22.4.2025
15 minutes
Олександр Соловей
June 26, 2025
10 minutes
Олександр Соловей
June 26, 2025
10 minutes
Олександр Соловей: Як ми заощадили $46000, інтегруючи штучний інтелект у FinMap
Чому і коли ви вперше задумалися про впровадження штучного інтелекту? Що було тригером?
Було два тригери. По-перше, відчуття, що ми вже запізнюємося, що всі щось зробили, а ми ще ні, тому побігли щось придумувати. По-друге, ми зрозуміли, що можемо зекономити кошти у відділі сапорту та збільшити його пропускну здатність. Це було приблизно півтора-два роки тому.
Чому ви почали впроваджувати AI саме з відділу сапорту?
Ми почали з сапорту, тому що це відносно рутинна робота. Люди задають плюс-мінус одні й ті самі питання, і ми даємо плюс-мінус однакові відповіді. До того ж, якщо це бот, клієнтів це зазвичай дратує, тому у нас завжди була обробка людьми. Але ми побачили можливість, що AI може давати human-like відповіді, що підвищить лояльність клієнтів і ефективність.
Як виглядало впровадження AI алгоритмічно? Від вибору інструменту до фінальної інтеграції.
Ми не розглядали підрядників, бо на той момент їх просто не було. Ми розуміли, що правильніше зробити це самостійно. Це величезна заслуга керівника відділу сапорту. Я лише задав вектор, сказавши, що нам треба розбиратися. Вона пірнула в це питання, “зфранкенштейнила” купу різних API через Zapier та інші інструменти, і вийшов перший MVP-варіант. Ми давно використовуємо Intercom для обробки запитів клієнтів. Intercom свого часу випустив свою AI-школу, але вона була дорогою і працювала лише англійською. Нам треба було українською та російською, і щоб це було дешево. Ми використали API GPT (ще до GPT-4), різні інструменти, як-от Make, Zapier, та Intercom як інтерфейс спілкування. У підсумку Intercom сприймає нашого AI-агента, якого ми називаємо Назар, як звичайного співробітника. Він обробляє запити, і Intercom не дивує, що одна “людина” може обробити 300 запитів на день.
Які зміни ви помітили після впровадження цього рішення?
Від 40 до 70% запитів клієнтів обробляє штучний інтелект із NPS у 99%. Клієнти не помічають, що спілкуються не з людиною. Але це не готове рішення, модель постійно тренується. Якщо AI отримує скріншот, він ще не може його обробити і під’єднує людину. Щомісяця ми економимо від 5 до 8 тисяч доларів, зменшивши кількість сапортів, але збільшивши їх пропускну здатність. Клієнти отримують компетентну відповідь у будь-який час доби, і їхнє сприйняття не змінилося — вони думають, що спілкуються з людиною. Банальний приклад: увечері юзер пише запит, AI відповідає, вирішує питання. Наступного дня юзер пише знову, йому щось не подобається, і він просить: “А можна менеджера, з ким я вчора спілкувався?” А це був AI. Таких кейсів у нас багато. Загалом за півтора року ми зекономили близько 46 тисяч доларів.
Хто з команди займався розробкою рішення? Які труднощі виникали?
За це відповідав керівник відділу сапорту разом із ще одним співробітником сапорту. Один програміст допомагав на рівні концепції, але це не було його основною задачею. Інтеграції прописували нетехнічні колеги. Основна трудність — галюцинації моделі. Ми постійно дотреновуємо її, використовуючи промптінг і аналіз. У розмові з моделлю вказуємо, де вона відповіла правильно, а де ні. Це щоденний процес.
Окрім сапорту, у які напрямки діяльності запроваджено AI?
