Кейс под соглашение о неразглашении · ИИ-обогащение данных
Как ИИ-агент обогатил реестр компаний по ОГРН, очистил базу и добавил триггеры для связи
Коротко о результате: ИИ-агент обогащает список организаций по ОГРН: находит контакты, очищает дубли и добавляет триггеры для своевременной связи. На выходе команда продаж получает валидированную базу, готовую к запуску коммуникаций.
Клиент пришел с типовой задачей для отдела продаж: был список организаций, где в большинстве строк оставались только
название компании и ОГРН. Нужна была не просто выгрузка, а полноценное обогащение данных компаний для продаж:
поиск электронной почты и телефонов, уточнение руководителей, добавление деловых признаков и удаление контактов, которые уже есть в системе продаж.
Основную обработку выполнял ИИ-агент обогащения.
Соглашение о неразглашении: отрасль, бренд и конкретные юрлица обезличены
Задача клиента и ход работ ИИ-агента
На старте клиенту было важно получить рабочую базу для отдела продаж, а не просто список компаний.
Поэтому в процесс сразу включили очистку от дублей, проверку качества контактов и формирование триггеров для своевременной коммуникации.
- Гипотеза 1: по ОГРН можно восстановить валидную карточку компании даже при минимальном входе.
- Гипотеза 2: часть контактов уже есть у клиента, значит дедупликация базы обязательна до передачи результата.
- Гипотеза 3: для продаж важен не один контакт, а совокупность каналов связи и роль ответственного лица.
- ИИ-агент нормализовал вход: очистка названий, проверка ОГРН, единый формат полей.
- ИИ-агент собрал контакты компаний: электронная почта, телефоны, сайт, руководитель, дополнительные признаки.
- Сопоставили с системой продаж клиента по ИНН/ОГРН и удалили строки, где контакты уже были в наличии.
- Добавили триггеры взаимодействия: окончание аккредитации и активный набор сотрудников на hh.ru.
- Проверили и отбраковали слабые каналы поиска, которые давали низкую точность и лишний информационный шум.
ВходРеестр организаций с ОГРН
ОбработкаИИ-обогащение и проверка контактов
ОчисткаУдаление дублей и сверка с системой продаж
ВыдачаБаза с триггерами для связи
Пример того, как выглядел итоговый файл
Ниже — визуальный фрагмент формата выдачи. В реальном проекте карточек больше, а доступ к полям зависит от условий неразглашения и роли пользователя.
enrichment_result_nda.xlsx · Лист: Итог Обновлено сегодня
| Компания | ОГРН | Эл. почта | Телефон | Дата окончания аккредитации | Триггер |
| Компания A | 11*********** | sales@company-a.ru | +7 (9**) ***-**-** | 11.10.2026 | Связаться заранее |
| Компания B | 10*********** | info@company-b.ru | +7 (4**) ***-**-** | — | Контакт уже есть в системе продаж |
| Компания C | 12*********** | contact@company-c.ru | +7 (8**) ***-**-** | 04.03.2027 | Набор на hh.ru |
Что важно в этом кейсе: как ИИ-агент обогащает базу компаний по ОГРН,
как найти контакты организаций и убрать дубли, как использовать дату аккредитации и найм как триггер,
ИИ-помощник для обогащения данных, ИИ-сотрудник для отдела продаж,
кейс подготовки базы для точечных коммуникаций.
Проверка электронной почты: в результате проверки удалили 168 нерабочих адресов.
В итоговой базе осталось 963 рабочих адреса электронной почты, пригодных для коммуникации.
Роль ИИ-агента в кейсе - Автоматически: нормализует входные данные, собирает контакты и формирует первичные триггеры.
- Автоматически: сортирует карточки по приоритету и выделяет записи с риском ошибок.
- Вручную: менеджер подтверждает спорные строки и финальный список перед запуском коммуникаций.
Отзыв клиента «Мы давно хотели привести базу в порядок, но руками это тянулось бесконечно. Команда сделала все очень бережно: оставили рабочие контакты, убрали лишнее, дали понятные триггеры для связи. В итоге менеджеры начали работать с базой без раздражения и с хорошей отдачей.»
Олег Мартынов, владелец компании
Объем работоколо 1 873 компаний на входе, 892 записи в итоговом файле после очистки
Проверка эл. почтыудалено 168 нерабочих, осталось 963 рабочих адреса
Результаточищенная база с триггерами для своевременной связи отдела продаж