Детальная информация

Данная работа посвящена разработке и обоснованию проекта внедрения интеллектуальной CRM-системы с использованием технологий искусственного интеллекта в студенческом акселераторе «Грант-Лаб» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого. Цель исследования  -  создание системы, позволяющей повысить эффективность сопровождения студенческих проектов, снизить рутинную нагрузку на кураторов и обеспечить масштабирование деятельности акселератора без пропорционального увеличения штата. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Проведён анализ эволюции CRM-систем и современных технологий искусственного интеллекта, применяемых в управлении взаимоотношениями с клиентами. 2. Выполнен анализ текущего состояния процессов управления взаимоотношениями с командами проектов в акселераторе «Грант-Лаб» и выявлены ключевые проблемы 3. Проведён научно обоснованный сравнительный анализ альтернативных архитектур интеллектуальной CRM-системы и выбран оптимальный вариант реализации. 4. Разработана концепция и детальная архитектура интеллектуальной CRM-системы на базе платформы Planfix и локального стека технологий искусственного интеллекта (Ollama + AnythingLLM + n8n). 5. Выполнена оценка экономической эффективности внедрения системы и разработаны методические рекомендации по её эксплуатации. Исследование выполнено на базе студенческого акселератора «Грант-Лаб» СПбПУ. Эмпирическую основу составили статистические данные акселератора за 2024–2025 гг., результаты A/B-эксперимента автора по оценке влияния генеративного ИИ на скорость обработки обращений, а также материалы научно-исследовательских работ по теме применения искусственного интеллекта в CRM-системах. В результате исследования разработана концепция интеллектуальной CRM-системы, включающая модули интеллектуальной обработки обращений, ведения карточки проекта, базы знаний на основе технологии RAG и предиктивной оценки проектов. Обоснована архитектура на базе российской платформы Planfix и локально развёрнутых моделей искусственного интеллекта. Проведённая оценка показала, что внедрение системы позволяет полностью окупить затраты менее чем за 2,5 года и обеспечивает возврат инвестиций более 500 % за четырёхлетний период. Разработанные решения направлены на повышение качества сопровождения студенческих проектов и создание условий для масштабирования деятельности акселератора.

The subject of the graduate qualification work is development and Implementation of an Intelligent Customer Relationship Management System Using Artificial Intelligence: A Case Study of the Grant-Lab Accelerator. The given work is devoted to the development and justification of a project for implementing an intelligent CRM system using artificial intelligence technologies in the student accelerator “Grant-Lab” at Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University. The aim of the research is to create a system that improves the efficiency of student project support, reduces the routine workload on curators, and enables the scaling of the accelerator’s activities without a proportional increase in staff. The research set the following goals: 1. Analysis of the evolution of CRM systems and modern artificial intelligence technologies applied in customer relationship management. 2. Analysis of the current state of project relationship management processes in the Grant-Lab accelerator and identification of key problems. 3. Scientifically grounded comparative analysis of alternative architectures for an intelligent CRM system and selection of the optimal implementation option. 4. Development of the concept and detailed architecture of an intelligent CRM system based on the Planfix platform and a local artificial intelligence technology stack (Ollama + AnythingLLM + n8n). 5. Evaluation of the economic efficiency of system implementation and development of methodological recommendations for its operation. The research was conducted on the basis of the student accelerator “Grant-Lab” at SPbPU. The empirical foundation included statistical data from the accelerator for 2024–2025, the results of the author’s A/B experiment on the impact of generative AI on request processing speed, and materials from research works on the application of artificial intelligence in CRM systems. The study resulted of the research, a concept of an intelligent CRM system was developed, including modules for intelligent request processing, project card management, a knowledge base based on RAG technology, and predictive project evaluation. The architecture based on the Russian Planfix platform and locally deployed AI models was substantiated. The evaluation demonstrated that the implementation of the system allows full cost recovery in less than 2.5 years and provides a return on investment exceeding 500% over a four-year period. The developed solutions are aimed at improving the quality of student project support and creating conditions for scaling the accelerator’s activities.