Ми випустили фінансовий асистент — FinMap AI Copilot, який аналізує фінансовий стан бізнесу та дає рекомендації. Це як фінансовий директор, який кладе звіт на стіл власнику з конкретними порадами. Наприклад, він може сказати: “Ваша категорія витрат збільшилася. Ось п’ять рекомендацій, що з цим зробити” або “Ваше співвідношення виручки до фонду зарплат зависоке, подумайте про зміну бонусної системи”. Зараз це на бета-тестуванні для 500 юзерів, які дають фідбек. Скоро розкатимо на всіх клієнтів, орієнтовно з 1 червня. AI-агент буде доступний у преміальних тарифах, але зараз він безкоштовний для тестувальників. Ми збираємо фідбек про якість відповідей, глибину аналізу та параметри, які клієнти хочуть бачити.
Який фідбек від бета-тестувальників? Чи є проблеми з галюцинаціями?
Якщо даних замало, AI дає занадто загальну відповідь, що не дуже круто. Але серйозних галюцинацій, як-от поради “їсти каміння”, немає. Головний інсайт: підприємці слабо розуміють, навіщо потрібен фінансист у бізнесі. Коли вони бачать, як AI підсвічує проблеми, вони шоковані й кажуть: “Як ми жили без цього раніше?” Це як лобове скло в машині — незамінна функція, яку недооцінюють. Ми хочемо запровадити це для якомога більшої кількості підприємців, щоб їхній бізнес став стійкішим.
Чи були у команди перестороги щодо впровадження AI?
Щодо продуктового напряму — усі в захваті. Але у відділі сапорту були перестороги, що AI замінить людей. Фінансисти теж переживають, але ми пояснюємо, що AI підсвічує потребу у фінансисті, а потім людина пірнає в бізнес глибше. У нас є окремий відділ фінансистів на аутсорсі, які супроводжують бізнеси з управлінського обліку. AI — це лід-магніт, який залучає клієнтів до живих фінансистів. Я прогнозую кратне зростання кількості клієнтів і послуг, які надають люди. AI підсвічує, наприклад, що бізнес продає продукти в мінус або власник забирає замало грошей. Живий фінансист потім будує стратегію, як це виправити. Це як воронка: клієнт приходить до AI, отримує PDF-звіт, розуміє важливість фінансиста й переходить до співпраці з людиною.
Якби ви впроваджували AI зараз, із чого б почали?
Зараз ми працюємо над голосовим інтерфейсом, щоб із FinMap можна було розмовляти про бізнес, як із професійним фінансистом. Це буде реалізовано за один-два місяці. Сапорт залишається хорошою точкою входу, але голосовий інтерфейс — це наступний крок через розвиток технологій.
Який інструментарій AI є найбільш ефективним для вашої компанії?
У продуктовому рішенні ми використовуємо інтеграції через API ChatGPT, Make, Zapier та Intercom. Окремі компоненти, як-от нейронки для фінансових моделей, використовуються поверхово. Сапорт і розробка застосовують AI технічно, але в побуті це більше для текстів чи повідомлень. Виділити один інструмент складно.
Які ще цілі у впровадженні AI?
У відділі продажів AI прослуховує розмови, аналізує відповідність скриптам і емоційність. У маркетингу ми постійно підштовхуємо команду використовувати AI, але хтось робить це краще, хтось гірше. Це поки стареньке впровадження.
Які поради ви дали б підприємцю, який тільки починає впроваджувати AI?
Якщо є можливість, розвивайте внутрішню експертизу. Я б не йшов до підрядників, хоча можу помилятися. Почав би із сапорту, де є типові питання від клієнтів. Це найпростіший спосіб розпочати.
🔗 Хочеш приєднатися до BusinessMatch та познайомитися з Олександром?
Платформа обʼєднує підприємців, фаундерів, експертів, які вже трансформують ринки.
Дізнатися більше → Business Match
Чому і коли ви вперше задумалися про впровадження штучного інтелекту? Що було тригером?
