ИИ‑революция в автоматизации
Возможности ИИ при грамотном применении к бизнес‑задачам уже сегодня позволяют серьезно прокачивать множество направлений операционной практики компаний. В статье рассказываем, как подступиться к этой задаче с помощью DeepSeek, с каких направлений начать и что ожидать от такого проекта.
Анатомия ситуации
За последние два года Россия переживает беспрецедентный виток импортозамещения: от серверов и СХД до системного и корпоративного ПО любого назначения. Также, согласно исследованию Yakov and Partners и Яндекса, 20% крупных российских компаний уже используют генеративный ИИ, а 50% экспериментируют с ним в различных бизнес‑функциях.
Прежде всего, это маркетинг (66%), клиентское обслуживание (54%), исследования и разработка (49%) и ИТ (31%). Экономический потенциал ИИ оценивается в 22‑36 триллионов рублей к 2028 году, что эквивалентно до 4% ВВП России. При этом клиенты и регуляторы все громче требуют «умных» сервисов и нижней планки SLA не хуже, чем показатели в Netflix‑вселенной.
Эти тренды подтверждают, что интеграция ИИ в корпоративные системы, такие как BPM и CRM, становится стратегически важным направлением для российского бизнеса. Но строить гиперавтоматизацию на зарубежных SaaS стало либо сложно, либо рискованно. И здесь на сцену выходит DeepSeek — открытая нейросеть, чей исходный код лежит на GitHub и которую можно спокойно развернуть внутри контура компании, что является критически важным аспектом в российских реалиях.
20% крупных российских компаний уже используют генеративный ИИ
Дело в том, что российские предприятия работают в поле сразу трех «буквенных» законов: 152‑ФЗ «О персональных данных», 187‑ФЗ «О КИИ» и традиционных требований ФСТЭК/ФСБ к криптографическим средствам. Добавьте сюда Постановление №719 о статусе «российского ПО» и вы получите «идеальный шторм», где западные LLM‑SaaS становятся «красной тряпкой» для любого аудита.
DeepSeek же, будучи open‑source, легче проходит проверку на ИС и может быть сертифицирован в российском реестре ПО. Это китайская компания, основанная в 2023 году, специализирующаяся на разработке передовых моделей ИИ, таких как DeepSeek‑R1 и DeepSeek‑V3. Выпущенные под открытой лицензией MIT, они демонстрируют производительность, сравнимую с GPT‑4 от OpenAI.
Их возможности отлично иллюстрируются в тандеме с BPM (Business Process Management) — методологией управления бизнес‑процессами, направленной на их автоматизацию, мониторинг и оптимизацию.
DeepSeek + BPM: спектр допустимых ожиданий
Интеграция DeepSeek с BPM‑системами предоставляет бизнесу следующие преимущества:
- Автоматизация сложных процессов. Модели DeepSeek обладают продвинутыми возможностями обработки естественного языка. Это позволяет автоматизировать задачи, связанные с анализом текстов: обработку документов, классификацию запросов клиентов или автоматическое создание отчетов. DeepSeek может анализировать контракты и выделять ключевые условия, сокращая время на ручную обработку.
- Предиктивная аналитика. DeepSeek анализирует исторические данные процессов для предсказания будущих исходов, выявления узких мест и оптимизации workflow. Например, в логистике модель может прогнозировать задержки в поставках на основе данных о предыдущих процессах.
- Улучшение обслуживания клиентов. AI‑помощники на базе DeepSeek предоставляют мгновенные ответы на запросы клиентов, интегрируясь с CRM‑системами. Это повышает удовлетворенность клиентов и снижает нагрузку на сотрудников. Например, чат‑бот на базе DeepSeek может обрабатывать запросы в реальном времени, предоставляя персонализированные рекомендации.
- Персонализация процессов. DeepSeek анализирует данные клиентов для создания персонализированных предложений, что особенно полезно в маркетинге и продажах. Это повышает лояльность клиентов и эффективность кампаний. Также становится возможной получение оперативной сводки по клиенту — как на основе внутренних данных компании, так и из внешних источников.
- Экономическая эффективность. Благодаря низкой стоимости обучения и открытым моделям, DeepSeek является доступным решением для малого и среднего бизнеса, что делает его привлекательным для компаний с ограниченным бюджетом.
