AI-агентство

План А

[ и возвращаем деньги в бизнес ]

Бизнес-аналитика

Внедрение AI-решений

Снижение затрат на операционку до 60%

До 40−60% ресурсов компании уходит на ручные процессы, которые не создают ценности, но требуют людей, времени и денег

ИИ-сотрудники, которые заберут всю рутину на себя

Потенциал оптимизации штата с ИИ

ИИ не исправляет процессы, а ускоряет их

Сначала порядок в процессах, затем внедрение ИИ-решений

ИИ-сотрудники, которых мы внедряем в бизнес

Кейсы

Результат:

Федеральная сеть суши

Первичная бухгалтерия была разрозненной. Каждый филиал отправлял чеки как получится: фото, скрины, неудачные изображения, разные форматы, разное качество. До внедрения всё это обрабатывалось вручную, что занимало много времени и требовало большого количества человеческих ресурсов.

Экономия: 5,4 млн ₽/год.
Высвобождено 4 бухгалтера.

[ 1/10 ]

Результат:

Федеральная компания спецодежды

15–17 региональных директоров должны были прослушивать звонки менеджеров, но физически не успевали это делать. Контроль качества продаж был ограничен человеческой пропускной способностью.

Экономия: 12 млн ₽/год. 15 региональных директоров теперь тратят на контроль 2 часа вместо 20 в неделю.

[ 2/10 ]

Результат:

Клиент «Перестраховка рисков»

Клиенты присылали менеджерам большое количество разных файлов в письмах: zip, Excel, Word, картинки и другие вложения. Менеджер тратил до 5 часов в день только на то, чтобы проверить входящую информацию, разобрать её и структурировать.

Экономия: 3 млн ₽/год. Обработка писем — с 5 часов до 10 минут

[ 3/10 ]

Результат:

Грузоперевозки

В 1С накапливался завал по запчастям. Запчасти покупались, оплачивались, но документация не разбиралась и не ставилась на учёт должным образом.

Экономия: 8–16,5 млн ₽. Высвобождены оборотные средства + автоматизирован учёт

[ 4/10 ]

Теперь из любого филиала и в любом количестве чеки обрабатываются за секунды и складываются в удобный, понятный бухгалтерии формат.

[ 1/10 ]

*Экономия: 5,4 млн ₽/год. Высвобождено 4 бухгалтера.

План А1 умеет работать там, где у бизнеса есть массовый поток неструктурированной первички и высокая зависимость от ручного труда.

Первичная бухгалтерия была разрозненной. Каждый филиал отправлял чеки как получится: фото, скрины, неудачные изображения, разные форматы, разное качество. До внедрения всё это обрабатывалось вручную, что занимало много времени и требовало большого количества человеческих ресурсов.

СЕТЬ: 190 ФИЛИАЛОВ ПО СТРАне

Результат:

Проблема:

Был создан мультиагент, который принимает все виды чеков и работает по максимально универсализированному сценарию обработки.

Система умеет:

• принимать разные форматы входящих изображений и файлов
• распознавать данные
• приводить их к единому виду
• собирать удобный формат для бухгалтерии

Что доказывает кейс:

Решение:

Федеральная сеть суши

4500 звонков в день — пропускная способность системы.

Освободилось время большого количества руководителей. Контроль стал системным, а продажи усилились за счёт более качественной обратной связи и лучшего управления.

[ 2/10 ]

*Экономия: 12 млн ₽/год. 15 региональных директоров теперь тратят на контроль 2 часа вместо 20 в неделю.

15–17 региональных директоров должны были прослушивать звонки менеджеров, но физически не успевали это делать. Контроль качества продаж был ограничен человеческой пропускной способностью.

Результат:

Проблема:

Было создано решение с распознаванием звонков и скорингом по логике принятия решений:

• все звонки транскрибируются в текст
• применяется чек-лист оценки
• система анализирует разговоры и формирует управленческую картину

Решение:

Федеральная компания спецодежды

10 мин вместо 5 часов.

Время на проверку входящей информации сократилось с 5 часов до 10–12 минут в день

[ 3/10 ]

*Экономия: 3 млн ₽/год. Обработка писем — с 5 часов до 10 минут

Клиенты присылали менеджерам большое количество разных файлов в письмах: zip, Excel, Word, картинки и другие вложения. Менеджер тратил до 5 часов в день только на то, чтобы проверить входящую информацию, разобрать её и структурировать.

Результат:

Проблема:

Был собран агент на n8n, в котором учтено 80–90 этапов логики.

Система:

• принимает входящие письма и вложения
• разбирает разные форматы
• вытаскивает нужные данные
• структурирует информацию
• помогает отвечать клиентам
• записывает, проверяет и двигает процесс дальше

Решение:

Клиент «Перестраховка рисков»

Компания получила полный контроль и прозрачность по складу запчастей.

[ 4/10 ]

Экономия: 8–16,5 млн ₽. Высвобождены оборотные средства + автоматизирован учёт

В 1С накапливался завал по запчастям. Запчасти покупались, оплачивались, но документация не разбиралась и не ставилась на учёт должным образом.

В результате было непонятно:

• сколько запчастей уже использовано
• сколько осталось на складе
• как меняется их стоимость
• увеличивается или уменьшается объём запасов

Документы фактически лежали мёртвым грузом в бухгалтерии и не превращались в управленческую прозрачность.

Результат:

Проблема:

Была создана система мониторинга и распределения запчастей по категориям.

Сейчас есть интеграция 1С с агентами и LLM-слоем, который:

• сам учитывает данные
• распределяет запчасти по категориям
• связывает информацию с движением
• формирует прозрачный отчёт по складу

Решение:

Грузоперевозки

По итогу диагностики:

Начните с разбора и получите план роста

Наши аналитики рассчитают Вам потенциал внедрения ии-решений

В результате у вас появляется чёткое понимание, что именно нужно менять в бизнесе и какие действия приведут к росту эффективности и прибыли.

Начните с разбора и получите план роста за 2−3 недели

Наши аналитики рассчитают Вам потенциал внедрения ии-решений

© AI-агентство «План А», 2026