Було два тригери. По-перше, відчуття, що ми вже запізнюємося, що всі щось зробили, а ми ще ні, тому побігли щось придумувати. По-друге, ми зрозуміли, що можемо зекономити кошти у відділі сапорту та збільшити його пропускну здатність. Це було приблизно півтора-два роки тому.
Чому ви почали впроваджувати AI саме з відділу сапорту?
Ми почали з сапорту, тому що це відносно рутинна робота. Люди задають плюс-мінус одні й ті самі питання, і ми даємо плюс-мінус однакові відповіді. До того ж, якщо це бот, клієнтів це зазвичай дратує, тому у нас завжди була обробка людьми. Але ми побачили можливість, що AI може давати human-like відповіді, що підвищить лояльність клієнтів і ефективність.
Як виглядало впровадження AI алгоритмічно? Від вибору інструменту до фінальної інтеграції.
Ми не розглядали підрядників, бо на той момент їх просто не було. Ми розуміли, що правильніше зробити це самостійно. Це величезна заслуга керівника відділу сапорту. Я лише задав вектор, сказавши, що нам треба розбиратися. Вона пірнула в це питання, “зфранкенштейнила” купу різних API через Zapier та інші інструменти, і вийшов перший MVP-варіант. Ми давно використовуємо Intercom для обробки запитів клієнтів. Intercom свого часу випустив свою AI-школу, але вона була дорогою і працювала лише англійською. Нам треба було українською та російською, і щоб це було дешево. Ми використали API GPT (ще до GPT-4), різні інструменти, як-от Make, Zapier, та Intercom як інтерфейс спілкування. У підсумку Intercom сприймає нашого AI-агента, якого ми називаємо Назар, як звичайного співробітника. Він обробляє запити, і Intercom не дивує, що одна “людина” може обробити 300 запитів на день.
Які зміни ви помітили після впровадження цього рішення?
Від 40 до 70% запитів клієнтів обробляє штучний інтелект із NPS у 99%. Клієнти не помічають, що спілкуються не з людиною. Але це не готове рішення, модель постійно тренується. Якщо AI отримує скріншот, він ще не може його обробити і під’єднує людину. Щомісяця ми економимо від 5 до 8 тисяч доларів, зменшивши кількість сапортів, але збільшивши їх пропускну здатність. Клієнти отримують компетентну відповідь у будь-який час доби, і їхнє сприйняття не змінилося — вони думають, що спілкуються з людиною. Банальний приклад: увечері юзер пише запит, AI відповідає, вирішує питання. Наступного дня юзер пише знову, йому щось не подобається, і він просить: “А можна менеджера, з ким я вчора спілкувався?” А це був AI. Таких кейсів у нас багато. Загалом за півтора року ми зекономили близько 46 тисяч доларів.
Хто з команди займався розробкою рішення? Які труднощі виникали?
За це відповідав керівник відділу сапорту разом із ще одним співробітником сапорту. Один програміст допомагав на рівні концепції, але це не було його основною задачею. Інтеграції прописували нетехнічні колеги. Основна трудність — галюцинації моделі. Ми постійно дотреновуємо її, використовуючи промптінг і аналіз. У розмові з моделлю вказуємо, де вона відповіла правильно, а де ні. Це щоденний процес.
Окрім сапорту, у які напрямки діяльності запроваджено AI?
Ми випустили фінансовий асистент — FinMap AI Copilot, який аналізує фінансовий стан бізнесу та дає рекомендації. Це як фінансовий директор, який кладе звіт на стіл власнику з конкретними порадами. Наприклад, він може сказати: “Ваша категорія витрат збільшилася. Ось п’ять рекомендацій, що з цим зробити” або “Ваше співвідношення виручки до фонду зарплат зависоке, подумайте про зміну бонусної системи”. Зараз це на бета-тестуванні для 500 юзерів, які дають фідбек. Скоро розкатимо на всіх клієнтів, орієнтовно з 1 червня. AI-агент буде доступний у преміальних тарифах, але зараз він безкоштовний для тестувальників. Ми збираємо фідбек про якість відповідей, глибину аналізу та параметри, які клієнти хочуть бачити.
