Матрица решений

APEX ALPHA — это не «набор фраз», а исполнитель класса boardroom. Он за один прогон готовит полный пакет для решения: от дерева альтернатив до готового 1-pager и плана внедрения. Его покупают, когда счёт идёт на дни и ошибка дорогая: инвестиции, M&A, генеративные продукты, внедрение LLM в процессы, ребренд, выход на новые рынки.Что внутри:премиальный промпт-двигатель (RU),шаблон JSON для интеграций,мини-гайд по допущениям и KDI,2 заполненных примера (инвест-мемо и внедрение LLM в контакт-центр).Результат: быстрее консенсус, меньше ошибок, прозрачная логика, готовые документы без «ручной досборки».

Нейросеть:

ChatGPT

Категория: Финансы

Количество символов: 3248

Теги: executive финансы json-export IRR NPV finance decision-making strategy boardroom бизнес

Модель: ChatGPT -

Пример результата:

Компания/актив: Банк «Орион», розница, стадия масштабирования

Рынок/регион: РФ, федеральный уровень

Цель: Внедрение ИИ в контакт-центр для снижения AHT и роста FCR

Ограничения: Бюджет 10 млн ₽ capex, срок пилота 30 дней, комплаенс финсектора

Доп. вводные: 600k обращений в месяц, AHT 6.0 мин, FCR 68%, стоимость часа оператора 800 ₽, целевой AHT 4.5 мин, целевой FCR 75%

Язык/локаль: RU

Формат дат/денег: ISO, ₽

Дальше модель выдаёт пакет секций. Пример корректного результата — ниже.

Пример корректного результата

A) Executive 1-Pager (до 200 слов)

Цель: снизить AHT с 6.0 до 4.5 мин и повысить FCR с 68% до 75% через внедрение LLM-ассистента в контакт-центр. Масштаб: 600k обращений в месяц. Экономический эффект базируется на сокращении трудозатрат операторов и снижении повторных обращений.

Ключевой выбор: запуск управляемого пилота на 30 дней с интеграцией LLM в 3 сценария высокой частоты: выписки, перевыпуск карты, статус платежа. Модель работает как ассистент в реальном времени и как автор ответов в чате, с жёсткими границами комплаенса.

Почему сейчас: рынок уже прошёл стадию тестов. Лучшие практики дают −20…−30% AHT и +5…10 п.п. FCR. Наши параметры и трафик обеспечивают быструю окупаемость. Сильные стороны: большая база сценариев, зрелая IVR, готовая платформа мониторинга качества.

Решение: Go-Pilot. Критерии успеха пилота: AHT −20%+, FCR +5 п.п.+, точность ответов 95%+, доля эскалаций без ухудшения NPS. При подтверждении — масштабирование на весь контакт-центр по дорожной карте за 14 дней после пилота.

B) Decision Matrix

АльтернативаОписаниеЭффект AHTЭффект FCROPEX/месРискИтоговый балл 0–100

A. Full in-houseСобственная LLM и пайплайн−25%+7 п.п.2.2 млн ₽средний78

B. Вендор LLM APIВнешний API + тонкие интеграции−25%+7 п.п.3.2 млн ₽низкий82

C. TTS/FAQ onlyЛокальные улучшения без LLM−10%+2 п.п.1.0 млн ₽низкий55

D. No-goСтатус-кво0%0 п.п.0низкий20

Рекомендация: B. Вендор LLM API на этапе пилота. Быстрый старт, меньше рисков комплаенса и интеграций. Параллельно готовим In-house дорожную карту на пост-пилот.

C) Financial Core (псевдокод)

# Входные данные

CALLS_PER_MONTH = 600000

AHT_BASE_MIN = 6.0

AHT_TARGET_MIN = 4.5

COST_PER_HOUR = 800 # ₽

FCR_BASE = 0.68

FCR_TARGET = 0.75

# Трудозатраты до и после

HOURS_BASE = (CALLS_PER_MONTH * AHT_BASE_MIN) / 60

HOURS_TARGET = (CALLS_PER_MONTH * AHT_TARGET_MIN) / 60

HOURS_SAVING = HOURS_BASE - HOURS_TARGET

# Экономия фонда оплаты труда

PAYROLL_SAVING_RUB = HOURS_SAVING * COST_PER_HOUR

# Снижение повторных обращений из-за FCR

REPEAT_BASE = CALLS_PER_MONTH * (1 - FCR_BASE)

REPEAT_TARGET = CALLS_PER_MONTH * (1 - FCR_TARGET)

