AI asistent pro efektivnější zákaznický servis a produktovou podporu

Jméno klientaLinet

Země klientaČeská republika

  • Typ klientaVelký podnik
  • OdvětvíVýroba
  • Oblast nasazeníAutomatizace provozu a procesů, Marketing, prodej a zapojení zákazníků, Strategie, plánování a rozhodování
  • AI technologieAI agenti a orchestrace úloh, Generativní AI, Konverzační AI (chatboti, voiceboti), Velké jazykové modely (LLMs), Zpracování přirozeného jazyka (NLP)
  • Přínos pro byznysProduktivita a podpora zaměstnanců, Zákaznická zkušenost a růst trhu
  • Typ datDokumenty / semistrukturovaná data, Strukturovaná tabulková data, Textová data
  • Model dodáníZakázkový vývoj
  • NasazeníCloudové řešení
  • Klíčové schopnostiPlánování, rozvrhování a optimalizace, Podpora rozhodování a rozšířená analytika
  • Fáze projektuŠkálování / rozšířená implementace
  • Formy řešeníKonverzační rozhraní, Samostatná aplikace, Webový portál / dashboard

Popis řešení

Obchodní problém

LINET se potýkal s roztříštěností dat a ručním přepisováním informací mezi systémy. To vedlo ke zpožděním, chybám a přetížení pracovníků helpdesku i produktového týmu. Efektivní reakce na zákaznické dotazy a příprava odborné dokumentace byly náročné a pomalé.

Řešení

Bylo vytvořeno komplexní AI řešení složené z asistenta pro helpdesk, podpory produktového týmu a integrace systémů. AI asistent generuje návrhy odpovědí na zákaznické dotazy pomocí LLM (GPT), propojuje se se Salesforce, SAP a dalšími zdroji. Produktoví specialisté využívají vyhledávání v dokumentaci kombinující fulltext a vektorové embeddingy. Součástí řešení je i integrace obchodních procesů „od nabídky po fakturaci”, která eliminuje ruční práci a snižuje chybovost. Celý systém běží v Azure, využívá Entra ID a je plně auditovatelný.

Hlavní uživatelé řešení

Operátoři zákaznického servisu (helpdesk) Produktoví specialisté Obchodní a nabídkové oddělení

Časový rámec projektu (měsíce)

6

Použité technologie

.NET 6 / C# Azure App Service, Azure Functions PostgreSQL + pgvector Azure OpenAI (GPT-4o, embedding-ada-002) Semantic Kernel (Microsoft) Salesforce (REST/SOAP integrace) Azure DevOps CI/CD Application Insights, Log Analytics ASP.NET Razor Pages, RTK Query, Axios

Dodatečné služby

  • Sběr a předzpracování dat
  • Výběr a přizpůsobení AI modelu

Použití osobních údajů / regulovaných dat

Ano

Implementace

Vlastník projektu na straně klienta

Vedoucí obchodní jednotky

Participace na straně klienta

  • Business / Product Owner
  • Doménoví / procesní odborníci
  • Data & ML specialisté
  • Softwarové & datové inženýrství / IT Ops

Forma zapojení dodavatele

Kompletní realizace

Provoz a údržba

Provozní model

Provoz i údržbu zajišťuje IT tým LINET.

Potřebné kompetence na straně klienta

Salesforce admin Interní IT podpora (pro infrastrukturu, oprávnění, SAP) Produktový specialista (pro kontrolu výstupů a zpětnou vazbu)

Další zdroje nebo infrastruktura

Azure předplatné s přístupem ke službám OpenAI a databázím Napojení na interní SAP, K2, Salesforce Přístup k dokumentaci a katalogovým datům Náklady zahrnují Azure služby a SLA podporu dodavatele

Dopad a výsledky

Kvalitativní přínosy

  • Výrazné zrychlení a automatizace práce zákaznického servisu a produktových specialistů.
  • Snížení administrativní zátěže díky automatizaci procesu od nabídky k fakturaci.
  • Výrazně menší chybovost a rychlejší reakční doba na požadavky zákazníků.
  • Zvýšená důvěryhodnost a transparentnost díky přímým odkazům na zdrojové dokumenty.

Zpětná vazba klienta

LINET díky spolupráci s Cloudfield významně zefektivnil zákaznický servis a interní obchodní procesy. Řešení využívající AI asistenty sjednotilo data, zrychlilo reakční dobu a snížilo administrativní zátěž napříč celou organizací.

Poučení a doporučení

Klíčové faktory úspěchu

Špičková integrace AI do existující infrastruktury Blízká spolupráce se zákazníkem a iterativní vývoj Transparentní přístup k datům pro ověřitelnost výstupů

Největší výzvy

Nekonzistentní data v SAP (duplicitní BOM, chybějící názvy) Potřeba vysvětlitelnosti výstupů AI Vysoká náročnost na přesnost a kontrolu výstupů v reálném provozu

Doporučení pro ostatní

Začněte úzkým use casem s jasně měřitelným přínosem a validovaným datovým zdrojem. Zaměřte se na průběžné testování výstupů AI a transparentní interpretaci odpovědí.

  • SpolečnostCloudfield
  • KontaktIva Papoušková
  • Emailiva@cloudfield.cz
  • Webhttps://www.cloudfield.cz/en
  • AdresaVodičkova 710/31, 110 00 Praha
  • Další pobočky
    • Senovážné nám. 231/7, České Budějovice
    • J. Masaryka 27, 500 12 Hradec Králové

Buďte v obraze s CNAIP. Přihlašte se k pravidelnému mediamonitoru a nemine vás žádná novinka v oblasti AI. Pravidelně dostanete do svých schránek přehled toho nejdůležitějšího.

Odběrem souhlasíte se Zásadami ochrany soukromí

Chcete se stát součástí České AI?

Podělte se o svůj příběh a ukažte, co vše s umělou inteligencí dokážete. Vaše zapojení inspiruje ostatní a pomůže nám zmapovat českou AI scénu v celém jejím rozsahu.