UBISS AI · AI-инфраструктура для бизнеса
Интеллект, который работает внутри бизнеса.
Разрабатываем специализированные микромодели, MCP-серверы и агентные интерфейсы, которые делают бизнес-процессы быстрее, дешевле и управляемее.
«Где мой заказ 48213? Обещали доставить вчера»
intent.classifyНамерениестатус заказамикромодель · CPU · 2 мсentity.extractНомер заказа48213микромодель · 3 мсsentiment.scoreТональностьнедовольство → приоритет вышемикромодель · 1 мсmcp.get_order_statusMCP-сервер компаниив пути, доставка завтра1С · вызов в журналеllm.fallbackБольшая модельне понадобиласьуверенность 0,97 ≥ 0,90
«Заказ 48213 уже в пути, доставим завтра до 18:00. Извините за задержку.»
Что создаём
Собираем AI-контур вокруг реальной задачи.
Не продаём «нейросеть вообще». Находим конкретную операцию, источник данных, правила безопасности и измеримый следующий шаг.
Микромодели
Узкий интеллект под одну операцию: миллисекунды, обычный процессор, локальный запуск.
Открыть разделMCP-серверы
Делаем товары, услуги и действия компании доступными ИИ-агентам — по правилам бизнеса.
Открыть разделВозможности агентов
Атомарные действия: поиск, сравнение, запись, покупка, возврат.
Открыть разделБизнес-процессы
Путь от входящего события до проверяемого результата.
Открыть разделИнтеграции
CRM, ERP, документы, базы данных и внутренние API в одном контуре.
Открыть разделОтраслевые решения
Готовые сценарии для торговли, финансов, медицины, HoReCa, логистики и B2B.
Открыть разделМикромодели
Не каждой задаче нужна большая языковая модель.
Наименьшая модель, которая обеспечивает требуемое качество, часто выигрывает по задержке, стоимости и контролю. Большая LLM остаётся для сложного.
Сложное рассуждение, генерация, неструктурированный контекст
Одна операция: класс, сущность, сигнал или оценка
Зависит от сети, провайдера и длины ответа
Миллисекунды на обычном процессоре
Растёт вместе с каждым запросом
Модель работает на вашей инфраструктуре
Облако провайдера или GPU-сервер
CPU · ARM · Edge — внутри контура компании
Ошибку сложно воспроизвести и объяснить
Метрики на ваших данных и порог уверенности
- Сообщение клиента
- Намерение
- Номер заказа
- Проверка уверенности
- Только сложное → LLM
Примеры из каталога
Все 30 микромоделейОпределение намерения клиента
- вход
- Текст
- выход
- Класс намерения
Определение спама
- вход
- Текст
- выход
- Логическое значение
Извлечение номера заказа
- вход
- Текст · документ
- выход
- Сущность
Анализ тональности
- вход
- Текст
- выход
- Положительный · нейтральный · отрицательный
Классификация товара
- вход
- Текст · таблица
- выход
- Категория
Определение языка
- вход
- Текст
- выход
- Код языка
MCP для бизнеса
Сделайте свой бизнес доступным ИИ-агентам.
MCP — понятный и управляемый интерфейс к вашим товарам, услугам, данным и действиям. Не просто коннектор к базе данных.
- Пользователь«Запишите меня к кардиологу на пятницу, после обеда»запрос на естественном языке
- ИИ-агентПонимает задачу и выбирает инструментsearch_doctors → book_appointment
- MCP-сервер клиники · UBISS AIПроверяет права и параметры, просит подтверждениетолько разрешённые действия
- Системы компанииМедицинская система · расписание · CRM
book_appointmentинструмент MCP- вход
- врач, слот, пациент
- результат
- идентификатор записи
- доступ
- OAuth 2.0 · RBAC
- контроль
- подтверждение пациента · журнал · лимит частоты
- 01Права
Агент видит только разрешённые данные и действия конкретного пользователя.
- 02Подтверждение
Оплата, запись, отмена и другие критичные действия — только после явного «да».
