Бухо.

Виклик

Buho проводила багато ручного аналізу новинних ЗМІ та соціальних мереж, що з'їдало багато часу їхньої команди і не було масштабованим рішенням. Команда хотіла автоматизувати частину процесу аналізу для клієнтів, яким потрібен PR та соціальний моніторинг.

У той час у них працювало від 20 до 40 осіб, які відстежували настрої, теми та джерела новин (переважно соціальне прослуховування для великих транснаціональних корпорацій). Їм потрібна була допомога в аналізі та класифікації інформації для інформаційних панелей бізнес-аналітики та спеціальних звітів, щоб їхня команда могла зосередитися на людських відносинах і зв'язках, які вони будували з клієнтами.

Мета

Метою створення кастомних інструментів штучного інтелекту було скоротити час команди на ручну роботу зі звітами, автоматизувавши вилучення метаданих, імені автора, дати публікації та теми. Крім того, ми хотіли аналізувати та класифікувати інформацію за ключовими словами, темами, настроями, компаніями тощо, а також надавати її клієнтам у вигляді BI-дашбордів.

Рішення

Команда Skim Ai створила власні генеративні моделі штучного інтелекту для аналізу новинних медіа на предмет соціального прослуховування та розмістила їх на кінцевих точках API. Ці кінцеві точки виводили дані в такий спосіб, щоб клієнти могли легко інтегрувати їх у свій бекенд і автоматизувати всю свою інформаційну панель бізнес-аналітики.

Загалом, це допомогло команді Buho скоротити значну кількість часу на ручний пошук новин у ЗМІ та соціальних мережах і введення даних для клієнтів. Це також дозволило їм створити більш клієнтоорієнтований бізнес, дозволивши штучному інтелекту працювати за лаштунками, вони змогли піклуватися про клієнтів безпосередньо в офісі.