Крупная нефтегазовая компания
100+
сотрудников с доступом
60–70%
пользуются каждую неделю
5 000+
запросов в месяц
Собственный сервер заказчика, без выхода в интернет.
Корпоративные ИИ‑агентыв закрытом контуре
ИИ-агентов собирают на серверах компании. Модели, доступы и журнал обращений лежат в этой платформе.
- 01Модели в контуреQwen, DeepSeek, GLM, Kimi, Яндекс и Сбер на серверах компании
- 02Права и квотыКто обращается к моделям, лимиты, журнал и фильтр персональных данных
- 03Операции в системахРаботают с базой знаний и сами выполняют операции в учётных системах
Задача
Пилотывразнобой
Бот, ассистент, проверка документов: у каждого свой подрядчик и свой стек. По отдельности они работают. Вместе их трудно контролировать, и каждый следующий обходится дорого.
Нет общей картины
Сколько стоят обращения к моделям, какие данные уходят наружу, что будет, если провайдер выключит доступ — ответы приходится собирать у разных владельцев.
Нет общей основы
Каждый следующий агент собирают с нуля: интеграции и ролевую модель от прошлых взять нельзя.
Данные уходят наружу
Где есть коммерческая тайна, госучастие или персональные данные, служба безопасности не согласует внешнего провайдера.
Решение
Общие интеграциии права
Модели, доступы и агенты стоят на серверах компании, без выхода в интернет. Следующий агент собирается на уже подключённых системах.
- 01Слой моделейМодели работают внутри контура, ими пользуются любые системы компании.
- 02Слой управленияВсе обращения к ИИ идут через слой управления: маршрутизация, права, квоты, журнал и фильтр персональных данных.
- 03Слой агентовКонструктор агентов: простые сценарии собираются визуально, для сложных добавляется код на JavaScript и Python.
Как устроена платформа
Новый агентза 1–3 дня
Сценарий агента — цепочка шагов: откуда берутся данные, где подключается модель, какие правила срабатывают и куда уходит результат. Её собирают в визуальном редакторе и при необходимости добавляют код на JavaScript или Python.
Визуальный редактор · агент проверки поставщикавыполнено
Ход выполненияшаг 6 из 6
01входПолучен пакет документов поставщикаисточник: письмо поставщика · ••• файлов
02модельИзвлечены данные и реквизитымодель: Qwen · использованы страницы ••
03правилаСверка с требованиями: найдено расхождениесработало правило: •••••
04PythonСвой блок отработалкод: проверка •••••
05модельПодготовлено заключение с отмеченным расхождениемрешение — за специалистом
06APIЗаключение занесено в карточку контрагентаучётная система · ООО «••••»
ПосмотретьПоправитьОстановить
Проверка одного поставщика
4 часа
30 минут
Карточка контрагента · учётная система
Заключениеподготовлено агентом
Расхождения1, отмечено
Решениеза специалистом
Каждый ответможно разобрать по шагам
Служба безопасности и аудиторы обычно задают один вопрос: почему система ответила именно так.
Платформа показывает весь ход сценария: где подключалась модель, какие данные она взяла и какие правила сработали. Выполнение можно поправить или остановить в любой момент.
Логику сценария сотрудник меняет сам, без разработчика.
- входПакет документовготово
- модельИзвлечение данныхготово
- правилаСверка с требованиями1 расхождение
- свой кодДополнительная проверкаготово
- результатЗаключение в учётной системеготово
Права доступа
Правасохраняются
Агент с базой знаний видит все документы, и через него сотрудник может получить то, к чему у него нет доступа.
В платформе агент отвечает с учётом прав пользователя, доступ наследуется от ролевой модели компании.
Слой управления
Запросы идутчерез один слой
Все запросы к моделям идут через слой управления: видна нагрузка по агентам, квоты задаются там же, журнал пишет каждое обращение.
Фильтр персональных данных
Запрос с персональными данными блокируется, маскируется или уходит на доверенную модель.
Модели и аналитика
Модельменяется
Платформа работает с Qwen, DeepSeek, GLM, Kimi и моделями Яндекса и Сбера. Модель меняется в настройках, а агенты продолжают работать.
Аналитика и дашборды
Руководитель видит нагрузку по всем агентам и может открыть сценарий, пользователя или конкретный запрос. Если плохих оценок стало больше, это видно сразу.
Данные и моделиостаются внутри
По умолчанию платформа закрыта снаружи, данные и модели остаются внутри компании. Её можно использовать там, где облачные ИИ-сервисы запрещены регламентом.
Внутренние системы
Агенты подключаются к учётным системам, документообороту, CRM и другим сервисам компании через API.
Внешние площадки
Если сценарию нужна электронная торговая площадка или государственный сервис, подключение настраивается отдельно и только для этого сценария.
Журнал и правила
Каждый обмен данными с внешней системой фиксируется. Правила безопасности определяют, какие данные можно передавать наружу, и блокируют всё остальное.
Из контура уходит только то, что нужно для конкретной операции и согласовано службой безопасности.
Результат
Пилот в крупной нефтегазовой компании800 часов экономии в месяц
Платформу развернули за 2–3 недели на сервере компании без выхода в интернет, первые агенты заработали через 4–6 недель.
