5%

95%

увеличилось количество успешных рейсов

на

до

повысилась точность прогнозирования успешности рейсов

Создали систему прогнозирования успешности рейсов по вывозу строительных отходов для улучшения управления процессами и снижения финансовых потерь

Прогнозирование успешности рейсов по вывозу отходов строительства в момент запуска рейса

системы на базе ИИ

7%

5%

увеличилась точность прогнозирования пола

на

на

увеличилась точность прогнозирования возраста

Разработали алгоритм повышения точности прогнозирования пола и возраста на основе ответов различных вендоров

Ансамблирование экспертных оценок вендоров по прогнозированию пола и возраста с камер видеонаблюдения

системы на базе ИИ

6

3%

планирование закупки серверного оборудования

снизились риски поломки серверов

на

на

мес вперед

Разработана система прогнозирования загрузки серверов для оптимизации ресурсов и предотвращения пиковых нагрузок, которая позволяет эффективно управлять ИТ-инфраструктурой

Система прогнозирования загрузки серверов: рост эффективности управления вычислительными ресурсами

системы на базе ИИ

6-9

планирование ИТ-бюджета и тендерных процедур

на

мес вперед

Как повысить эффективность закупок недостающего ПО, благодаря планированию ИТ-бюджета и тендерных процедур

Система прогнозирования использования лицензий ПО: снижение затрат и простоев

системы на базе ИИ

20%

10%

повысилась эффективность планирования

на

на

снизилось количество просроченных план-графиков

Как прототип системы прогнозирования план-графиков помогает заранее реагировать на отставания и улучшает производственные процессы

Исследование по прогнозированию динамики план-графиков для роста эффективности производства

системы на базе ИИ

автоматизация рутинных задач и трудоемких процессов

прогнозирование и анализ поведения клиентов, отраслевых трендов

прогнозирование ресурсов производства, планов-графиков и прочее

персонализированные решения для повышения качества обслуживания клиентов

Бизнес-ценности

об услуге

Схема разработки систем на базе ИИ

Обследование и сбор данных

Разработка модели

Внедрение модели

Сопровождение

Обследование и сбор данных

01/04

Анализ данных, бизнеса и производственных процессов

Формирование прикладных гипотез

Помощь в выстраивании процесса сбора, обогащения, нормализации и обновления необходимых данных для обучения ML-моделей

Определение модели хранения данных и алгоритмов обработки

Разработка модели

02/04

Выбор оптимальной ML-модели

Создание новых собственных математических моделей для сложных нестационарных динамических процессов

Обучение модели ИИ, тестирование и валидация

Внедрение модели

03/04

Интеграция ML-модели во внутренние системы обновления данных

Тестирование на различных наборах данных

Настройка мониторинга модели и различных метрик качества

Развертывание модели в промышленном контуре

Сопровождение

04/04

Обновление новых версий модели

Обучение работе с ML-моделью сотрудников на местах

Техническая поддержка, устранение сбоев и проблем

возможность динамически рассчитывать лучшую стоимость услуги

Персонализация тарифов

по аналитическим данным: востребованности, адаптируемости, ценах и предложениях конкурентов, исторических данных и др., ML-модель определяет оптимальную стоимость услуги

БИЗНЕС ЦЕННОСТИ:

/01

максимизировать конверсию продаж и повысить точность ценообразования

обеспечить поставщикам услуг рост доходов и потребительской лояльности

минимизация расходов на товарные остатки

Прогноз запроса складских запасов

расчет востребованности продукта по определенным параметрам, например, история продаж, текущие цены, акционные предложения, география продаж

БИЗНЕС ЦЕННОСТИ:

/02

повышение доступности ассортимента в торговых точках

оптимизация товарных запасов

оценка эффективности работы поставщиков

обеспечение высокого уровня сервиса

увеличение маржинальности продаж

Оптимизация ценообразования

на основе данных: спрос, адаптируемость, цены конкурентов, срок годности, исторических данных об объемах закупок, ML-модель определяет оптимальную стоимость продукта

БИЗНЕС ЦЕННОСТИ:

/03

минимизация расходов на списание и утилизацию продуктов

удержание клиентов за счет персонализированных коммуникаций

Прогнозирование оттока клиентов

для прогноза, какие текущие клиенты не станут больше использовать продукт, ML-модель сравнивает параметры существующих и ушедших клиентов, например, вовлеченность, историю заказов, половозрастные признаки и пр.

