Искусственный интеллект
для бизнеса

Анализ данных и прогнозирование

Применение:

— анализ трендов;
— быстрое принятие решений на основе данных.

Бизнес сталкивается с огромными объемами данных, которые могут содержать ценную информацию. Анализ данных с помощью ИИ позволяет выявлять тренды в поведении пользователей и своевременно реагировать на них. Результаты можно использовать для прогнозирования, что позволит принимать решения быстрее конкурентов.

Машинное зрение

Применение:
— распознавание лиц с камер наблюдения, обнаружение подозрительных объектов на фото/видео;
— учет товаров на полках, анализ покупательских привычек;
— автоматизация производства, оценка качества, контроль геометрии продукции и анализ материалов с микроскопов и дефектоскопов;
— оцифровка документов.

Разрабатывается на базе сверточных нейронных сетей (CNN) — работа которых моделирует по структуре нейронные связи зрительной коры головного мозга человека. Помогает автоматизировать масштабные процессы в ритейле, промышленности, безопасности.

Рекомендательные системы

Применение:
— построение систем рекомендаций для персонализированного выбора контента или товаров;
— фильтрации;
— разработка решений, учитывающих интересы пользователей и бизнес-цели.

Разработка алгоритмов для создания персонализированного контента, подборок услуг и товаров. Применяется в стриминговых сервисах, в маркетплейсах и цифровых продуктах по заказу услуг, продуктов или товаров.

Обработка естественного языка (NLP)

Применение:
— извлечение и структурирование информации, анализ тональности текста;
— генерация текста и создание чат-ботов, цифровых двойников-консультантов;
— автоматизация обработки юридических документов, перевод и разъяснение текста.

Это подраздел компьютерных наук, который занимается тем, чтобы компьютеры могли понимать и обрабатывать человеческий язык. Задача NLP — программировать компьютеры для анализа и обработки данных на естественном языке. Используется в разработке диалоговых систем, машинном переводе, рекламе, аналитических программах.

Обучение и настройка моделей

Применение:
— разработка и дообучение кастомных моделей машинного обучения для специфических задач;
— настройка и использование LLM (large language models) для улучшения бизнес-процессов.

Дообучение моделей на прикладных данных, создание собственных AI-моделей или интеграция существующих в бизнес-процессы.

Реализация виртуальных помощников и чат-ботов

Применение:

— создание многофункциональных голосовых и текстовых ассистентов с интеграцией в корпоративные системы.

Чат-боты выполняют рутинные задачи — обработка запросов, планирование встреч, управление расписанием. Они могут работать 24/7, обеспечивая поддержку пользователей в любое время. Виртуальный помощник может снизить затраты на персонал и улучшить качество клиентского сервиса.

Интеграция AI-решений

Применение:
— внедрение и настройка AI-решений в существующие бизнес-процессы и приложения, включая обработку изображений, аудио и видео в мобильные и веб-приложения.

Помогает снижать издержки и повышать производительность за счет автоматизации.

Data Science и обработка данных

Применение:
— сбор, нормализация, обогащение данных, выявление аномалий и паттернов;
— анализ данных с использованием статистических методов и машинного обучения.

Это важные инструменты для анализа информации и извлечения из нее полезных инсайтов.

Генерация изображений и персонализированных моделей

Применение:
— создание изображений по текстовым описаниям, тренировка моделей для индивидуализированных портретов и других изображений.

Примеры таких систем включают DALL-E от OpenAI и Midjourney. Эти модели обучаются на больших наборах данных, содержащих изображения и соответствующие им текстовые описания. В результате они могут создавать уникальные изображения, которые соответствуют заданным параметрам. Можно тренировать модель для создания портретов, учитывающих особенности конкретного человека. Это может применяться в различных сферах, таких как искусство, мода, реклама и в медицине для создания визуализаций.

Проверяем, насколько хорошо модель справляется с поставленной задачей, проводим сравнение результатов с ключевыми показателями эффективности (KPI) и вносим необходимые коррективы.

Начинаем со сбора данных для обучения модели и анализа бизнес-процессов. На основе собранных данных создаем архитектуру модели и проводим детальное тестирование, оценивая ее эффективность и точность.

После успешного тестирования разрабатываем прототип вашего AI-решения, чтобы оценить работу модели в реальных условиях бизнеса, а также собрать обратную связь и внести финальные улучшения.

Разработка прототипа

Развитие проекта

После подтверждения гипотезы мы переходим к этапу масштабирования. Адаптируем и интегрируем решение в бизнес-процессы, чтобы максимально задействовать потенциал AI.

Команда аналитиков и дизайнеров создает пользовательский интерфейс, понятный для каждого сотрудника. После релиза требуется провести калибровку алгоритмов и мониторинг производительности, чтобы обеспечить надёжность и высокую точность анализа данных.

Разработка под ключ

Разрабатываем цифровые продукты и автоматизируем бизнес процессы с применением AI.

— проводим аудит бизнес-процессов и формируем продукт с учетом поставленных целей
— используем продуктовый подход в разработке
— управляем жизненным циклом создания продукта

Аутстаффинг AI-специалистов

Аутстаффинг
AI-специалистов

Предоставляем команды и отдельных специалистов для реализации AI-проектов на заказ.

— усиление вашей IT-команды специалистами узких направлений
— разработка нестандартных решений с применением AI
— подключаемся на любой стадии на срок от 3-х месяцев

В продажах

Для анализа спроса и потребительского поведения. Создание персонализированных предложений для покупателей

В HoReCa

Для идентификации пользователей отелей, например, Apeiron Space

В ритейле

Для управления инцидентами
в крупных сетях, например, кейс по автоматизации Магнит. Для автоматической выкладки товаров, управления складом и производственными процессами

В промышленности

Для контроля качества выпускаемой продукции и автоматизации производства