Кейс под соглашение о неразглашении · ИИ-сопоставление реестров

Как ИИ-агент сопоставил базу клиента с внешним реестром и подготовил проверенный список для отдела продаж

Коротко о результате: ИИ-агент сопоставляет внутренний список с внешним реестром, выделяет надежные совпадения и формирует записи на дополнительную проверку. В результате отдел продаж получает проверенную базу с приоритетами и триггерами контакта.

Клиент обратился с задачей сопоставления внутренних данных с внешним реестром: нужно было сверить список специалистов и организаций, подтвердить надежные совпадения и дополнить карточки полезной информацией для работы отдела продаж. Для основной аналитики и сортировки гипотез использовали ИИ-агента сопоставления. Публичная версия кейса подготовлена с соблюдением соглашения о неразглашении: без названий организаций и отраслевых деталей.

Соглашение о неразглашении: отраслевые названия, реестр и участники скрыты

Контекст проекта, гипотезы и ход работ ИИ-агента

На старте в двух массивах были разные форматы записи, сокращения и неполные поля. Поэтому работу строили от самых надежных критериев к менее точным: сначала строгая проверка, затем расширенные гипотезы.

  • Гипотеза H1 (сработала): совпадение ФИО руководителя организации и специалиста. Получено 77 организаций и 83 подтвержденные записи специалистов.
  • Гипотеза H12 (на проверку): граф связей через опорных специалистов с учетом серии удостоверения, близости номера и пересечения методов; кандидатов формировал ИИ-агент.
  • Гипотеза H11 (на проверку): сопоставление по объектам и методам контроля с порогом сходства; предварительную сортировку выполнял ИИ-агент.
  • Гипотеза по вакансиям (сработала): работодатели, которые активно нанимают профильных специалистов на hh.ru за последние 90 дней.
  • Гипотеза по социальной сети (отклонена): низкая точность, много нерелевантных совпадений.
Что добавили для бизнес-применения 1) В карточки организаций добавили дату окончания аккредитации как триггер взаимодействия. 2) База с датами загружена в систему продаж, чтобы менеджеры связывались с клиентами заранее и по понятному поводу. 3) Отдельно использовали набор сотрудников на hh.ru как сигнал для своевременного контакта.

Пример визуального формата итоговой выгрузки

Ниже показан обезличенный пример: подтвержденные совпадения, статус проверки и триггеры для работы в системе продаж.

registry_matching_nda.xlsx · Лист: Matched Проверка завершена
ОрганизацияСтатус в реестреТип сопоставленияДата окончания аккредитацииСигнал по hh.ruКомментарий
Орг. XПодтвержденоТочное15.11.2026Есть наборЗагружено в систему продаж как повод для связи
Орг. YТребует проверкиВероятное03.02.2027Нет набораНужна дополнительная проверка
Орг. ZПодтвержденоТочное22.08.2026Есть наборПриоритетная коммуникация
Логика выдачи: сначала передается проверенный слой сопоставления, затем слой с контактами и триггерами, а отдельно — список записей «требует проверки», чтобы менеджеры не тратили время на неоднозначные карточки. ИИ-агент приоритизирует спорные записи и ускоряет ручную валидацию.
Что важно в этом кейсе: как ИИ-агент сопоставляет реестры организаций, как проверить аккредитацию и выделить рабочие триггеры для связи, как приоритизировать записи на ручную проверку, ИИ-помощник для сопоставления данных, ИИ-сотрудник для обработки реестров, кейс подготовки валидированной базы для отдела продаж.
Роль ИИ-агента в кейсе
  • Автоматически: строит первичное сопоставление записей и сортирует совпадения по степени надежности.
  • Автоматически: выделяет триггеры для коммуникации и формирует список на дополнительную проверку.
  • Вручную: менеджер подтверждает неоднозначные совпадения перед передачей базы в работу.
Отзыв клиента
«Для нас это была сложная история с разными реестрами и неоднозначными совпадениями. Понравилось, что нам не “отдали сырой файл”, а аккуратно разложили данные: что уже надежно, что нужно проверить, с кем лучше связываться в первую очередь. Это сильно экономит время отдела продаж.»
Марина Лебедева, директор по маркетингу
Подтверждено77 организаций и 83 записи специалистов по H1
Дополнительно217 записей по H12 и 5 948 по H11 для проверки
Сигналыдата аккредитации и найм на hh.ru для своевременной связи

Обсудить проект

Оставьте контакты — расскажем как наилучшим образом внедрить ИИ в ваш бизнес. Без обязательств.
«Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности»