Облако.ру ML

ML позволяет бизнесу находить и реализовывать точки роста доходов и сокращения издержек

Поиск закономерностей и прогнозирования для принятия бизнес-решений

Автоматизация рутинных процессов в т.ч. чат-боты, отчеты и другое

Снижение влияния человеческого фактора на принятие решений за счет точных бизнес-выводов

Система рассчитывает спрос на продукт с учетом исторических продаж, местоположения, погоды, акций и других параметров. ML-решение оптимизирует расходы (место на складе, продажа скоропортящихся продуктов) и увеличивает продажи.

Эффект
-10% снижение расходов на склады
+0.5% рост маржинальности продаж

Решение позволяет тестировать различные типы сценариев акций на товары и помогает выбирать наиболее оптимальный с учетом поставленной бизнес-задачи.

ML-решение позволяет увеличить средний чек и количество клиентов.

Эффект
+1% рост маржинальности продаж
+6 p.p. рост эффективности промо-акций

Система ценообразования на основе AI для определения оптимальной стоимости продукта на основе спроса, срока годности и объема закупок. ML-решение позволяет увеличить маржинальность продаж и уменьшить расходы, связанные со списанием и утилизацией продуктов.

Эффект
+2% рост среднего чека
+25% снижение времени на определение цен

ML-модель анализирует характеристики банковской операции клиента в реальном времени, а при обнаружении угрозы мошеннической операции направляет клиенту предупреждение по операции. В случае выявления повышенного риска программа автоматически приостанавливает операцию. ML-решение позволяет эффективно предотвращать попытки банковского мошенничества.

Эффект
х2 рост выявления мошеннических схем

ML-модель на основе многофактор-ного анализа и данных о транзакциях сегментирует банковских клиентов на группы по схожим покупательским привычкам. Используя полученную кластеризацию, модель сопоставляет клиентов с клиентскими сегментами, что позволяет определить наиболее эффективное рекламное предложение для каждого отдельного случая.

Эффект
+10% рост конверсии в покупку банковских продуктов

Система оценивает нагрузку на работающие подразделения банка и его конкурентов, а также моделирует активность клиентов и уличный трафик. Результатом работы ML-решения является оценка эффективности открытия нового отделения банка в выбранной локации города.

Решение позволяет снизить издержки на содержание и открытие неэффективных отделений банка.

Эффект
+20% рост эффективности управления отделениями

Предиктивная ML-модель работает на основе данных, собираемых в реальном времени с датчиков мониторинга состояния оборудования. Также вовремя замечает малейшие изменения в работе техники, что позволяет избежать поломки.

Оптимизирует расходы на ремонтные работы и замену оборудования.

Эффект
+10% resource saving growth

ML-модель на основе многофакторного анализа (состояние точки, динамика и пр.), находит нетривиальные связи внутри работы электросетей и прогнозирует вероятность коммерческой потери.

Внедренная AI-система экономит затраты и улучшает процесс обнаружения незаконных подключений к электросетям.

Эффект
-4% снижение кол-ва незапланированных  остановок производства

ML-модель позволяет рассчитать влияние свойств сырья и параметров используемого оборудования на качество производимых продуктов.

Снижает стоимость производства конечного продукта за счет оптимизации режимов работы техники и расхода энергоемких ресурсов.

Эффект
-20% снижение количества «разладок» процесса