телеграм

vlad.savin@r77.ai

ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ

у нас cookie

ок

Проверка концепции внедрения AI (Proof of concept)

Разработка концепта для определения целесообразности и эффективности решения задач с помощью AI.

Главная

/ Проверка концепции внедрения AI (Proof of concept)

оставить заявку

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

промышленность

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

оставить заявку

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.

Влад Савин

Софаундер / Head of projects