Сбер радикально сократил рутину: как ИИ-агенты экономят 80% времени сотрудников и ускоряют отчетность на 70%

Внедрение ИИ-агентов в Сбере показало впечатляющие результаты: время на анализ информации сократилось на 30-50%, скорость обработки документов возросла на 80%, а подготовка отчетности ускорилась на 70%. Платформа GigaCowork, разработанная для управления этими агентами, позволяет делегировать рутинные шаги бизнес-процессов ИИ-агентам, описывая их логику на языке бизнес-регламентов без участия разработчиков. Это не только экономит рабочее время сотрудников до 81,5%, но и существенно снижает операционные издержки.

В любой крупной компании, особенно такой как банк, рутинные операции незаметно съедают огромные ресурсы. Тысячи часов уходят на поиск, сверку, подготовку однотипных документов и отчетов, которые не создают ценности, а лишь поддерживают текущие процессы. Эти часы, умноженные на стоимость высококвалифицированных специалистов, выливаются в колоссальные потери. Эта проблема давно имеет решение, и вопрос лишь в том, кто первым использует его в своей нише.

Проблема рутины в масштабах Сбера

Сбер, как и любой крупный финансовый холдинг, сталкивается с колоссальным объемом рутинных операций. Обработка документов, ответы на внутренние запросы, комплаенс-проверки, сбор данных для отчетов — каждая из этих задач, по отдельности небольшая, в совокупности отнимает огромное количество времени у тысяч сотрудников. Эти специалисты, нанятые для аналитики и работы с клиентами, значительную часть дня выполняют функции операторов: ищут, копируют, сверяют информацию.

Такой подход не только замедляет процессы и утомляет персонал, но и является прямым источником ошибок. В банковской сфере цена ошибки значительно выше, чем в большинстве других отраслей, что делает проблему рутины критически важной для решения.

Почему прежняя автоматизация не справлялась

У Сбера уже были системы автоматизации, но они работали по жёстким скриптам и сценариям, эффективно обрабатывая только строго формализованные процессы. Как только запрос выходил за рамки шаблона, например, нестандартный документ или живой вопрос от сотрудника, задача вновь ложилась на человека. Потребность заключалась не просто в еще одной автоматизированной системе, а в инструменте, способном понимать естественный язык, извлекать информацию из различных корпоративных систем и самостоятельно выполнять рутинные действия, не требуя постоянного вмешательства.

Именно поэтому Сбер пришел к созданию платформы для ИИ-агентов. Это не просто «кнопка», а интеллектуальный помощник, который интегрируется в ежедневную работу, берёт на себя рутину и позволяет сотрудникам сосредоточиться на задачах, требующих человеческого суждения и экспертизы.

Как проектировали платформу GigaCowork

Платформа GigaCowork была задумана как единая среда для управления ИИ-агентами, способная делегировать им рутинные шаги бизнес-процессов. От неё требовалось несколько ключевых функций:

• Понимание запросов. Агенты должны были понимать естественный язык, чтобы сотрудники могли ставить задачи в свободной форме.
• Интеграция с корпоративными системами. Платформа должна была обеспечивать бесшовное подключение к CRM, ERP, почте, файловым хранилищам и другим внутренним системам через коннекторы (по протоколу Model Context Protocol, MCP).
• Создание навыков без программирования. Логика работы агентов должна была описываться простыми словами в чате, в формате регламентов, инструкций или чек-листов, без участия разработчиков.
• Автономная работа. Агенты должны были самостоятельно выполнять задачи, такие как подготовка аналитических отчетов, расчеты проектов, оценка рисков, создание черновиков документов, и взаимодействовать друг с другом.
• Человеческий контроль. Финальный результат всегда передается человеку для принятия итогового решения, сохраняя экспертный контроль.
• Масштабируемость. Созданные навыки должны были быть доступны для использования другими сотрудниками и отделами, масштабируя эффект на всю компанию.

Платформа включает рабочие пространства для разных отделов, «навыки» — инструкции для агентов, «коннекторы» для связи с внутренними системами, и строгий контроль доступа, обеспечивающий безопасность и прозрачность.

Внедрение и применение ИИ-агентов в Сбере

Внедрение GigaCowork началось с тестирования, что позволило постепенно интегрировать платформу в рабочие процессы. ИИ-агентов стали применять для решения конкретных задач в различных отделах:

• Бэк-офис. Задача по изменению условий оплаты по договору, которая раньше занимала 2-3 часа (поиск договора, сверка с кредитной политикой, оценка рисков, составление допсоглашения), теперь выполняется агентом за 10 минут. Сотрудник лишь проверяет и отправляет готовый документ.
• Юридический отдел. Агенты проверяют договоры на соответствие шаблонам, выявляют отклонения и готовят сводку замечаний. Первичная проверка, ранее занимавшая 1-2 часа, теперь длится несколько минут. Юрист подключается уже на этапе содержательной работы.
• Бухгалтерия. По расписанию агенты собирают данные из 1С и CRM, сверяют первичные документы с договорами, выявляют расхождения и к началу недели формируют таблицу с проблемными точками. Финансист получает готовый отчет, не тратя время на ручной сбор информации.

Такой подход позволил сотрудникам быстро увидеть реальную ценность платформы, что способствовало ее широкому распространению внутри компании.

Результаты внедрения

Результаты внедрения GigaCowork оказались впечатляющими и многократно превысили ожидания:

Эти цифры показывают, что ИИ-агенты не просто автоматизируют отдельные операции, но и кардинально меняют подходы к работе, высвобождая значительные человеческие ресурсы. Сотрудники теперь могут сосредоточиться на стратегических задачах, требующих творческого подхода и экспертного суждения, вместо рутинного сбора и обработки данных.

Как это внедрить у вас

Кейс Сбера демонстрирует, что ИИ-агенты могут принести огромную пользу практически любой крупной компании с большим объемом рутинных операций. Чтобы повторить этот успех, начните с малого:

• Идентифицируйте самые массовые рутинные задачи. Это могут быть поиск информации, сверка данных, подготовка типовых ответов или документов, которые десятки сотрудников выполняют ежедневно.
• Описывайте логику работы агентов без программирования. Используйте язык бизнес-регламентов, инструкции или чек-листы, чтобы максимально упростить создание и настройку агентов.
• Интегрируйте агентов в существующие системы. Чем меньше сотрудникам придется менять свои привычки и осваивать новые интерфейсы, тем быстрее произойдет адаптация и тем выше будет отдача.
• Сохраняйте человеческий контроль. Агенты должны брать на себя подготовку и черновую работу, но финальное решение и проверка должны оставаться за человеком. Это обеспечивает точность и безопасность.

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