We use cookies to ensure our website works quickly and easily. Choose which cookies you allow us to use. Learn more in our Privacy Policy.
 

Разработка систем на базе ИИ

Разработка и внедрение ИИ-систем для бизнеса:
от консалтинга и импортозамещения до автоматизации процессов, прогнозирования и персонализации.

Консалтинг в области ИИ

Заказная разработка сервисов ИИ

Повышение точности моделей ИИ

Импортозамещение западного ПО на основе открытого ПО и собственных алгоритмов

методы машинного обучения и технологии искусственного интеллекта
научный
подход
ориентация на работу
с данными
гарантия
12 месяцев
Кейсы
Наши проекты
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
30%
до
снижение затрат на закупаемые лицензии ПО
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
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 моделей машинного обучения
Определение модели хранения данных и алгоритмов обработки
Разработка модели
02/04
Выбор оптимальной модели машинного обучения
Создание новых собственных математических моделей для сложных нестационарных динамических процессов
Обучение модели ИИ, тестирование и валидация
Внедрение модели
03/04
Интеграция модели машинного обучения 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 моделью машинного обучения сотрудников на местах
Техническая поддержка, устранение сбоев и проблем
Пример применения моделей машинного обучения 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, 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, 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, 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

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

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

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
Стек технологий
Технологии работы с ИИ
Машинное обучение
и статистический анализ
Scikit-learn
Statsmodels
CatBoost/XGBoost/LightGBM
Keras/TensorFlow
Pytorch
Кластеризация
и алгоритмы группировки
KMeans
AgglomerativeClustering
SpectralClustering
AffinityPropagation
DBSCAN
Компьютерное зрение
OpenCV
Keras/TensorFlow
Pytorch
Ultralytics
Обработка и анализ текстовых данных
NLTK
Gensim
BERTopic
SpaCy
ClearML
Feast
Docker
Kserve
FastAPI
Apache Spark
Apache Airflow
Разработка и MLOps
Langflow
Langfuse
Vllm
Qdrant
Neo4j
Guardrails
Разработка на основе больших языковых моделей: Langchain/Langgraph
Интерактивные среды
и визуализация данных
Jupyter Notebook
Matplotlib
Seaborn
Plotly
Streamlit
Gradio
Большие языковые модели
ChatGPT
YandexGPT
Проприетарные:
Qwen
Gemma
Открытые:
Deepseek
Сообщение об успешной отправке!