Який фідбек від бета-тестувальників? Чи є проблеми з галюцинаціями?
Якщо даних замало, AI дає занадто загальну відповідь, що не дуже круто. Але серйозних галюцинацій, як-от поради “їсти каміння”, немає. Головний інсайт: підприємці слабо розуміють, навіщо потрібен фінансист у бізнесі. Коли вони бачать, як AI підсвічує проблеми, вони шоковані й кажуть: “Як ми жили без цього раніше?” Це як лобове скло в машині — незамінна функція, яку недооцінюють. Ми хочемо запровадити це для якомога більшої кількості підприємців, щоб їхній бізнес став стійкішим.
Чи були у команди перестороги щодо впровадження AI?
Щодо продуктового напряму — усі в захваті. Але у відділі сапорту були перестороги, що AI замінить людей. Фінансисти теж переживають, але ми пояснюємо, що AI підсвічує потребу у фінансисті, а потім людина пірнає в бізнес глибше. У нас є окремий відділ фінансистів на аутсорсі, які супроводжують бізнеси з управлінського обліку. AI — це лід-магніт, який залучає клієнтів до живих фінансистів. Я прогнозую кратне зростання кількості клієнтів і послуг, які надають люди. AI підсвічує, наприклад, що бізнес продає продукти в мінус або власник забирає замало грошей. Живий фінансист потім будує стратегію, як це виправити. Це як воронка: клієнт приходить до AI, отримує PDF-звіт, розуміє важливість фінансиста й переходить до співпраці з людиною.
Якби ви впроваджували AI зараз, із чого б почали?
Зараз ми працюємо над голосовим інтерфейсом, щоб із FinMap можна було розмовляти про бізнес, як із професійним фінансистом. Це буде реалізовано за один-два місяці. Сапорт залишається хорошою точкою входу, але голосовий інтерфейс — це наступний крок через розвиток технологій.
Який інструментарій AI є найбільш ефективним для вашої компанії?
У продуктовому рішенні ми використовуємо інтеграції через API ChatGPT, Make, Zapier та Intercom. Окремі компоненти, як-от нейронки для фінансових моделей, використовуються поверхово. Сапорт і розробка застосовують AI технічно, але в побуті це більше для текстів чи повідомлень. Виділити один інструмент складно.
Які ще цілі у впровадженні AI?
У відділі продажів AI прослуховує розмови, аналізує відповідність скриптам і емоційність. У маркетингу ми постійно підштовхуємо команду використовувати AI, але хтось робить це краще, хтось гірше. Це поки стареньке впровадження.
Які поради ви дали б підприємцю, який тільки починає впроваджувати AI?
Якщо є можливість, розвивайте внутрішню експертизу. Я б не йшов до підрядників, хоча можу помилятися. Почав би із сапорту, де є типові питання від клієнтів. Це найпростіший спосіб розпочати.
🔗 Хочеш приєднатися до BusinessMatch та познайомитися з Олександром?
Платформа обʼєднує підприємців, фаундерів, експертів, які вже трансформують ринки.
Дізнатися більше → Business Match
Чому і коли ви вперше задумалися про впровадження штучного інтелекту? Що було тригером?
Було два тригери. По-перше, відчуття, що ми вже запізнюємося, що всі щось зробили, а ми ще ні, тому побігли щось придумувати. По-друге, ми зрозуміли, що можемо зекономити кошти у відділі сапорту та збільшити його пропускну здатність. Це було приблизно півтора-два роки тому.
Чому ви почали впроваджувати AI саме з відділу сапорту?
Ми почали з сапорту, тому що це відносно рутинна робота. Люди задають плюс-мінус одні й ті самі питання, і ми даємо плюс-мінус однакові відповіді. До того ж, якщо це бот, клієнтів це зазвичай дратує, тому у нас завжди була обробка людьми. Але ми побачили можливість, що AI може давати human-like відповіді, що підвищить лояльність клієнтів і ефективність.
