Анализируйте поступающие данные и предсказывайте возможные риски с помощью нейросетей!
Искусственный интеллект для бизнеса
Если у вас еще нет четкого плана напишите нам и наши специалисты обязательно вам помогут
Услуга разработки искусственного интеллекта
Искусственный интеллект (Artificial Intelligence) или просто ИИ (AI) – это совокупность технологий создания цифровых систем, которые могут решать интеллектуальные и творческие задачи не хуже человека. Сейчас мы наблюдаем взрывное развитие ИИ, которое меняет мир.
Приведем лишь несколько направлений создания искусственного интеллекта, которые уже сегодня доступны бизнесу:
Машинное
обучение (ML)
Это область разработки алгоритмов, способных обучаться и самосовершенствоваться без прямого вмешательства человека. Они обрабатывают огромные объемы данных и определяют в них закономерности, чтобы давать более точные результаты. Сегодня средства ML внедряются во всех областях, предусматривающих работу с большими объемами информации.
Глубокое
обучение (DL)
Это область искусственного интеллекта, которая предполагает развитие машинного обучения на базе искусственных нейросетей, имитирующих работу человеческого мозга. Как итог, глубокое обучение охватывает слои абстрактного анализа данных и иерархические методы. Сегодня DL позволяет создавать самые мощные модели ИИ, которые могут выполнять комплексные задачи не хуже человека.
Генеративный
интеллект
Разновидность искусственного интеллекта на базе больших языковых моделей (LLM), способная распознавать язык и генерировать новый контент, включая текст, программный код, видео-, аудиоматериалы и т.д. Сегодня генеративный ИИ стремительно трансформирует образование, науку, креативную индустрию и бизнес.
Компьютерное
зрение
Прикладной искусственный интеллект в бизнесе, распознающий и интерпретирующий любую визуальную информацию. Системы компьютерного зрения позволяют реализовать функционал распознавания лиц, создавать разумные телематические системы, контролировать качество продуктов на производственных линиях, анализировать изображения и снимки.
Проекты
Бизнес, которому будет полезен ИИ
Медицина
ИИ дает возможности для улучшения диагностики, лечения и управления медицинскими процессами.
Искусственный интеллект может применяться для:
— диагностики заболеваний с помощью анализа данных, способны давать рекомендации по лечению,
— персонализированного лечения на основе генетических и клинических данных пациентов,
— автоматизации административных задач, например, управление записями пациентов и расписанием врачей.
Финансы и банкинг
Внедрение ИИ в финансовый сектор помогает улучшить точность прогнозов, повысить безопасность и укрепить финансовую устойчивость.
Применяется для:
— оценки кредитоспособности через анализ финансовых данных клиентов,
— управления рисками, используя данные и прогнозные модели,
— автоматизации рутинных финансовых задач, например, бухгалтерского учета и обработки транзакций.
Образование
Внедрение ИИ в образовательный процесс поможет сделать обучение эффективным, доступным и адаптированным к индивидуальным потребностям каждого ученика. Используется для:
— создания персонализированных образовательных программ под потребности каждого ученика или студента,
— автоматизации административных задач, например, регистрации учеников, управления расписанием и обработки заявок,
— улучшения учебного процесса через разработку интерактивных обучающих платформ с использованием ИИ.
Логистика
Искусственный интеллект может помочь сделать процессы логистики более эффективными и экономичными. Применяется для:
— оптимизации маршрутов, что сокращает время и затраты на транспортировку,
— управления складскими запасами для прогнозирования спроса и оптимизации складских процессов,
— прогнозирования спроса, так как нейросеть можно научить анализировать исторические данные и рыночные тенденции.
Торговля
ИИ в продажах — помощник в коммуникации с клиентами, оптимизации процессов, собирает и анализирует данные о пользователях. В перспективе поможет увеличить доходы.
Применяется для:
— анализа потребительского поведения, чтобы разрабатывать маркетинговые стратегии,
— персонализации этих стратегий, которые помогают создавать персонализированные предложения для клиентов, увеличивая их удовлетворенность и лояльность,
— автоматизации клиентского обслуживания, например, чат-боты и виртуальные ассистенты помогают клиентам быстро получать ответы на вопросы и решать проблемы.
Производство
Внедрение ИИ в производство помогает компаниям улучшить качество продукции, снизить затраты, повысить безопасность и гибкость производства.
Может быть использован для:
— прогнозирования и предотвращения поломок оборудования с помощью данных с сенсоров и компьютерного зрения,
— оптимизации производственных процессов через анализ производственных данных,
— контроля качества продукции на всех этапах производства, выявляя дефекты и несоответствия.
Транспорт
Искусственный интеллект в этой сфере помогает управлять ресурсами, улучшать безопасность, снижать затраты и обеспечивать высокий уровень обслуживания клиентов.
Эффективен для:
— управления транспортными потоками, т.к. анализирует данные о движении транспорта,
— автоматизации логистических операций, чтобы повысить их эффективность,
— повышения безопасности на дорогах, т.к. используется для разработки систем помощи водителям и автоматического управления транспортными средствами.
Преимущества ИИ
Глубокая автоматизация
Средства машинного и глубокого обучения позволяют частично или полностью автоматизировать рутинные задачи, ранее требовавшие человеческого внимания. Алгоритм может в считанные минуты сформировать график рабочих смен или сгенерировать бухгалтерскую отчетность. Человеку на это понадобилось бы несколько часов.
Взаимодействия с клиентами
Средства распознавания естественной речи и генеративного ИИ позволяют создавать чат-ботов нового поколения, которые практически ни в чем не уступают обычным операторам колл-центров. Такой чат-бот работает в режиме 24/7 и выдерживает огромный трафик, так что ваши клиенты всегда смогут получить достойный уровень сервиса.
Генерация
контента
Большие языковые модели и генеративный ИИ могут упростить создание любых материалов – от писем HR к сотрудникам, до создания прототипов дизайна веб-страниц и контента для маркетинга. Использование ИИ позволяет ускорить создание любого контента в разы.
Предиктивная аналитика
Методы машинного обучения отлично проявляют себя в анализе больших массивов исторических данных по рынку, спросу, ценам и т.д. Правильно настроенная модель ИИ позволяет с высокой точностью прогнозировать тенденции на рынке и корректировать под них стратегию компании.
Принятие решений на основе ИИ
Модели машинного и глубокого обучения позволяют проанализировать отрывочные данные из сотен источников и объединить их в единую, целостную картину для бизнеса. Это повышает управляемость бизнеса и общее качество принятия решений в компании.
Этапы разработки искусственного интеллекта
Анализ требований
На этом этапе определяется цель проекта, функциональность, объем и характеристики IT-платформы, которую необходимо создать. Требования могут быть сформулированы в тесной коммуникации с клиентом, через исследования рынка, аудитории и т.д. Требования должны быть четкими, однозначными и измеряемыми.
Проектирование ИИ
Разработчики прорабатывают общую архитектуру и дизайн IT-платформы. Команда определяет ее составляющие, их взаимосвязи, протоколы, технологии, стандарты безопасности. Архитектура должна быть эффективной, масштабируемой, гибкой и совместимой с существующими системами.
Разработка компонентов
Разработчики реализуют отдельные компоненты IT-платформы, отвечающие за функционал на базе ИИ. Например, настраиваются алгоритмы и модели машинного обучения, системы обработки естественной речи, компьютерного зрения, генеративного ИИ и т.д. Кодеры используют фреймворки, библиотеки и другие средства для создания бэкенда и фронтенда.
Тестирование и валидация
На этом шаге проверяется качество и работоспособность IT-платформы. Команда QA использует различные методы и техники тестирования, такие как функциональное, нагрузочное, интеграционное, регрессионное, приемное и т.д. Тестирование позволяет выявить и исправить большинство ошибок и технических недостатков до релиза.
Развертывание и интеграция
Когда IT-платформа готова к использованию, она внедряется в рабочую среду клиента. Развертывание охватывает установку, настройку, миграцию данных, подключение к другим системам и т.д. Интеграция включает в себя обеспечение совместимости, взаимодействия, обмена данными, координации процессов между IT-платформой и другими системами бизнеса.
