ИИ-помощник для 11 000 сотрудников аптечной сети: ответы по регламентам с точностью 94%

Заказчик — федеральная аптечная сеть. В рознице работают около 11 000 человек. Каждый день у них возникают вопросы: как оформить возврат, что делать с рецептурным препаратом, какие правила у конкретной акции.

Регламенты у сети есть, и их много. Но найти нужный пункт за минуту у прилавка невозможно. Новичок идёт к наставнику, и наставник отвлекается от своей работы. Если наставника рядом нет, сотрудник делает как понял.

Есть и вторая беда — текучесть. Человек, которого первые недели оставили без поддержки, уходит быстрее.

Требовалось сделать помощника, который отвечает по документам сети: быстро и без выдумок. И сделать так, чтобы документы и вопросы сотрудников не уходили во внешние сервисы. Для фармацевтики это обязательное условие.

1. Собрали регламенты. Основная работа была здесь, а не в выборе нейросети. Мы собрали документы сети, привели их в порядок и разметили. Регламентов много, поэтому сначала навели порядок в них, и только потом подключали нейросеть.

2. Настроили ответы только по документам. Помощник отвечает по регламентам и не выдумывает. К каждому ответу он даёт ссылку на исходный регламент, поэтому ответ можно проверить, а не принимать на веру. Помощник не должен гадать: нет ответа в документах — нет и выдумки.

3. Поселили помощника там, где сотрудники уже работают. Человек пишет вопрос своими словами прямо в корпоративном Microsoft Teams. Искать нужный раздел регламента не нужно: можно спросить так, как спросил бы коллегу.

4. Запустили на серверах клиента. Мы развернули открытую нейросеть Qwen внутри контура сети. Документы и вопросы сотрудников не уходят в сторонние нейросети. Для фармацевтики это обязательное условие, а не пожелание.

5. Сделали второй продукт. Это помощник для руководителей и персонала по рабочему состоянию и планам развития.

Цифры подтверждены заказчиком:

• Точность ответов — 94%.

• Текучесть в сети снизилась на 10–15%: вход в работу стал понятнее, инструктажи — доступнее.

• Помощником пользуются 11 000 сотрудников в рознице: ответ находят у прилавка, не отвлекая наставника.

Что сделали: помощник, который отвечает по регламентам сети со ссылкой на источник, работает внутри Teams и целиком на серверах клиента. Плюс второй продукт для руководителей.

Главный вывод: результат дала подготовка документов, а не громкое имя модели. Модель — последний шаг, а не первый.