Спрос рынка на ML-решения стабильно растет как среди коммерческих заказчиков, так и госсектора.
Платформа позволяет:
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
10 дней бесплатного тестирования с поддержкой