Ассистент по базе знаний
Регламенты и стандарты разбросаны по порталам и почте. Раньше поиск пункта занимал 15–20 минут, теперь ассистент отвечает меньше чем за минуту со ссылкой на источник.
Проверка документов поставщика
Агент сверяет пакет документов с требованиями, готовит заключение с расхождениями и сам заносит его в учётную систему. Решение за специалистом.
Проверка документов поставщика
Поиск ответа в регламентах
800+
часов в месяц экономии рабочего времени
70%+
запросов закрыто без участия специалиста
≈92%
корректных ответов
85%
положительных оценок пользователей
0
обращений к внешним ИИ-сервисам
800 часов в месяц. По объёму это около пяти штатных специалистов.
ПоказательДо внедренияВ пилоте
Поиск ответа в регламентах15–20 минменьше 1 мин, со ссылкой на источник
Проверка документов поставщика4 ч30 мин
Запросы, закрытые без участия специалиста—более 70%
Корректные ответы—около 92%
Положительные оценки пользователей—85%
Экономия рабочего времени—более 800 ч в месяц
Обращения к внешним ИИ-сервисам—0
Заказчик
Пилот завершёнбольше 50 человек
Второй заказчик — управляющая компания одной из российских особых экономических зон. Пилот завершён, платформой пользуются более 250 сотрудников, и она переходит в промышленную эксплуатацию.
- 01База знаний
Ответы по внутренним документам и регламентам со ссылкой на источник и с учётом прав доступа.
- 02Проверка документов
Агент разбирает входящие пакеты, сверяет их с требованиями и готовит заключение для специалиста.
- 03ИИ-аналитика с дашбордами
Агент анализирует данные по резидентам, например исполнение инвестиционных обязательств и загрузку площадей, и отмечает отклонения.
8×
быстрее проверка пакета документов: около получаса вместо 4 часов
< 1 мин
ответ по регламентам вместо 15–20 минут
Экономический эффект
Около 9 600 часовв год
В крупной нефтегазовой компании агенты экономят сотрудникам больше 800 часов в месяц.
Время экспертов
Ответ по регламентам за минуту, проверка поставщика за полчаса. Эксперт смотрит только расхождения.
Проверка поставщика
Проходит в тот же день.
Фиксированная цена
Стоимость не зависит от числа запросов, рост использования не увеличивает затраты.
Следующий агент
Собирается за 1–3 дня на уже подключённых системах и правах.
Агенты выполняютоперации в системах
Закрытый контур, конструктор и выбор моделей есть у многих платформ. Агент у нас ещё и выполняет операцию в учётной системе заказчика.
Агенты выполняют операции
Агент сам заносит результат в учётную систему и доступен через API из любой системы компании.
Сценарии из проектов
Готовые сценарии для нефтегаза, логистики и промышленности из проектов Adeptum.
Подписка или лицензия
Подписка или бессрочная лицензия, цена не зависит от числа запросов.
Серверы в комплекте
Можно получить вместе с серверами и сопровождением, без своей ML-команды.
Внедрение
4–6 недельдо первого агента
Первый агент появляется через 4–6 недель после договора. Платформе достаточно сервера в контуре заказчика.
Запуск
- 2–3 неделиразвёртывание платформы
- 4–6 недельпервый агент
- 1–3 днякаждый следующий агент
Оборудование
Собственный сервер компании внутри её контура. Если своего оборудования нет, платформу можно получить сразу вместе с серверами, установленными моделями и настроенным окружением.
Модели
Qwen, DeepSeek, GLM, Kimi и российские модели Яндекса и Сбера. Заказчик выбирает модель и может сменить её без переделки агентов.
Кто собирает агентов
Первых — команда Adeptum вместе с экспертами заказчика. Дальше простые сценарии бизнес-пользователи собирают в визуальном редакторе, а для сложных добавляются блоки кода.
Эксплуатация
Силами собственного ML-специалиста в штате или с передачей сопровождения команде Adeptum.
Стоимость
Подписка или бессрочная лицензия. Цена не зависит от числа запросов.
Безопасность
Закрытый контур, ролевой доступ, полный журнал обращений, фильтрация персональных данных в соответствии с 152-ФЗ.
Что дальше
В крупной нефтегазовой компании на следующем этапе подключаем ещё три сценария снабжения.
Проверка договоров и протоколов разногласий
Агент сравнивает редакцию поставщика с типовой формой и выдаёт список отклонений с оценкой риска. Юрист смотрит только на спорные пункты.
Сверка сертификатов и паспортов качества МТР
Агент проверяет документы на поставленные материалы и оборудование и отмечает несоответствия до приёмки.
Нормализация справочника МТР
Агент находит дубли и классифицирует позиции номенклатуры. Это более длинный проект, он идёт параллельно.
Мнение
«Крупные компании уже не спрашивают, нужен ли им ИИ. Вопрос в том, как его запустить, чтобы служба безопасности согласовала, сотрудники пользовались, а эффект был виден в цифрах. Поэтому мы делаем агентов, которые работают внутри процессов и учётных систем заказчика».
ИИ, который согласуетслужба безопасности
Покажем платформу и вместе выберем, какой сценарий запустить первым.
Заполнить бриф
