דילוג לתוכן
comark

AI בתוך העסק שלכם. לא לידו.

אנחנו מחברים מודלים של OpenAI ו-Claude ל-CRM, למסמכים ולתהליכי העבודה שלכם, כדי שה-AI יעבוד על מה שבאמת קורה בעסק. כל עוזר רואה רק מה שהמשתמש שלו מורשה לראות, מתעד כל צעד ומחכה לאישור של אדם לפני שמשהו מגיע ללקוח.

מודלים
OpenAI · Claude
בקרה
אישור של אדם
כל צעד
מתועד
דוגמה לריצה של תהליך מענה לפניות: לקוח מבקש בוואטסאפ לשנות הזמנה, העוזר קורא את ההזמנה ושני נהלים, מנסח תשובה, עובר שלוש בדיקות ומחכה שאיש מכירות יאשר לפני שה-CRM מתעדכן.

מה אנחנו בונים

שתים עשרה יכולות. ארבעה תפקידים ש-AI באמת ממלא.

כל יכולת עובדת בתוך מערכת שכבר יש לכם (CRM, תיבת פניות, אתר או כלי פנימי) ולא בחלון צ׳אט נפרד.

עוזר לצוותעוזרי AI · עוזרי ידע · סיכומים

פחות חיפושים, פחות הקלדה חוזרת.

  • עוזרי AI

    בתוך הכלים שהצוות כבר עובד בהם, לא באפליקציה נפרדת.

    ״נסח הצעת מחיר מהשרשור הזה״

  • עוזרי ידע פנימיים

    תשובות מהנהלים, מהמדריכים ומעבודות קודמות, עם מקורות.

    ״מה חלון ההחזר בהזמנות קבוצתיות?״

  • סיכומים

    שרשורים ארוכים, שיחות ומסמכים, מתומצתים לעיקר.

    ״סכם את החודש האחרון של הלקוח״

נותן שירות ללקוחותתשובות לפניות · חיפוש AI · המלצות

תשובות מהירות יותר שנשארות מדויקות.

  • שירות לקוחות עם AI

    טיוטות תשובה ממאגר הידע; הנציג בודק ושולח.

    הצעת תשובה · 2 מקורות

  • חיפוש AI

    חיפוש באתר ובקטלוג שמבין למה אנשים מתכוונים.

    ״מלון שקט ליד הים, שני ילדים״

  • המלצות

    מוצרים, חבילות או צעד הבא שמתאימים, על סמך היסטוריה אמיתית.

    לקוחות במסלול הזה הזמינו גם…

עושה את העבודהסוכני AI · טיפול במסמכים · צעדים בתהליך

המשימות החוזרות נעשות לבד, עם אישור.

  • סוכני AI

    משימות של כמה שלבים, על פני כמה מערכות, בגבולות ההרשאות שאתם קובעים.

    בדיקת מלאי ← עדכון הזמנה ← הודעה

  • טיפול במסמכים

    מסווגים מיילים, טפסים ומסמכים, מחלצים מהם שדות ומנתבים הלאה.

    חשבונית PDF ← שדות ← ERP

  • צעדים בתהליך

    מוסיפים שלבי AI לתהליכים שכבר רצים אצלכם.

    ליד חדש ← ניקוד ← שיוך

מבין את הנתוניםAI ב-CRM · אנליטיקה עם AI · ניתוח נתונים

שואלים בשפה פשוטה, מקבלים תשובה.

  • AI ב-CRM

    סיכומי לידים, רשומות מועשרות והצעות לצעד הבא.

    הצעד הבא: לשלוח הצעה למשפחה

  • אנליטיקה עם AI

    שואלים את הדוחות במקום לבנות חדשים.

    ״איזה סניף צמח הכי הרבה ברבעון?״

  • ניתוח נתונים עם AI

    מזהים דפוסים, חריגות וקטגוריות במאגרי נתונים גדולים.

    תיוג כל הפניות לפי נושא

איפה ה-AI מתחבר

שכבת AI אחת. כל מערכת יכולה להשתמש בה.

במקום בוט נפרד לכל מחלקה, אנחנו בונים שכבה אחת מבוקרת בין הנתונים לאפליקציות, וכך מנהלים הרשאות, יומנים ומודלים במקום אחד.