REPEAT_DELTA = REPEAT_BASE - REPEAT_TARGET

AHT_REPEAT_MIN = 4.0

REPEAT_SAVING_HOURS = (REPEAT_DELTA * AHT_REPEAT_MIN) / 60

REPEAT_SAVING_RUB = REPEAT_SAVING_HOURS * COST_PER_HOUR

# Стоимость LLM решения (вендор)

LLM_TOKEN_COST_RUB = 1200000

PLATFORM_FEE_RUB = 1500000

SUPPORT_RUB = 500000

OPEX_RUB = LLM_TOKEN_COST_RUB + PLATFORM_FEE_RUB + SUPPORT_RUB

# Месячный эффект

GROSS_BENEFIT_RUB = PAYROLL_SAVING_RUB + REPEAT_SAVING_RUB

NET_BENEFIT_RUB = GROSS_BENEFIT_RUB - OPEX_RUB

# Капзатраты пилота

CAPEX_PILOT_RUB = 10000000

# Оценки эффективности

PAYBACK_MONTHS = CAPEX_PILOT_RUB / NET_BENEFIT_RUB

Пример подстановок:

HOURS_BASE = 600000 * 6 / 60 = 60000 ч

HOURS_TARGET = 600000 * 4.5 / 60 = 45000 ч

HOURS_SAVING = 15000 ч → PAYROLL_SAVING ≈ 12.0 млн ₽

REPEAT_BASE = 192000, REPEAT_TARGET = 150000 → REPEAT_DELTA = 42000

REPEAT_SAVING_HOURS = 42000 * 4 / 60 = 2800 ч → 2.24 млн ₽

OPEX = 3.2 млн ₽

GROSS_BENEFIT ≈ 14.24 млн ₽ → NET ≈ 11.04 млн ₽/мес

Payback ≈ 10.0 млн / 11.04 млн ≈ 0.9 месяца

D) Risk Map

Технологические: галлюцинации LLM, дрейф качества, зависимость от вендора. Меры: политика подсказов, тесты на регресс, fallback на FAQ, финтюнинг на собственных диалогах. Влад: CIO.

Регуляторные: персональные данные, хранение логов, юрисдикция. Меры: деперсонализация, локальный прокси, DPIA. Влад: Legal.

Операционные: сопротивление операторов, обучение, штурм первой недели. Меры: тренинги, «shadow mode», KPI без наказаний 14 дней. Влад: Ops.

Репутационные: некорректные ответы клиентам. Меры: гейтинг высокорисковых тем, ручная модерация, быстрый отзыв. Влад: PR + CC Quality.

E) Legal & Compliance Notes

Обработка ПДн по 152-ФЗ: деперсонализация до вендора, хранение логов на территории РФ.

Лицензионные условия вендора: запрет передачи чувствительных данных, чёткие SLA.

Право на дообучение: опция «no training on our data» включена.

DPIA перед масштабированием. Внутренние политики обновлены.

F) Ops Plan 14 дней

1–2: финальные сценарии, чек-листы качества, тестовые датасеты

3–4: интеграция с CRM и чат-платформой, прокси логов

5–6: A/B конфигурации подсказов, гайдлайн операторов

7–8: запуск в «shadow mode», разметка ошибок, быстрая донастройка

9–10: ограниченный прод, 10% трафика, ежедневный мониторинг

11–12: расширение до 30% трафика, контроль AHT/FCR/NPS

13–14: итоговый отчёт пилота, решение Go/Scale, план масштабирования

KPI: AHT, FCR, NPS, точность ответов, доля эскалаций, регресс-дефекты.

G) PR/Comms

Что говорить: «Ассистент помогает операторам отвечать быстрее и точнее. Люди принимают ключевые решения. Конфиденциальность соблюдается».

Чего не говорить: «ИИ заменил операторов», «полная автоматизация».

Кризисные заготовки: корректировка ответов в течение 24 часов, открытая страница с политикой ИИ.

H) KDI — что запросить у команды

Разбивка обращений по сценариям топ-30

Исторические AHT и FCR по каналам

Политики ПДн и текущие договоры с подрядчиками

Список запрещённых тем и словарей

План обучения операторов и доступность тренеров

Тестовые кейсы для регресс-проверок

Прогноз трафика на 90 дней

Архитектура интеграций CRM/чат/телефония

Таблица стоимости владения текущим стеком

Шаблоны коммуникаций с клиентами

I) Contrarian View

Риск завышенных ожиданий: часть обращений не выигрывает от LLM, а усложняется. Альтернативная стратегия: сосредоточиться на структурированных потоках (формы самообслуживания), а LLM применять только как генератор персонализированных подсказов для операторов. Это даст −15% AHT при минимальном риске.

J) Confidence

Уверенность: 8/10.

Главные источники неопределённости: реальная калибровка подсказов на наших данных, поведение трафика в пиковые дни, точная стоимость токенов при масштабировании.

K) JSON для интеграции

{

"decision": "Go-Pilot",

"rationale": [

"Высокий чистый эффект ~11.04 млн ₽/мес",

"Снижение AHT и рост FCR подтверждаемы пилотами рынка",

"Низкий регуляторный риск при деперсонализации"

"alternatives_ranked": [

{"name":"Vendor LLM API","score":82,"assumptions":["деперсонализация","SLA 99.9%","ручная модерация"]},

{"name":"In-house LLM","score":78,"assumptions":["больше capex","дольше старт"]},

{"name":"TTS/FAQ only","score":55,"assumptions":["ограниченный эффект"]}

"finance_pseudocode": "см. секцию C",