Сбер сократил время на анализ данных на 50%: как ИИ-агенты трансформируют корпоративные процессы

В крупнейших компаниях тысячи часов ежедневно уходят на рутинные операции, которые, хоть и критически важны, не создают прямой ценности. Сбер, один из лидеров российского финансового сектора, решил эту проблему, запустив платформу GigaCowork, которая позволяет делегировать рутинные задачи ИИ-агентам. Это позволило сократить время на анализ информации на 30-50%, ускорить обработку документов на 80% и сэкономить до 83% рабочего времени сотрудников.

В больших корпорациях рутина — это не просто неудобство, это огромная статья расходов. Сотни тысяч часов, потраченных на поиск данных, сверку документов, подготовку типовых отчетов, отвлекают высококвалифицированных специалистов от стратегических задач. Это приводит к замедлению принятия решений, снижению мотивации и колоссальным финансовым потерям. Многие компании пытаются решить эту проблему точечной автоматизацией, но она часто оставляет сотрудников один на один с необходимостью вручную переносить данные между системами. Сегодня есть решение, которое позволяет управлять всей цепочкой процессов, а не отдельными её фрагментами.

Где терялось время в корпоративных процессах

В такой крупной структуре, как Сбер, ежедневно обрабатываются миллионы документов и запросов. Сотрудники бэк-офиса, юридических и бухгалтерских отделов постоянно сталкиваются с задачами, требующими сбора и анализа данных из различных корпоративных систем. Например, изменение условий оплаты по договору с клиентом могло занимать 2-3 часа, включая поиск договора, выгрузку истории, сверку с кредитной политикой, оценку рисков и составление дополнительного соглашения.

Юристы тратили 1-2 часа на первичную проверку договоров на соответствие шаблонам, а бухгалтеры ежедневно собирали данные из «1С» и CRM, сверяли первичные документы и выявляли расхождения, чтобы к началу недели подготовить отчет с проблемными точками. Эти задачи, хотя и важны, были монотонными, отнимали ценное время специалистов и были подвержены человеческому фактору.

Почему точечная автоматизация не решала проблему

Существующие системы автоматизации часто фокусировались на отдельных этапах процессов, оставляя «за кадром» необходимость ручного переноса данных и согласований между системами. Например, система могла автоматически сгенерировать часть документа, но сбор исходных данных и финальная проверка всё равно оставались на человеке. Это приводило к тому, что сотрудники продолжали тратить время на "склеивание" автоматизированных фрагментов, а общий эффект от автоматизации был далек от желаемого.

Компания нуждалась в комплексном решении, которое позволяло бы описывать логику работы на языке бизнес-регламентов, без участия разработчиков и перестройки ИТ-систем, и при этом давало возможность ИИ-агентам взаимодействовать друг с другом и с корпоративными системами, чтобы выполнять задачи целиком.

Как спроектировали платформу GigaCowork

GigaCowork был задуман как единая среда для управления ИИ-агентами, способная переводить регламенты и практики компании в управляемую автоматизацию. Ключевая идея — дать сотрудникам возможность описывать процессы на естественном языке, в формате регламентов, инструкций или чек-листов, и превращать их в навыки для ИИ-агентов.

Платформа включает несколько основных компонентов:

• Рабочие пространства. Изолированные среды для отделов и команд, где каждый может создавать своих агентов, управлять доступом к документам и устанавливать правила.
• Навыки. Описанные обычными словами инструкции, которые определяют, как агент должен выполнять конкретные задачи. Эти навыки могут использоваться другими сотрудниками и отделами, что масштабирует эффект на всю компанию.
• Коннекторы. Подключения к корпоративным системам (CRM, ERP, почта, файловые хранилища) по протоколу Model Context Protocol (MCP), позволяющие агентам получать и передавать данные.
• Контроль доступа. Все действия агентов выполняются от имени и по учетным данным сотрудника, что обеспечивает соблюдение корпоративных политик безопасности и прозрачное логирование.

Задача агентов — не просто автоматизировать, а целиком брать на себя рутинные шаги бизнес-процессов, взаимодействуя друг с другом, но всегда оставляя финальное решение за человеком.

Внедрение и масштабирование

Сбер открыл доступ к тестированию GigaCowork, что позволило постепенно внедрять платформу в различных подразделениях. Настройка агентов не требовала технических навыков, что значительно упростило процесс и позволило бизнес-пользователям самостоятельно создавать и адаптировать агентов под свои нужды. Логика работы агентов задавалась простыми словами в чате, что делало процесс интуитивно понятным.

Например, в бэк-офисе агент, получив задачу на изменение условий оплаты по договору, самостоятельно находил договор, выгружал историю, сверял с кредитной политикой, оценивал риски и готовил дополнительное соглашение всего за 10 минут, тогда как вручную это занимало 2-3 часа. Юристы получили возможность проверять договоры на соответствие шаблонам за несколько минут, а бухгалтеры — автоматически собирать данные и выявлять расхождения.

Результаты внедрения

Внедрение платформы GigaCowork позволило Сберу значительно повысить эффективность корпоративных процессов. Наиболее наглядно это проявляется в сокращении времени на рутинные операции, что освобождает сотрудников для более сложных и творческих задач. Агенты помогают быстрее принимать стратегические решения, сокращая время на анализ информации и контекста на 30-50%.

Как перенести этот опыт на ваш бизнес

Опыт Сбера показывает, что ИИ-агенты могут стать мощным инструментом для оптимизации бизнес-процессов в любой компании, где есть много рутинных задач. Вот с чего можно начать:

• Идентифицируйте рутинные процессы. Найдите задачи, которые отнимают много времени у сотрудников, но не требуют глубокого человеческого суждения. Это могут быть сбор данных, подготовка типовых отчетов, первичная проверка документов.
• Опишите логику работы. Используйте естественный язык для создания инструкций и регламентов для ИИ-агентов. Важно, чтобы эти инструкции были четкими и недвусмысленными.
• Интегрируйте агентов в существующие системы. Подключите ИИ-агентов к вашим корпоративным CRM, ERP, файловым хранилищам, чтобы они могли беспрепятственно обмениваться данными.
• Начните с малого. Внедряйте агентов поэтапно, начиная с наименее критичных, но наиболее ресурсоемких задач. Это позволит быстро увидеть результаты и получить поддержку от команды.

Если этот кейс похож на то, что происходит у вас, наш менеджер поможет разобраться: бесплатно проанализирует ваш бизнес и нишу и подскажет, где ИИ-агент даст реальный результат именно в вашем случае. Написать менеджеру