01 · נתוני החברה

  • CRM ורשומות לקוחות
  • מסמכים ונהלים
  • שיחות · וואטסאפ, מייל
  • הזמנות
  • קטלוג מוצרים ושירותים
  • דוחות

02 · שכבת AIפרטית · עם הרשאות · מתועדת

משותפת לכל המערכות

  • חיבורים ושליפהsearch · embeddings
  • ניתוב בין מודליםOpenAI · Claude · other
  • פרומפטים, כלים ופעולותAPI · webhooks
  • הרשאות ובקרותpolicy
  • הערכה ויומן ביקורתquality · cost

אדם מאשר פעולות שמגיעות ללקוח ופעולות בלתי הפיכות

03 · איפה זה עובד

  • CRMסיכומי לידים
  • אתרחיפוש AI
  • תיבת פניותטיוטות תשובה
  • מכירותהצעד הבא
  • דוחותשאלות פשוטות
  • כלים פנימייםעוזר ידע
  • מחברים, לא מעתיקים

    הנתונים נקראים ממערכת המקור ברגע הבקשה, לפי ההרשאות של אותה מערכת.

  • יומן ביקורת אחד

    כל שאלה, מקור, תשובה ופעולה נרשמים ביומן אחד שאפשר לעבור עליו.

  • מחליפים מודל, שומרים על המערכת

    האפליקציות מדברות עם השכבה ולא עם ספק, אז כדי להחליף מודל מספיק לשנות הגדרה.

בפועל

איך זה נראה ביום שלישי בבוקר.

שלוש דוגמאות ל-AI בתוך המסכים של היום-יום. הממשקים להמחשה, עם נתוני דוגמה.

דוגמה: איש קשר ב-CRM עם סיכום AI של 14 הודעות ו-2 שיחות, שלושה שדות שחולצו והצעה לצעד הבא.

סיכום AI ב-CRM

כל הקשר עם הלקוח, בעשר שניות קריאה.

השיחות הופכות לסיכום, לשדות מובנים ולהצעה לצעד הבא, שאיש המכירות מאשר.

דוגמה: תיבת פניות שבה לקוח שואל על ביטול לילה במלון, עם הצעת תשובה שמפנה לשני מקורות וכפתורים לשימוש, לעריכה או לביטול.

הצעת תשובה בתיבת הפניות

טיוטה ראשונה שנשענת על הנהלים שלכם.

הנציג רואה מאיפה הגיעה כל עובדה, עורך אם צריך ושולח. שום דבר לא יוצא לבד.

דוגמה: עוזר פנימי שעונה על שאלה על החזרים בהזמנות קבוצתיות, מפנה לשני מסמכים ומחפש רק במסמכים שהמשתמש מורשה לפתוח.

עוזר ידע פנימי

כל תשובה, עם העמוד שממנו היא באה.

כל תשובה מגיעה עם מקורות שהעובדים יכולים לבדוק, וכשהעוזר לא יודע, הוא אומר את זה.

01 / 03 · החליקו

מודלים ופלטפורמות

לא תלויים במודל. בוחרים מודל לכל משימה.

אנחנו משלבים את OpenAI ואת Claude דרך ה-API שלהם, וכשפרויקט צריך, גם מודלים אחרים שזמינים ב-API. כל משימה מקבלת את המודל שמצליח הכי טוב על מקרי הבדיקה שלכם. מודדים, לא מניחים.

  • OpenAIOpenAI API

    מודלי GPT לניסוח, לחילוץ, לסיווג ולסיכומים.

  • ClaudeAnthropic API

    מודלי Claude לעוזרים, לניתוח ולעבודה על מסמכים ארוכים.

  • מודלים נוספים ב-APIאותו ממשק

    נכנסים מאחורי שכבת ה-AI כשהעלות, השפה או כללי הנתונים דורשים.

ai-layer / routingהגדרה לדוגמה
ai-layer / routing · הגדרה לדוגמה
משימהמודלנבחר לפי
support.draft_replyClaudeנבחר לפי: בדיקה על פניות קודמות
crm.summariseOpenAIנבחר לפי: איכות מול עלות לקריאה
kb.answer_citedClaudeנבחר לפי: דיוק ההפניות בסט בדיקה
inbox.classifyמודל קטן ומהירנבחר לפי: מהירות בתעבורה חיה
fallbackספק שנינבחר לפי: זמינות

אמון ובקרה

AI שאפשר להפעיל, ולתת עליו דין וחשבון.

