Мы используем файлы cookie для быстрой и удобной работы сайта. Выберите, какие файлы cookie вы разрешаете нам использовать. Подробнее в Политике конфиденциальности.
Send a request and our specialists will contact you within 1 hour.
By clicking the "Send" button, you give your unambiguous consent to the processing of your personal data to the extent and for the purposes defined in the Personal Data Processing Policy.
Get development
Submit a request and gain access to a training manual from a leading company expert!
By clicking the "Send" button, you give your unambiguous consent to the processing of your personal data to the extent and for the purposes defined in the Personal Data Processing Policy.
Разработка систем на базе ИИ
Получите рекомендации от экспертов «ДЮК Технологии», как обрабатывать данные и решать отраслевые бизнес-задачи прогнозирования, используя технологии ИИ
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
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
Шаг 1
Шаг 2
Шаг 3
об услуге
Схема разработки систем на базе ИИ
Обследование и сбор данных
Разработка модели
Внедрение модели
Шаг 4
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
Пример применения ML-моделей в области торговли и услуг
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