Бесплатная рассылка: как использовать ИИ в бизнесе
Узнайте, как писать эффективные промпты, создавать ИИ‑агентов для решения бизнес‑задач, и проходите мини‑практикумы в популярных сервисах. Всего — семь писем, которые помогут разобраться, как работать с нейросетями
Использование RAG с DeepSeek в BPM
Прежде всего, что такое RAG? Retrieval‑Augmented Generation (RAG) — метод, сочетающий возможности больших языковых моделей (LLM) с внешними источниками знаний. RAG извлекает релевантную информацию из заданного набора документов или баз данных, а затем использует эту информацию для формирования ответов моделью ИИ. Это обеспечивает более точные и актуальные ответы, снижая риск ошибок или устаревшей информации.
Что дает RAG с DeepSeek в BPM?
Улучшение обработки документов. В BPM компании часто работают с большим количеством документов, таких как контракты, политики и отчеты. Используя RAG с DeepSeek, эти документы можно индексировать и извлекать для предоставления контекста автоматизации процессов, обеспечивая понимание конкретных условий и требований. Например, при обработке контракта RAG может извлечь актуальные юридические нормы, чтобы обеспечить соответствие.
Интеграция данных в реальном времени. RAG позволяет DeepSeek получать доступ к данным в реальном времени из корпоративных систем, таких как CRM или ERP, что улучшает принятие решений в рабочих процессах BPM. Например, при обработке заказа клиента система может извлечь последние данные о наличии товара на складе, что гарантирует точность данных при формировании заказа.
Соответствие и управление рисками. В отраслях с высокой степенью регулирования соблюдение последних законов и нормативов имеет решающее значение. RAG может извлекать актуальную регуляторную информацию, обеспечивая соответствие процессов BPM правовым требованиям.
Персонализированное обслуживание клиентов. Для CRM‑систем RAG извлекает данные, специфичные для клиента, позволяя DeepSeek генерировать персонализированные ответы или рекомендации, улучшая клиентский опыт. Например, при обработке запроса клиента RAG может извлечь историю его покупок для предоставления индивидуальных предложений.
Использование RAG с моделью DeepSeek в BPM‑сценариях в первую очередь повышает точность — доступ к внешним данным позволяет снизить риск дезинформации и ошибок, характерных для замкнутых моделей. Благодаря RAG система получает возможность работать с актуальной информацией, что особенно критично в условиях быстроменяющейся бизнес‑среды.
Кроме того, появляется высокая гибкость: подключение к существующим базам знаний устраняет необходимость в постоянном переобучении, что существенно снижает затраты. Наконец, масштабируемость RAG‑решений позволяет эффективно развивать систему по мере роста корпоративного знания, постепенно усиливая интеллектуальные возможности ИИ без потери качества.
Сбер. Вице‑председатель Александр Ведяхин подтвердил, что банк провел тесты DeepSeek‑R1, где модель превзошла собственный GigaChat на «долгих» научных задачах, и теперь Сбер запускает совместные исследования с китайскими разработчиками DeepSeek AI. Модель планируют использовать для сложных расчётов и R&D‑проектов, где нужна глубокая логика, оставляя русскоязычные и транзакционные сценарии за GigaChat, reuters.com;
Т-Банк. Через no‑code‑коннектор Albato DeepSeek связали с API «Т‑Бизнес» (корпоративный банк). Сценарии: авто‑чек‑лист по счёту, генерация платёжных реестров, LLM‑подсказки в CRM.
СДЭК. ИТ‑директор логистического оператора видит в DeepSeek способ ускорить LLM‑ответы без VPN. Компания рассматривает модель для чат‑ботов и анализа трекинга посылок.
Школа Coddy (ed‑tech) используют DeepSeek для автогенерации учебных материалов и проверки домашних заданий, чтобы разгрузить преподавателей.
Brandquad. CEO платформы продуктовой аналитики уже применяет DeepSeek для быстрой сегментации SKU и персонализации промо‑кампаний; называет модель недорогой заменой западных API.
Когда использовать DeepSeek в BPM/CRM
Применение DeepSeek в рамках BPM и CRM оказывается особенно оправданным в задачах, требующих глубокой обработки языка, аналитики и гибкой настройки. Это актуально для сложных процессов, где важно понимать контекст и структуру естественного языка, — например, при разборе юридических документов или анализе нестандартных клиентских запросов.