הבקרות נכנסות לארכיטקטורה כבר בסדנה הראשונה. אנחנו מתכננים אותן יחד עם הצוות שלכם ומתעדים אותן, כדי שתדעו בדיוק מה המערכת רואה ומה היא יכולה לעשות.

יומן ביקורת · run 4821דוגמה
יומן ביקורת · run 4821 · דוגמה
09:42:08retrievecrm.booking 20417
09:42:09modeldraft_reply
09:42:10checkprice_check · pass
09:43:31approvesales · edited 1 line
09:43:32actioncrm.note.create
  • הרשאות

    ה-AI רואה רק מה שמי ששואל מורשה לראות. הגישה נקבעת לפי התפקידים שכבר מוגדרים במערכות שלכם.

    לפי תפקיד · לפי מקור

  • גבולות הנתונים

    אנחנו מגדירים אילו נתונים מגיעים למודל, מה מוסתר לפני שהנתונים יוצאים מהמערכות שלכם, ואיזה ספק מעבד אותם.

    הסתרה · לפי שדה

  • תיעוד וביקורת

    כל שאלה, מקור, פלט ופעולה נרשמים ביומן, כך שאפשר לשחזר מאיפה הגיעו כל תשובה וכל שינוי.

    תיעוד לכל בקשה

  • אדם מאשר

    כל מה שיוצא ללקוח מחכה תמיד לאישור של אדם. בצעדים פנימיים, כמו הערות ותיוג ב-CRM, מוותרים על האישור רק כשהיומן מראה שהם אמינים.

    כללי אישור לכל פעולה

  • הערכה

    אנחנו בונים סטים של בדיקות מהמקרים האמיתיים שלכם ומודדים איכות לפני העלייה לאוויר, ושוב אחרי כל שינוי בפרומפט או במודל.

    בסיס · רגרסיה

הרשאות

ה-AI רואה רק מה שמי ששואל מורשה לראות. הגישה נקבעת לפי התפקידים שכבר מוגדרים במערכות שלכם.

לפי תפקיד · לפי מקור

גבולות הנתונים

אנחנו מגדירים אילו נתונים מגיעים למודל, מה מוסתר לפני שהנתונים יוצאים מהמערכות שלכם, ואיזה ספק מעבד אותם.

הסתרה · לפי שדה

תיעוד וביקורת

כל שאלה, מקור, פלט ופעולה נרשמים ביומן, כך שאפשר לשחזר מאיפה הגיעו כל תשובה וכל שינוי.

תיעוד לכל בקשה

אדם מאשר

כל מה שיוצא ללקוח מחכה תמיד לאישור של אדם. בצעדים פנימיים, כמו הערות ותיוג ב-CRM, מוותרים על האישור רק כשהיומן מראה שהם אמינים.

כללי אישור לכל פעולה

הערכה

אנחנו בונים סטים של בדיקות מהמקרים האמיתיים שלכם ומודדים איכות לפני העלייה לאוויר, ושוב אחרי כל שינוי בפרומפט או במודל.

בסיס · רגרסיה

יומן ביקורת · run 4821דוגמה
יומן ביקורת · run 4821 · דוגמה
09:42:08retrievecrm.booking 20417
09:42:09modeldraft_reply
09:42:10checkprice_check · pass
09:43:31approvesales · edited 1 line
09:43:32actioncrm.note.create

איך אנחנו עובדים

מתחילים קטן. מוכיחים. ואז מרחיבים.

כל שלב נגמר בהחלטה שלכם, על סמך נתונים. ממשיכים להשקיע רק אם הפיילוט הוכיח את עצמו.

סדנת גילוי

יחד עם האנשים שישתמשו בו, ממפים תהליך אחד או שניים, את הנתונים שמאחוריהם ואיפה AI יחסוך זמן אמיתי.

  • רשימה קצרה של שימושים
  • סקירת נתונים והרשאות
  • היקף הפיילוט ומדדי ההצלחה

פיילוט

משתמשים אמיתיים, נתונים אמיתיים והיקף מוגבל. מודדים מול סט בדיקות שנבנה מהדוגמאות שלכם.

