Aiqbs - умная база знаний на основе ИИ
Быстрое извлечения необходимой информации из документов и корпоративных систем. Экономьте время на поиск и повышайте продуктивность команды
Знания - сила...
Если их можно найти
Если их можно найти
Aiqbs превращает разрозненные данные в умную поисковую базу знаний. Это быстрый поиск нужной информации для команды и безупречный сервис для ваших клиентов
Согласно отчёту McKinsey 30% рабочего времени сотрудники тратят на поиск информации.
По данным IDC до 60% корпоративных хранилищ занимает информация, не приносящая организации пользы.
По опросам директоров - 72% компаний сталкивались с финансовыми потерями из-за некачественных или устаревших данных.
Aiqbs возьмет рутину поиска на себя
С Aiqbs вы сможете быстро находить необходимую информацию в документах, почте, мессенджерах и других корпоративных системах.
Сосредоточитесь на принятии решений, а не на проблемах поиска
Сосредоточитесь на принятии решений, а не на проблемах поиска
Извлекайте знания с понимание контекста
- Искусственный интеллект учится на ваших документах
- Aiqbs строит графы связей, добавляет метки тем и помечает устаревшие данные
Интегрируйте все данные в единый интерфейс
- Aiqbs собирает и структурирует данные из документов, писем и сообщений
- ИИ-агенты и API для работы с корпоративными системами
Новая ценность существующих данных
Aiqbs легко интегрируется в существующие рабочие процессы, дополняя их производительностью ИИ.
Создайте умную базу знаний за 3 шага >
Создайте умную базу знаний за 3 шага >
01
Данные
Загрузите документы: PDF, DOC, презентации и другие форматы.
Подключите почту, мессенджеры или сторонние приложения для получения данных
Подключите почту, мессенджеры или сторонние приложения для получения данных
02
Доступ
Определите контексты и настройте к ним доступ для сотрудников или клиентов
03
Извлечение знаний
Получайте знания через поисковые запросы, общение с чат ботом или в виде графов связей
Находите нужные знания за секунды
C Aiqbs поиск нужной информации сокращается с десятков минут до секунд. Все актуальные знания всегда под рукой. AI с контролем точности цитирует источники и оценивает достоверность ответов.
Автоматическая обработка данных
Aiqbs автоматически загружает и индексирует актуальную информацию из файловых хранилищ, каналов коммуникаций и других систем
Удобные инструменты получения знаний
Получайте знания через запросы на естественном языке, общение с чат-ботом или граф связей. Формируйте базы знаний в виде сайтов и PWA без написания кода
Интеграция с корпоративными системами
Подключайте Teams, Slack, Google Workspace, Jira, Confluence и другие корпоративные информационные системы к Aiqbs и находите нужную информацию в пару кликов
Доступ и безопасность
Храните данные в зашифрованном частном облаке или на собственных серверах. Настраивайте доступ в рамках созданных контекстов данных
Спроектировано для современных компаний
Aiqbs - новая веха в работе с корпоративными знаниями. Умная база знаний поможет упорядочить хаос в документах, а также превратить ваши каналы коммуникаций в уникальный источник информации.
Спроектировано для современных компаний
Aiqbs - новая веха в работе с корпоративными знаниями. Умная база знаний поможет упорядочить хаос в документах, а также превратить ваши каналы коммуникаций в уникальный источник информации.
Больше не ищите — просто спросите
© 2025 ООО "Айкюбс"
Продукт
- Интеграции
- Обработка данных
- Безопасность
- Базы знаний
- Тарифы
Решения
- IT-компании
- HR-отделы
- Финансы
- Инженерные компании
- Медицина
Компания
- О нас
- Контакты
- Блог
- Вакансии
Content Oriented Web
По данным IDC (International Data Corporation), до 60% корпоративных хранилищ занимает информация, не приносящая организации пользы. Это неструктурированные данные — контент, который не соответствует установленной структуре представления информационных массивов в организации. Они могут быть представлены в разных форматах, но не организованы в узнаваемые записи (например, в строки и столбцы баз данных). habr.comanti-malware.ru
Примеры неструктурированных данных: текстовые документы, электронные письма, публикации в социальных сетях, изображения, видео, данные датчиков. geeksforgeeks.org
Причины
Рост объёма неструктурированных данных — результат работы существующих систем (ERP, CRM, SCM и т. п.), взаимодействия внутри компании и вовне (файлы, почтовая переписка, оцифрованные документы), сбора данных с различных датчиков и устройств. filearchive.cnews.ru
Проблемы
Неструктурированные данные создают проблемы для управления ими, обработки и анализа. Некоторые из них:
Для решения проблем, связанных с неструктурированными данными, организации используют, например:
Примеры неструктурированных данных: текстовые документы, электронные письма, публикации в социальных сетях, изображения, видео, данные датчиков. geeksforgeeks.org
Причины
Рост объёма неструктурированных данных — результат работы существующих систем (ERP, CRM, SCM и т. п.), взаимодействия внутри компании и вовне (файлы, почтовая переписка, оцифрованные документы), сбора данных с различных датчиков и устройств. filearchive.cnews.ru
Проблемы
Неструктурированные данные создают проблемы для управления ими, обработки и анализа. Некоторые из них:
- Перегрузка традиционных систем управления данными из-за объёма и разнообразия неструктурированных данных. verifiedmarketreports.com
- Затруднение анализа — неструктурированные данные не конвертированы в общий формат, что затрудняет анализ. searchinform.ru
- Отсутствие категоризации и первоначальной сортировки — это затрудняет поиск по файловым хранилищам, а также назначение прав доступа к конфиденциальной информации. anti-malware.ru
- Риски для бизнеса — неструктурированные данные часто содержат конфиденциальную информацию, которая может быть мишенью для кибератак. verifiedmarketreports.com
Для решения проблем, связанных с неструктурированными данными, организации используют, например:
- Предварительную обработку данных — перед анализом неструктурированные данные часто требуют предварительной обработки для обеспечения качества и согласованности.
- Использование схемы-при-чтении — структура данных определяется во время анализа, а не во время приёма, что обеспечивает гибкость.
- Управление метаданными — сбор метаданных, таких как источник, временная метка и происхождение, помогает обнаруживать и понимать данные.
- Индексацию и поиск — создание индексов данных с возможностью поиска для повышения производительности поиска.