Як виглядало впровадження AI алгоритмічно? Від вибору інструменту до фінальної інтеграції.
Ми не розглядали підрядників, бо на той момент їх просто не було. Ми розуміли, що правильніше зробити це самостійно. Це величезна заслуга керівника відділу сапорту. Я лише задав вектор, сказавши, що нам треба розбиратися. Вона пірнула в це питання, “зфранкенштейнила” купу різних API через Zapier та інші інструменти, і вийшов перший MVP-варіант. Ми давно використовуємо Intercom для обробки запитів клієнтів. Intercom свого часу випустив свою AI-школу, але вона була дорогою і працювала лише англійською. Нам треба було українською та російською, і щоб це було дешево. Ми використали API GPT (ще до GPT-4), різні інструменти, як-от Make, Zapier, та Intercom як інтерфейс спілкування. У підсумку Intercom сприймає нашого AI-агента, якого ми називаємо Назар, як звичайного співробітника. Він обробляє запити, і Intercom не дивує, що одна “людина” може обробити 300 запитів на день.
Які зміни ви помітили після впровадження цього рішення?
Від 40 до 70% запитів клієнтів обробляє штучний інтелект із NPS у 99%. Клієнти не помічають, що спілкуються не з людиною. Але це не готове рішення, модель постійно тренується. Якщо AI отримує скріншот, він ще не може його обробити і під’єднує людину. Щомісяця ми економимо від 5 до 8 тисяч доларів, зменшивши кількість сапортів, але збільшивши їх пропускну здатність. Клієнти отримують компетентну відповідь у будь-який час доби, і їхнє сприйняття не змінилося — вони думають, що спілкуються з людиною. Банальний приклад: увечері юзер пише запит, AI відповідає, вирішує питання. Наступного дня юзер пише знову, йому щось не подобається, і він просить: “А можна менеджера, з ким я вчора спілкувався?” А це був AI. Таких кейсів у нас багато. Загалом за півтора року ми зекономили близько 46 тисяч доларів.
Хто з команди займався розробкою рішення? Які труднощі виникали?
За це відповідав керівник відділу сапорту разом із ще одним співробітником сапорту. Один програміст допомагав на рівні концепції, але це не було його основною задачею. Інтеграції прописували нетехнічні колеги. Основна трудність — галюцинації моделі. Ми постійно дотреновуємо її, використовуючи промптінг і аналіз. У розмові з моделлю вказуємо, де вона відповіла правильно, а де ні. Це щоденний процес.
Окрім сапорту, у які напрямки діяльності запроваджено AI?
Ми випустили фінансовий асистент — FinMap AI Copilot, який аналізує фінансовий стан бізнесу та дає рекомендації. Це як фінансовий директор, який кладе звіт на стіл власнику з конкретними порадами. Наприклад, він може сказати: “Ваша категорія витрат збільшилася. Ось п’ять рекомендацій, що з цим зробити” або “Ваше співвідношення виручки до фонду зарплат зависоке, подумайте про зміну бонусної системи”. Зараз це на бета-тестуванні для 500 юзерів, які дають фідбек. Скоро розкатимо на всіх клієнтів, орієнтовно з 1 червня. AI-агент буде доступний у преміальних тарифах, але зараз він безкоштовний для тестувальників. Ми збираємо фідбек про якість відповідей, глибину аналізу та параметри, які клієнти хочуть бачити.
Який фідбек від бета-тестувальників? Чи є проблеми з галюцинаціями?