В задачах предиктивной аналитики DeepSeek позволяет эффективно строить прогнозы на основе исторических данных, что полезно для предотвращения сбоев в производственных цепочках. Инструмент также подходит для кастомной автоматизации — там, где типовые решения не справляются, открытая архитектура и доступные API дают возможность адаптации под специфические бизнес‑сценарии.
DeepSeek особенно эффективен в BPM и CRM в задачах, требующих глубокой обработки языка, аналитики и гибкой настройки
В сфере клиентского взаимодействия DeepSeek, особенно в сочетании с RAG, усиливает персонализацию за счёт актуальных и контекстных предложений, что напрямую влияет на рост лояльности.
В то же время использование DeepSeek не всегда оправдано. В ситуациях, где процессы просты и не требуют интеллектуальной обработки, рациональнее применять RPA или другие традиционные инструменты — они проще и дешевле в реализации.
Вопрос конфиденциальности также критичен: если данные не могут быть переданы за пределы периметра компании, особенно в условиях российских требований по защите персональных данных, таких как 152‑ФЗ, целесообразнее использовать локальные модели. Кроме того, для небольших компаний высокая стоимость интеграции может не окупиться — в таких случаях разумно рассматривать более легкие и менее затратные альтернативы.
Цифровой AI‑ассистент DeepSeek для BPMSoft: как он меняет работу с клиентами
Теперь сотруднику достаточно голосового запроса или короткого сообщения в чате, чтобы в течение нескольких секунд получить полную информацию о клиенте: историю заказов, контактные данные,текущую задолженность. С помощью DeepSeek можно зафиксировать встречу в BPM/CRM‑системе, оформить заказ, добавить комментарии по итогам переговоров или направить клиенту ссылки на необходимые документы.
Работа с потенциальными клиентами также становится проще. Чтобы зарегистрировать новый лид, достаточно продиктовать данные с визитки. Система задает уточняющие вопросы о бюджете и сроках, а также напоминает о необходимости подготовить и отправить клиенту follow‑up по итогам бизнес‑встречи или звонка. Для того, чтобы отправить коммерческое предложение достаточно указать в чате, например: «Скинь КП для ООО Вектор, вариант 2».
Такой подход позволяет экономить сотрудникам десятки часов рутины, сокращает риски упущенных сделок и дает менеджерам возможность уделять больше внимания развитию долгосрочных отношений с клиентами.
Интеграция с BPMSoft
В России продолжает активно развиваться рынок решений для управления бизнес‑процессами. Компании‑лидеры, которые после 2022 года внедряют инновационные CRM-/BPM‑системы, получают дополнительные возможности для повышения эффективности своего бизнеса.
Одной из ведущих отечественных систем управления бизнес‑процессами является BPMSoft. Эта платформа предлагает широкий спектр инструментов для автоматизации и оптимизации управления продажами, маркетингом и клиентским сервисом.
Navicon же как системный интегратор разрабатывает коннекторы для объединения различных ИТ‑систем. В частности, благодаря этому появилась возможность интеграции платформы BPMSoft с DeepSeek, которая позволяет отечественным заказчикам получить доступ к функционалу чат‑бота в рамках своей BPM‑системы.
Это открывает новые перспективы для автоматизации и интеллектуального анализа бизнес‑процессов. Например, через использование передовых моделей ИИ для анализа данных, автоматизации задач и улучшения принятия решений, особенно при обработке естественного языка в предиктивной аналитике и персонализации клиентских взаимодействий.
Благодаря коннекторам появилась возможность интеграции платформы BPMSoft с DeepSeek, это поможет заказчикам получить доступ к функционалу чат‑бота в рамках BPM‑системы
Благодаря мощным моделям, открытости и низкой стоимости DeepSeek привлекателен как для крупного, так и для малого и среднего бизнеса. Русскоязычная версия LLM и возможности RAG делают его перспективным инструментом для обработки локализованных данных и повышения точности процессов.
Однако бизнесу следует учитывать геополитические ограничения и требования к конфиденциальности данных при внедрении DeepSeek. Впрочем, его потенциал в автоматизации сложных процессов, предиктивной аналитике и улучшении клиентского опыта бесспорен.