Пострелизная поддержка
На этом этапе осуществляется мониторинг, обновление, усовершенствование, отладка, консультирование, обучение и другие услуги, связанные с эксплуатацией и развитием IT-платформы. Сопровождение и поддержка помогают поддерживать производительность, надежность, безопасность и достойный UX.
Стек технологий
Мы изучаем новые технологии по мере их появления, чтобы возможности нашей команды по созданию инструментов для вас ничем не ограничивались.
Для каждого проекта мы подбираем индивидуальный набор технологий, который станет оптимальным инструментом создания продукта.
Laravel
PHP
Node.js
Objective-C
Java
.NET
Spring
Scala
Python
Symfony
Golang
Rails
React.js
Next.js
TypeScript
Vue.js
Angular
GraphQL
jQuery
CSS-3
HTML-5
React Hook
Apollo Client
ANT Design
Swift
Kotlin
Java
Dart
C/C++
RxJava
Flutter
React Native
RXDart
Alamofire
RxSwift
IOS Combine
AWS RDS
MongoDB
Redis
ElasticSearch
PostgreSQL
MySQL
Hetzer
Docker
Nginx
Kubernetes
Python
php
Java
JavaScript
Ruby
C#
Наши услуги
Разрабатываем инструменты для развития бизнеса, помогаем оптимизировать процессы, повысить продуктивность и выйти на новый уровень.
WEB
Разработка интернет сайтов, ВЭБ приложений и сервисов
APP
Кроссплатформенные, нативные и гибридные приложения
– Android приложения
– IOS приложения
– Кроссплатформенные
– Прогрессивные
– Одностраничные
– Гибридные APP
– ВЭБ приложения
Сферы
Разрабатываем и внедряем комплексные решения
– e-Commrce
– HoReCa
– Производство
– Медицина
– Логистика
– Торговля
– Недвижимость
– Финансы
– Образование
– Энергетика
– Агро сектор
– Цепочки поставок
Системы
Разрабатываем и интегрируем системы управления:
– Клиентами
– Складом
– Логистикой
– Ресурсами
– WEB проектом
– Процессами
Отзывы
Частые вопросы
Какие виды искусственного интеллекта вы разрабатываете?
Наша команда может реализовать любой функционал со средствами машинного и глубокого обучения, генеративного ИИ для генерации контента, средствами распознавания естественной речи, компьютерного зрения, data-аналитики и т.д. Все зависит от того, какой именно искусственный интеллект для бизнеса нужен именно вам.
Как выбрать тип модели искусственного интеллекта для конкретного бизнеса?
На рынке уже сегодня существует множество сервисов и инструментов ИИ: от бесплатных средств генеративного ИИ до мощных аналитических систем на базе Deep Learning. При выборе нужно учитывать множество факторов: масштаб и сложность задачи проекта, наличие базы данных, доступные ресурсы на разработку, правовые аспекты, этические предостережения касательно ИИ и т.д. Чтобы избежать ошибок на старте, рекомендуем проконсультироваться со специалистами перед тем, как заказать разработку искусственного интеллекта.
Возможно ли интегрировать разработанные системы искусственного интеллекта с существующими бизнес-процессами?
Да, это необходимо. Ведь существующие на рынке системы ИИ при развертывании в компании потребуют сложного и длительного процесса настройки и обучения под специфику ваших бизнес-процессов. Это дополнительный аргумент в пользу индивидуальной разработки системы с нуля, ведь кастомная платформа изначально будет создаваться под все особенности вашего бизнеса.
Сколько времени занимает процесс разработки и внедрения решений с искусственным интеллектом?
В целом разработка искусственного интеллекта требует несколько больше времени, чем создание более традиционного ПО. Всё зависит от сложности и масштабов проекта. Небольшие инновационные MVP могут быть запущены за 5-6 месяцев. А создание комплексной платформы с продвинутым функционалом ИИ может потребовать год и более.
Мы всегда готовы к новым проектам
Хотите автоматизировать
ваш бизнес?
Напишите нам!
Укажите пожалуйста сферу вашего бизнеса.
Сообщите какой процесс в компании нуждается в автоматизации.
Опишите ваше видение решения, если оно уже сложилось. Прикрепите материалы.
Мы проработаем вашу задачу и постараемся предложить решение полезное для вашего бизнеса.