БИЗНЕС ЦЕННОСТИ:

/04

повышение уровня сервиса

Определение периодов высокого спроса на доставку

на основе исторических данных о количестве и размере заказов, с учетом географии продаж, ML-модель прогнозирует наиболее востребованное время на доставку заказов и необходимое количество курьеров

БИЗНЕС ЦЕННОСТИ:

/05

расширение территориального охвата, при высокой скорости доставки в любые периоды

выявление подозрительных аккаунтов с более высокой точностью, чем традиционные методы

Выявление накрутки отзывов и оценок товара на маркетплейсах

ML-модель обучается на истории активности текущих пользователей, а также пользователей с заблокированными аккаунтами, например, количество оставленных комментариев, оценок, публикаций в день, дата регистрации и др.

БИЗНЕС ЦЕННОСТИ:

/06

возможность бороться с накруткой рейтингов и отзывов

повышение доверия пользователей

увеличение среднего чека

Планирование промоакций

ML-решение проводит анализ ключевых параметров предыдущих промоакций и прогнозирует результаты будущих

БИЗНЕС ЦЕННОСТИ:

/07

сокращение товарных остатков

рост доверия и лояльности клиентов

Прогноз времени доставки товара

на основе исторических данных компании: сроки доставки разных типов товаров, данные о поставщике и его местоположении, отзывы клиентов

БИЗНЕС ЦЕННОСТИ:

/08

по внешним данным: погода, сезонность, курсы валют

на основе заданных ограничений, например, кол-во курьеров на смене

рост выручки компании и лояльности клиентов за счет высокого уровня персонализации

Рекомендательные системы

ML-модель прогнозирует какой товар, услуга или рекламное предложение будут интересны клиенту

БИЗНЕС ЦЕННОСТИ:

/09

решение учитывает данные о клиентах, продуктовых предпочтениях: история заказов, средний чек покупки, вовлеченность и др. и сопоставляет с данными о других пользователях для формирования прогноза

Машинное обучение и статистический анализ

Scikit-learn

Statsmodels

CatBoost/XGBoost/LightGBM

Keras/TensorFlow

Pytorch

Кластеризация и алгоритмы группировки

KMeans

AgglomerativeClustering

SpectralClustering

AffinityPropagation

DBSCAN

Обработка и анализ текстовых данных

NLTK

Gensim

BERTopic

SpaCy

Компьютерное зрение

OpenCV

Keras/TensorFlow

Pytorch

Ultralytics

Интерактивные среды
и визуализация данных

Jupyter Notebook

Matplotlib

Seaborn

Langchain/Llamaindex

Flowise

LLM*

Разработка
и деплоймент

FastAPI

Docker

Plotly

Streamlit

Gradio

Большие языковые модели (LLM)

GigaChat

ChatGPT

YandexGPT

Проприетарные:

LLaMA

Gemma

Открытые:

Mixtral

Saiga

Тарифы на создание моделей на базе ИИ

стоимость

в зависимости от сложности проекта

Стоимость

Сроки разработки

от

30

рабочих дней

Стоимость договора определяется индивидуально, в зависимости от конкретной бизнес-задачи

Разработка программного обеспечения и решений Big Data

Отправьте запрос, и генеральный директор свяжется с вами в течение 1 часа

Выберите удобный способ связи

Можно прикрепить не более 3 файлов размером
до 3 Мб каждый. Форматы: doc, docx, pdf, ppt, pptx.