.3962ZM49.6643 17.8772H52.1367C53.0742 17.8772 53.6424 17.6478 54.0402 17.1322C54.2392 16.8747 54.5233 16.416 54.5233 15.557C54.5233 14.698 54.2392 14.0965 53.671 13.6667C53.3303 13.4091 52.8752 13.2663 52.1081 13.2663H49.6643V17.8772Z" fill="#0A2973" data-v-ae5894fe></path></g></g><defs data-v-ae5894fe><clipPath id="clip0_6756_28024" data-v-ae5894fe><rect width="58.0451" height="20.8205" fill="white" data-v-ae5894fe></rect></clipPath></defs></svg><p class="review-text-text" data-v-ae5894fe> «Соло помог нам автоматизировать обучение продавцов и сделать громоздкую базу знаний удобной и доступной 24/7. Крутейшая админ-панель позволяет быстро корректировать логику работы ИИ в режиме онлайн. Отдельная благодарность команде Соло за индивидуальный подход и готовность работать с нестандартным запросом». </p><div class="client" data-v-ae5894fe><h2 data-v-ae5894fe>Лазарев Михаил</h2><p data-v-ae5894fe>Начальник управления по работе с крупными клиентами НПФ ВТБ</p></div></div></div><br data-v-ae5894fe></section>',9)])])}const y=o($,[["render",Z],["__scopeId","data-v-ae5894fe"]]),L={components:{Cases:s,VTB:y},props:{currentName:{type:String,default:""}},emits:[],setup(){V({script:[{src:"https://sologpt.ru/solo_integration/sologpt.iife.js",async:!0}]})},data(){return{}},computed:{},watch:{},mounted(){},methods:{}},B={class:"case-page"};function N(c,a,v,l,n,f){const p=g,m=H,b=h,_=x("VTB"),u=s;return i(),r("div",B,[e(b,null,{default:t(()=>[e(p,null,{default:t(()=>[...a[0]||(a[0]=[w("Кейс банка ВТБ х Соло",-1)])]),_:1}),e(m,{name:"description",content:"«Индивидуальный подход и готовность работать с нестандартным запросом»: кейс банка ВТБ х Соло"})]),_:1}),e(u,{"current-name":"Кейс банка ВТБ × Соло"},{default:t(()=>[e(_)]),_:1})])}const G=o(L,[["render",N],["__scopeId","data-v-abf3bb27"]]);export{G as default};