Сценарий: вопрос в Messenger
@assistant → RAG по Knowledge с цитатой; при необходимости — заявка ITSM с контекстом.
Задача
Сотрудники используют ChatGPT для внутренних вопросов — риск утечки. База знаний есть, но L1 перегружен типовыми вопросами. Отдельный RAG-проект — месяцы без actions в заявках. CISO не видит журнал запросов к AI.
Для кого
Организации с требованиями к data boundary: CEO — ИИ как инструмент, не shadow IT; CIO — единый LLM gateway; CISO/DPO — audit и запрет confidential наружу; сотрудники — ответы в Messenger.
Ключевые возможности
- LLM gateway: routing по классу данных; on-prem LLM guide
- RAG по STP Knowledge — ACL-aware, цитаты, отказ без прав
- MCP-коннекторы ITSM, Tasks, Knowledge; read-only SIEM
- Web + Messenger @assistant; shared history (opt-in)
- NL-summary алертов SIEM без export PII в public LLM
- Audit, квоты, rate limits — export для DPO
Выгоды для бизнеса
- Меньше рутины L1 и SOC; ответы по вашим документам
- Контроль data boundary — не ChatGPT в браузере
- Журнал для DPO и CISO
Почему STP, а не отдельный инструмент
- Actions в ITSM/Tasks через MCP — native, не custom plugins
- RAG ACL из STP Knowledge; on-prem LLM first-class
- SIEM alert summarize и создание задачи из диалога
Модели поставки
В вашем контуре — развёртывание на вашей инфраструктуре или в вашем облаке.
Облако STP — быстрый пилот без подготовки собственной инфраструктуры.
Точную модель выбираем после знакомства с вашей инфраструктурой и требованиями безопасности.
Сравнение с аналогами
Часто сравнивают с ChatGPT Enterprise, Microsoft Copilot, GigaChat, YandexGPT, Dify и Open WebUI.
| Критерий | STP | Аналоги и альтернативы |
|---|---|---|
| Actions в ITSM / Tasks | MCP native | Нет / custom |
| RAG ACL | Knowledge STP | Сложно |
| On-prem LLM | First-class | Опция |
| SIEM context | Built-in | Нет |
STP AI — операционный слой платформы с data boundary и audit, не публичный chatbot. Качество ответов при on-prem зависит от выбранной модели.
Вопросы по STP AI
Данные уходят в публичные нейросервисы?
Нет. STP AI в вашем контуре или согласованном облаке; routing по sensitivity; audit prompt/response.
Какие модели?
On-prem (Ollama/vLLM) и внешние по политике tenant; выбор под требования безопасности, качества и бюджета.
Видит ли AI всё?
Только документы и tools по RBAC пользователя; confidential не отправляется в public LLM.
Типовые сценарии работы
Короткие схемы показывают, как продукт помогает пользователю, ИТ-команде и руководителям в типовых ситуациях.
Сценарий: summary алерта SIEM
AI резюмирует алерт для handoff между сменами и создаёт задачу расследования.
Дополняет на платформе STP
Модули, которые усиливают STP AI в комплексной цифровой рабочей среде. На первой встрече обсудим, что действительно нужно внедрять сейчас.
STP Knowledge
Knowledge хранит знания, а ИИ помогает быстро находить ответы и объяснения.
Подробнее →STP Messenger
Messenger даёт сотрудникам привычный канал, где можно получать ответы из корпоративных знаний через ИИ-ассистента.
Подробнее →STP ITSM
Действия в сервисе ИТ-заявок и сервисных процессах через ассистента.
Подробнее →STP Insight
ИИ-аналитика и запросы к метрикам платформы.
Подробнее →Часто выбирают вместе с STP AI
Если вы выбираете несколько модулей, мы можем объединить их в пакет. Точный расчёт зависит от модели размещения, масштаба и состава внедрения.
Цифровая рабочая среда
−15%Коммуникации, сервисы, знания, ИИ и аналитика — для компаний, которые собирают рабочие процессы в единую среду.
STP Messenger · STP ITSM · STP Tasks · STP Knowledge · STP AI · STP Insight
Обсудить STP AI и экосистему STP
Можно начать с одного модуля или собрать комплексное решение под вашу задачу.
Запросить индивидуальную демонстрацию