  • חיבור עובד
  • תוצאות ההערכה
  • החלטה: ממשיכים או עוצרים

פרודקשן

מתחברים ל-CRM, לתיבת הפניות או למסמכים, עם הרשאות קריאה וכתיבה לפי תפקיד, ועם תיעוד ואישורים שכבר פועלים.

  • עלייה לאוויר
  • הדרכת הצוות
  • נוהל הפעלה ותיעוד
שוטף

ניטור

עוקבים אחרי איכות, עלות ושימוש, ומעדכנים פרומפטים ומודלים כשהנתונים והצרכים שלכם משתנים.

  • סקירת איכות ועלות
  • עדכוני מודלים ופרומפטים
  • סקירה קבועה עם הצוות שלכם

01 / 04 · החליקו

סיפור לקוח

AI בתוך ה-CRM של סוכנות נסיעות.

Nazarene Tours · CRM

עוזר ותהליך מסמכים שעובדים על הנתונים של הסוכנות

עוזר
עוזר שמפעיל כלים על נתוני הלקוחות, המכירות, השירות, התמחור והשיווק שב-CRM.
מסמכים
דוחות סטטיסטיקה חודשיים של שדה התעופה בעברית, שמודל קורא עמוד אחרי עמוד מול סכמה קשיחה.
בדיקות
כל טבלה שחולצה נבדקת מול הסיכומים שמודפסים בדוח לפני שהיא נשמרת.
לסיפור המלא
שלבי תהליך הסטטיסטיקה של שדה התעופה ב-CRM של Nazarene Tours: העלאת ה-PDF, שחזור רשת הטבלה, קריאת כל עמוד במודל מול סכמת JSON, בדיקה מול הסיכומים המודפסים ושמירת כל טבלה.

שאלות נפוצות

שאלות על פרויקטי AI.

הנתונים שלנו ישמשו לאימון המודלים?

אנחנו לא עושים את זה. גם לפי התנאים הנוכחיים של הספקים, ה-API העסקי שאנחנו עובדים איתו לא מאמן מודלים על הנתונים שנשלחים אליו, כברירת מחדל. לפני העלייה לאוויר אנחנו עוברים איתכם על התנאים, שולחים רק את השדות שהמשימה צריכה, ויכולים להסתיר פרטים אישיים לפני שהם יוצאים מהמערכות שלכם.

מה קורה כשה-AI טועה?

זה יקרה לפעמים. בגלל זה כל מה שיוצא ללקוח מחכה לאישור של אדם, כל תשובה מפנה למקור שלה וכל ריצה מתועדת. טעויות שמתגלות בבדיקה נכנסות לסט הבדיקות, וכל שינוי נבדק מולו.

זה בעצם צ׳אטבוט לאתר?

בדרך כלל לא. רוב הערך נמצא בתוך העבודה: טיוטות לצוות התמיכה, סיכומים ב-CRM, תשובות לעובדים מתוך מסמכים פנימיים. אפשר גם לבנות צ׳אטבוט ציבורי, עם אותם כללים ואותה גישה לנתונים.

באיזה מודל אתם משתמשים?

במודלים של OpenAI ו-Claude. לכל משימה בוחרים מודל אחרי בדיקה על הדוגמאות שלכם. עלות, מהירות ואיכות התשובה משתנות ממשימה למשימה, ולכן פרויקט אחד יכול לעבוד עם כמה מודלים. החיבור גם מאפשר להחליף מודל בהמשך.

איך יודעים שזה עובד?

לפני העלייה לאוויר מסכמים על סט של מקרים אמיתיים ועל התשובה הנכונה לכל אחד. כל שינוי נבדק מולו, ואחרי ההשקה יומן הבדיקות מראה כמה פעמים אנשים עורכים או דוחים פלט.

מתחילים מתהליך אחד

הביאו תהליך אחד. נראה לכם איפה AI משתלב.

סדנת גילוי עם המהנדסים שלנו, ותשובה כנה איפה AI יעזור ואיפה לא.

כדאי להביא

  1. תהליך שגוזל לצוות זמן
  2. כמה דוגמאות אמיתיות: מיילים, פניות, מסמכים
  3. המערכות המעורבות ומי מאשר מה