AI-мониторинг упоминаний

Задача клиента и исходная проблема

Основная задача проекта «AI-мониторинг упоминаний» — выделять важные публикации, темы и риски без ручного чтения всего потока.

Исходный процесс до проекта «AI-мониторинг упоминаний» выглядел так: pR-команда просматривала выгрузку и готовила сводку с задержкой.

Что именно реализовали

Для задачи «AI-мониторинг упоминаний» команда реализовала решение, в котором иИ классифицирует упоминания, определяет тональность и формирует дайджест с цитатами.

• Сбор.
• Дедупликация.
• Темы.
• Тональность.
• Риск.
• Сводка и уведомления.

Как работает решение

1. 01

   Запрос или документ

   Основная задача проекта «AI-мониторинг упоминаний» — выделять важные публикации, темы и риски без ручного чтения всего потока.

2. 02

   Подготовка контекста

   Для задачи «AI-мониторинг упоминаний» команда реализовала решение, в котором иИ классифицирует упоминания, определяет тональность и формирует дайджест с цитатами.

3. 03

   ИИ-обработка

   Внутри «AI-мониторинг упоминаний» предусмотрены сбор, дедупликация, темы, тональность, риск, сводка и уведомления.

4. 04

   Передача результата

   В контуре «AI-мониторинг упоминаний» связаны Система мониторинга, email, BI.

5. 05

   Рабочий эффект

   Бизнес-польза кейса «AI-мониторинг упоминаний» выражается в том, что команда быстрее видит действительно значимый сигнал и переходит к реакции вместо чтения сотен похожих публикаций.

Техническая логика и интеграции

Внутри «AI-мониторинг упоминаний» предусмотрены сбор, дедупликация, темы, тональность, риск, сводка и уведомления. Подтверждённые системы и элементы: Система мониторинга, email, BI.