Якщо даних замало, AI дає занадто загальну відповідь, що не дуже круто. Але серйозних галюцинацій, як-от поради “їсти каміння”, немає. Головний інсайт: підприємці слабо розуміють, навіщо потрібен фінансист у бізнесі. Коли вони бачать, як AI підсвічує проблеми, вони шоковані й кажуть: “Як ми жили без цього раніше?” Це як лобове скло в машині — незамінна функція, яку недооцінюють. Ми хочемо запровадити це для якомога більшої кількості підприємців, щоб їхній бізнес став стійкішим.
Чи були у команди перестороги щодо впровадження AI?
Щодо продуктового напряму — усі в захваті. Але у відділі сапорту були перестороги, що AI замінить людей. Фінансисти теж переживають, але ми пояснюємо, що AI підсвічує потребу у фінансисті, а потім людина пірнає в бізнес глибше. У нас є окремий відділ фінансистів на аутсорсі, які супроводжують бізнеси з управлінського обліку. AI — це лід-магніт, який залучає клієнтів до живих фінансистів. Я прогнозую кратне зростання кількості клієнтів і послуг, які надають люди. AI підсвічує, наприклад, що бізнес продає продукти в мінус або власник забирає замало грошей. Живий фінансист потім будує стратегію, як це виправити. Це як воронка: клієнт приходить до AI, отримує PDF-звіт, розуміє важливість фінансиста й переходить до співпраці з людиною.
Якби ви впроваджували AI зараз, із чого б почали?
Зараз ми працюємо над голосовим інтерфейсом, щоб із FinMap можна було розмовляти про бізнес, як із професійним фінансистом. Це буде реалізовано за один-два місяці. Сапорт залишається хорошою точкою входу, але голосовий інтерфейс — це наступний крок через розвиток технологій.
Який інструментарій AI є найбільш ефективним для вашої компанії?
У продуктовому рішенні ми використовуємо інтеграції через API ChatGPT, Make, Zapier та Intercom. Окремі компоненти, як-от нейронки для фінансових моделей, використовуються поверхово. Сапорт і розробка застосовують AI технічно, але в побуті це більше для текстів чи повідомлень. Виділити один інструмент складно.
Які ще цілі у впровадженні AI?
У відділі продажів AI прослуховує розмови, аналізує відповідність скриптам і емоційність. У маркетингу ми постійно підштовхуємо команду використовувати AI, але хтось робить це краще, хтось гірше. Це поки стареньке впровадження.
Які поради ви дали б підприємцю, який тільки починає впроваджувати AI?
Якщо є можливість, розвивайте внутрішню експертизу. Я б не йшов до підрядників, хоча можу помилятися. Почав би із сапорту, де є типові питання від клієнтів. Це найпростіший спосіб розпочати.
🔗 Хочеш приєднатися до BusinessMatch та познайомитися з Олександром?
Платформа обʼєднує підприємців, фаундерів, експертів, які вже трансформують ринки.
Дізнатися більше → Business Match
Чому і коли ви вперше задумалися про впровадження штучного інтелекту? Що було тригером?
Було два тригери. По-перше, відчуття, що ми вже запізнюємося, що всі щось зробили, а ми ще ні, тому побігли щось придумувати. По-друге, ми зрозуміли, що можемо зекономити кошти у відділі сапорту та збільшити його пропускну здатність. Це було приблизно півтора-два роки тому.
Чому ви почали впроваджувати AI саме з відділу сапорту?
Ми почали з сапорту, тому що це відносно рутинна робота. Люди задають плюс-мінус одні й ті самі питання, і ми даємо плюс-мінус однакові відповіді. До того ж, якщо це бот, клієнтів це зазвичай дратує, тому у нас завжди була обробка людьми. Але ми побачили можливість, що AI може давати human-like відповіді, що підвищить лояльність клієнтів і ефективність.
Як виглядало впровадження AI алгоритмічно? Від вибору інструменту до фінальної інтеграції.
