СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ
Заполните форму, мы свяжемся с вами в течение 6 часов.
у нас cookie
ок
Проверка концепции внедрения AI (Proof of concept)
Разработка концепта для определения целесообразности и эффективности решения задач с помощью AI.
/ Проверка концепции внедрения AI (Proof of concept)
и примеры использования
Отрасли
Ритейл и e-commerce
- Персонализация рекомендаций и маркетинговых акций.
- Прогнозирование спроса и управление запасами.
- Автоматическое (динамическое) ценообразование.
- Анализ отзывов и соцсетей (определение тональности, выявление трендов).
- Компьютерное зрение для автоматической выкладки товаров.
- Пример PoC: Проверка эффективности AI в прогнозировании продаж для оптимизации складских запасов.
Финансы и банки
- Фрод-мониторинг и аномалий в транзакциях.
- AI-скоринг клиентов для выдачи кредитов.
- Автоматический анализ документов (распознавание, верификация).
- Предиктивная аналитика для финансового планирования.
- Чат-боты и виртуальные помощники для клиентов.
- Пример PoC: Тестирование модели AI для обнаружения подозрительных транзакций.
Промышленность и производство
- Предиктивное обслуживание оборудования (предсказание поломок).
- Компьютерное зрение для контроля качества продукции.
- Оптимизация цепочек поставок (логистика, маршрутизация).
- Автоматизация работы с документацией (чертежи, спецификации).
- Пример PoC: Проверка точности AI в выявлении дефектов на конвейере.
Медицина и фармацевтика
- Анализ медицинских изображений (рентген, КТ, МРТ).
- Персонализированные рекомендации по лечению.
- Прогнозирование заболеваемости и эпидемий.
- Автоматизация медицинской документации (распознавание записей врача).
- Пример PoC: Проверка AI-модели для ранней диагностики заболеваний на основе КТ-снимков.
Логистика и транспорт
- Оптимизация маршрутов доставки (AI для предсказания задержек).
- Прогнозирование загрузки складов.
- Компьютерное зрение для автоматизации инвентаризации.
- Предиктивное обслуживание транспортных средств.
- Пример PoC: AI для динамического планирования маршрутов грузовиков.
Энергетика и ЖКХ
- Оптимизация потребления энергии (умные сети, smart grids).
- Предиктивное обслуживание оборудования.
- Прогнозирование спроса на электроэнергию.
- Анализ утечек и аномалий в распределительных сетях.
- Пример PoC: AI-модель для предсказания аварий на ТЭЦ на основе сенсорных данных.
Телеком и IT
- Анализ сетевого трафика и предотвращение сбоев.
- Оптимизация потребления ресурсов дата-центрами.
- AI-чат-боты для клиентской поддержки.
- Автоматизированный анализ логов и устранение неполадок.
- Пример PoC: Модель AI для предсказания перегрузок в сети и их предотвращения.
Страхование
- Автоматический расчет страховых рисков.
- Анализ заявок на страховые выплаты (фрод-детекция).
- Определение стоимости страховых полисов с AI.
- NLP для обработки страховых документов.
- Пример PoC: Проверка AI на анализе фотоаварий для автоматической оценки ущерба.
Гостиничный бизнес и туризм
- Динамическое ценообразование на номера.
- Чат-боты и голосовые ассистенты для гостей.
- Анализ отзывов и репутационный менеджмент.
- Прогнозирование загрузки отелей.
- Пример PoC: AI для персонализированных рекомендаций по номерам и услугам отеля.
Образование
- Персонализированное обучение (адаптивные курсы).
- Анализ данных студентов для предсказания их успеваемости.
- Автоматическая проверка домашних заданий и тестов.
- Чат-боты и AI-тьюторы.
- Пример PoC: Проверка эффективности AI в автоматической проверке эссе.
Кейсы
Этапы Proof of Concept (PoC) при внедрении AI
ШАГ 1
Определение целей и критериев успеха
- Формулировка бизнес-задачи и ключевых метрик, по которым будет оцениваться успешность PoC.
- Определение ролей и зоны ответственности в команде.
ШАГ 2
Анализ и подготовка данных
- Сбор и исследование доступных данных, определение их качества и релевантности.
- Очистка, преобразование и формирование набора данных, пригодного для обучения и тестирования моделей.
ШАГ 3
Выбор инструментов и методологии
- Определение подходящих алгоритмов, фреймворков и технологий для решения поставленной задачи.
- Уточнение требований к инфраструктуре (оборудование, облачные сервисы и т.д.).
ШАГ 4
Разработка и обучение пилотной модели
- Создание прототипа (модели или сервиса), интегрированного с тестовой средой.
- Настройка гиперпараметров и итеративное улучшение качества модели.
ШАГ 5
Тестирование и оценка результатов
- Проведение комплексной проверки (точность, производительность, устойчивость) в соответствии с ранее определёнными метриками.
- Сравнение результатов с контрольными показателями (benchmark) или существующими методами решения.
ШАГ 6
Анализ стоимости и рисков
- Оценка затрат на развертывание пилотного решения и возможных рисков (правовые, технологические, организационные).
- Подготовка прогноза по окупаемости и влиянию на бизнес-процессы.
ШАГ 7
Формирование рекомендаций и планов дальнейшего развития
- Итоговый отчёт с результатами PoC, рекомендациями по улучшению и масштабированию.
- Подготовка дорожной карты для следующего этапа — полноценного внедрения (MVP или продакшен).
Сроки: от 1 месяца
Стоимость: от 2 млн
В чем хороши
ИИ-экспертность И МАТЕМАТИКА
Сделали более 150 проектов в AI.
Большинство сотрудников имеют награды в международных олимпиадах по математике.
90% сотрудников окончили МФТИ и другие топовые технические ВУЗы.
Команда
Софаундер Ярослав Шмулев ex. руководитель ML-направления в ритейл в SAP консалтинге и ex. CPO в Joom B2B.
Умеем говорить на бизнес-языке, внедрять практики SAP и работать над метриками.
Консалтинг, метрики
Ярослав Шмулев
Софаундер / Технический директор
Сервисная разработка
Так что с классической хард разработкой и дизайном у нас тоже очень хорошо.
Cофаундер Влад Савин
управлял топ-15 разработчиков софта KOTELOV и топ-10 дизайн-студий — MAX.
управлял топ-15 разработчиков софта KOTELOV и топ-10 дизайн-студий — MAX.
Влад Савин
Софаундер / Head of projects