- 03Журнал
Каждый вызов инструмента сохраняется: кто, когда, с какими параметрами и результатом.
- 04Лимиты
Частота запросов и объём операций ограничены на стороне сервера, а не на честном слове.
Даёт ИИ-агенту безопасный доступ к каталогу, корзине, заказам и возвратам.
Позволяет агенту подобрать специалиста и безопасно управлять записью пациента.
Подключает меню, состав блюд, аллергены, бронирование и заказ доставки.
Показывает номера и условия проживания, рассчитывает стоимость и оформляет бронирование.
Услуги
От узкой модели до рабочего AI-контура.
Выберите точку входа по задаче. Если формулировка пока неясна, начнём с разбора процесса и предложим первый проверяемый результат.
Все услугиРазработка микромоделей
Узкая модель под одну операцию: классификацию, поиск, прогноз или контроль качества.
от 250 000 ₽→02Обучение и дообучение микромодели
Подготовим данные, обучим модель на вашем процессе и проверим, где она действительно заменяет ручную работу.
по оценке→03Разработка MCP-серверов
Безопасный агентный интерфейс к товарам, услугам, данным и действиям вашей компании.
от 350 000 ₽→04Разработка агентных интерфейсов
Сценарии, инструменты и ограничения, с которыми ИИ-агент действительно может работать.
от 300 000 ₽→05Оптимизация расходов на LLM
Маршрутизация, кэш, локальные модели и контроль качества вместо слепого масштабирования токенов.
от 250 000 ₽→06Разработка ИИ-агентов
Агент, который получает контекст, вызывает инструменты и передаёт человеку исключения.
от 700 000 ₽→07Автоматизация бизнес-процессов
Процесс от входящего события до проверяемого результата и понятной эскалации.
от 450 000 ₽→08Интеграция ИИ с корпоративными системами
CRM, ERP, почта, документы, базы данных и внутренние API в одном контуре.
от 350 000 ₽→09Локальное развёртывание ИИ
Обработка чувствительных данных внутри согласованной инфраструктуры компании.
от 500 000 ₽→Как работаем
Каждый этап заканчивается решением, а не презентацией.
Состав и глубина работ зависят от состояния данных, числа интеграций и цены ошибки.
- 01
Разбираем задачу
Фиксируем процесс, пользователей, источники данных, ограничения и критерий полезности.
Карта процесса и критерий успеха - 02
Собираем пилот
Оставляем только тот объём, который нужен, чтобы проверить гипотезу на реальном сценарии.
Пилот на реальных данных - 03
Проверяем качество
Определяем границы автоматизации, ошибки, уверенность и момент передачи человеку.
Метрики и правила эскалации - 04
Готовим запуск
Документируем решения, подключаем наблюдение и передаём понятный план развития.
Запуск и план развития
Подход
AI — часть рабочей системы, а не отдельная игрушка.
UBISS AI продолжает подход UBISS: разобраться в бизнес-задаче, принять архитектурные решения и довести проект до работающего запуска.
Подробнее о подходеДержим внутри проекта
- Бизнес-контекст и критерий полезного результата.
- Архитектуру данных, моделей, инструментов и интеграций.
- Качество, права, аудит и границы автоматических действий.
- План запуска и передачу решений команде заказчика.
Чего не обещаем
- Не называем концепцию готовым продуктом.
- Не придумываем точность и экономию до проверки на ваших данных.
- Не подключаем агента к критичной операции без подтверждений и журнала.
- Не начинаем с технологии, если не понятен процесс.
Каталог решений
Начните с задачи, а не с названия технологии.
Следующий шаг
Опишите задачу — подберём правильный AI-контур.
Можно начать с разработки MCP, обучения микромодели, оптимизации LLM или короткого разбора процесса. Название технологии знать не обязательно.
- 01лично разберём бизнес-контекст
- 02отделим пилот от лишнего объёма
- 03обозначим данные, риски и следующий результат