Ми не розглядали підрядників, бо на той момент їх просто не було. Ми розуміли, що правильніше зробити це самостійно. Це величезна заслуга керівника відділу сапорту. Я лише задав вектор, сказавши, що нам треба розбиратися. Вона пірнула в це питання, “зфранкенштейнила” купу різних API через Zapier та інші інструменти, і вийшов перший MVP-варіант. Ми давно використовуємо Intercom для обробки запитів клієнтів. Intercom свого часу випустив свою AI-школу, але вона була дорогою і працювала лише англійською. Нам треба було українською та російською, і щоб це було дешево. Ми використали API GPT (ще до GPT-4), різні інструменти, як-от Make, Zapier, та Intercom як інтерфейс спілкування. У підсумку Intercom сприймає нашого AI-агента, якого ми називаємо Назар, як звичайного співробітника. Він обробляє запити, і Intercom не дивує, що одна “людина” може обробити 300 запитів на день.
Які зміни ви помітили після впровадження цього рішення?
Від 40 до 70% запитів клієнтів обробляє штучний інтелект із NPS у 99%. Клієнти не помічають, що спілкуються не з людиною. Але це не готове рішення, модель постійно тренується. Якщо AI отримує скріншот, він ще не може його обробити і під’єднує людину. Щомісяця ми економимо від 5 до 8 тисяч доларів, зменшивши кількість сапортів, але збільшивши їх пропускну здатність. Клієнти отримують компетентну відповідь у будь-який час доби, і їхнє сприйняття не змінилося — вони думають, що спілкуються з людиною. Банальний приклад: увечері юзер пише запит, AI відповідає, вирішує питання. Наступного дня юзер пише знову, йому щось не подобається, і він просить: “А можна менеджера, з ким я вчора спілкувався?” А це був AI. Таких кейсів у нас багато. Загалом за півтора року ми зекономили близько 46 тисяч доларів.
Хто з команди займався розробкою рішення? Які труднощі виникали?
За це відповідав керівник відділу сапорту разом із ще одним співробітником сапорту. Один програміст допомагав на рівні концепції, але це не було його основною задачею. Інтеграції прописували нетехнічні колеги. Основна трудність — галюцинації моделі. Ми постійно дотреновуємо її, використовуючи промптінг і аналіз. У розмові з моделлю вказуємо, де вона відповіла правильно, а де ні. Це щоденний процес.
Окрім сапорту, у які напрямки діяльності запроваджено AI?
Ми випустили фінансовий асистент — FinMap AI Copilot, який аналізує фінансовий стан бізнесу та дає рекомендації. Це як фінансовий директор, який кладе звіт на стіл власнику з конкретними порадами. Наприклад, він може сказати: “Ваша категорія витрат збільшилася. Ось п’ять рекомендацій, що з цим зробити” або “Ваше співвідношення виручки до фонду зарплат зависоке, подумайте про зміну бонусної системи”. Зараз це на бета-тестуванні для 500 юзерів, які дають фідбек. Скоро розкатимо на всіх клієнтів, орієнтовно з 1 червня. AI-агент буде доступний у преміальних тарифах, але зараз він безкоштовний для тестувальників. Ми збираємо фідбек про якість відповідей, глибину аналізу та параметри, які клієнти хочуть бачити.
Який фідбек від бета-тестувальників? Чи є проблеми з галюцинаціями?
Якщо даних замало, AI дає занадто загальну відповідь, що не дуже круто. Але серйозних галюцинацій, як-от поради “їсти каміння”, немає. Головний інсайт: підприємці слабо розуміють, навіщо потрібен фінансист у бізнесі. Коли вони бачать, як AI підсвічує проблеми, вони шоковані й кажуть: “Як ми жили без цього раніше?” Це як лобове скло в машині — незамінна функція, яку недооцінюють. Ми хочемо запровадити це для якомога більшої кількості підприємців, щоб їхній бізнес став стійкішим.
Чи були у команди перестороги щодо впровадження AI?
Щодо продуктового напряму — усі в захваті. Але у відділі сапорту були перестороги, що AI замінить людей. Фінансисти теж переживають, але ми пояснюємо, що AI підсвічує потребу у фінансисті, а потім людина пірнає в бізнес глибше. У нас є окремий відділ фінансистів на аутсорсі, які супроводжують бізнеси з управлінського обліку. AI — це лід-магніт, який залучає клієнтів до живих фінансистів. Я прогнозую кратне зростання кількості клієнтів і послуг, які надають люди. AI підсвічує, наприклад, що бізнес продає продукти в мінус або власник забирає замало грошей. Живий фінансист потім будує стратегію, як це виправити. Це як воронка: клієнт приходить до AI, отримує PDF-звіт, розуміє важливість фінансиста й переходить до співпраці з людиною.
Якби ви впроваджували AI зараз, із чого б почали?
Зараз ми працюємо над голосовим інтерфейсом, щоб із FinMap можна було розмовляти про бізнес, як із професійним фінансистом. Це буде реалізовано за один-два місяці. Сапорт залишається хорошою точкою входу, але голосовий інтерфейс — це наступний крок через розвиток технологій.
Який інструментарій AI є найбільш ефективним для вашої компанії?
У продуктовому рішенні ми використовуємо інтеграції через API ChatGPT, Make, Zapier та Intercom. Окремі компоненти, як-от нейронки для фінансових моделей, використовуються поверхово. Сапорт і розробка застосовують AI технічно, але в побуті це більше для текстів чи повідомлень. Виділити один інструмент складно.
Які ще цілі у впровадженні AI?
У відділі продажів AI прослуховує розмови, аналізує відповідність скриптам і емоційність. У маркетингу ми постійно підштовхуємо команду використовувати AI, але хтось робить це краще, хтось гірше. Це поки стареньке впровадження.
Які поради ви дали б підприємцю, який тільки починає впроваджувати AI?
Якщо є можливість, розвивайте внутрішню експертизу. Я б не йшов до підрядників, хоча можу помилятися. Почав би із сапорту, де є типові питання від клієнтів. Це найпростіший спосіб розпочати.
🔗 Хочеш приєднатися до BusinessMatch та познайомитися з Олександром?
Платформа обʼєднує підприємців, фаундерів, експертів, які вже трансформують ринки.
Дізнатися більше → Business Match
Щоб отримати доступ до всього матеріалу — підпишіться на AI Club.
99$/щомісяця
Що пропонує AI CLUB?
🤝 Майбутні AI-однодумці
60+ перевірених AI-експертів і підприємців, які вже інтегрували AI у свій бізнес.
📍 2 оффлайн івенти щомісяця
У Києві або Варшаві проходить AI Бізнес-розбір — жива сесія з AI-експертом, під час якої власник бізнесу з виручкою від $1 млн отримує персональну AI-стратегію.
📍 2 онлайн івенти щомісяця
Zoom-зустрічі з експертами з 8+ років досвіду, які розбирають реальні кейси впровадження AI у бізнес.
📚 База перевірених AI-експертів
Зі справжніми кейсами, відгуками та можливістю звернутись напряму до кожного.
💬 Закритий Telegram-чат
Постійний обмін досвідом, інсайдами та рішеннями у спільноті однодумців.
🧠4 щомісячних практичних AI-кейсів
Добірка практик використання підприємцями AI у реальному бізнесі у формі коротких статей про результативність інтеграції АІ.
🔥 AI-челленджі
Перша в Україні 3-тижнева інтенсивна програма, яка допомагає системно впровадити AI у бізнес та побачити перші результати вже за 7 днів.
💼 Доступ до Business Match
Соціальна мережа для підприємців, де можна знайти партнерів, клієнтів, інвесторів та менторів.
🧑💻 4 авторські промпти на місяць
Готові промпти для бізнесу, маркетингу, аналітики та оптимізації процесів.
💻 4 AI-програми на місяць
Огляд та інструкції по використанню 4 найефективніших AI-інструментів щомісяця
