 |
Vocamate AI присоединился к Платформе для партнеров МАХ: первым проектом стала интеграция в МФЦ Калининградской области
Омниканальная платформа Vocamate AI позволяет бизнесу автоматизировать коммуникации любого уровня сложности с помощью умных роботов с функциями RPA. Благодаря этому сотрудничеству клиенты Prof IT могут бесшовно встраивать бизнес-коммуникации в национальный мессенджер.
Первым этапом сотрудничества стал запуск бота в MAX для МФЦ Калининградской области. Учитывая стремительный рост аудитории платформы и превращение ее в экосистему для решения всех повседневных задач, МФЦ Калининградской области стремился расширить свое присутствие в новом канале. Интеграция бота МФЦ в мессенджер MAX позволяет гражданам удобно решать свои запросы в одном месте без перехода на сторонние сайты или приложения.
Бот МФЦ в MAX использует базу знаний как единый источник актуальной информации, интегрирован с информационными системами и сохраняет полную историю взаимодействия с пользователями. Платформа Vocamate AI была установлена в контуре заказчика, и это позволило соблюсти строгие требования к информационной безопасности, что особенно важно с учётом работы бота с персональными данными.
Через МАХ жители региона могут воспользоваться популярными дистанционными сервисами МФЦ: записаться на прием, отменить запись, проверить статус обращения, получить справочную информацию об услугах, о режиме работы отделений, а также оценить качество обслуживания. В ходе проекта была доработана система записи на прием, в которой стало доступно больше вариантов и временных слотов, чем было возможно ранее.
С начала работы сервиса в мессенджере MAX чат-ботом воспользовались около 15 000 человек. За этот период система помогла оформить порядка 6 000 предварительных записей на прием и обеспечила качественную обратную связь, направив жителям более 40 000 уведомлений.
Чат-бот Vocamate AI в МФЦ Калининградской области уже обрабатывает значимую часть запросов в MAX, в будущем планируется расширение функционала бота.
Контактное лицо: Евгения Кузнецова
Компания: Prof IT
Добавлен: 22:54, 31.01.2026
Количество просмотров: 178
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия644 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия635 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия711 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия794 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия136 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |