AI oraz machine learning

AI, czyli sztuczna inteligencja, to możliwość uczenia się i analizowania przez systemy komputerowe. Machine learning, czyli uczenie maszynowe to obszar AI, w którym używa się zaawansowanych algorytmów, aby system mógł zapamiętywać pewne wzorce oraz doświadczenia, i w oparciu o nie sukcesywnie usprawniać swoje działanie. Coraz częściej wykorzystuje się je do ulepszania procesów w przedsiębiorstwie.

Dlaczego warto zaufać właśnie nam?

Jesteśmy zespołem specjalistów zintegrowanej analityki Big Data.

Kładziemy nacisk na monetyzację zbiorów danych online pochodzących z systemów BI, CRM, ERP lub aplikacji klientów. W ramach tzw. Data Enrichment wzbogacamy systemy informatyczne firm danymi ze źródeł zewnętrznych. Tworzymy konkurencyjne, modele o dużej mocy predykcyjnej.

Wielkie zbiory danych, które są naszą pasją, to przede wszystkim źródło realnych korzyści – finansowych i organizacyjnych dla firm z wielu sektorów.

Rozwiązania AI i Data Science optymalizują procesy i umożliwiają wprowadzanie nowych modeli biznesowych.

Szybsze podejmowanie decyzji

Dane dostępne z jednego źródła i aktualizowane w czasie rzeczywistym pozwalają na szybszą reakcję, a tym samym zapewniają przewagę nad konkurencją.

Usługi doradcze kierujemy szczególności do czołowych instytucji finansowych branży FinTech oraz retail i e-commerce.

Przykłady wdrożeń

Retail i e-commerce

Rekomendacje: silniki rekomendacji bazujące na uczeniu maszynowym są gwarancją zauważalnych korzyści w czasach zacierania się różnic między sferą offline, a online. Narzędzia tego rodzaju wspierają kreowanie o wiele bardziej spersonalizowanych i angażujących doświadczeń konsumenckich.

Finanse i bankowość

Fraud detection – namierzanie ryzyka: skuteczne wykrycie anomalii mogących wskazywać na nielegalne lub wysoce ryzykowne dla organizacji zdarzenia. Poprzez procesowanie dużych, zmiennych zbiorów danych i wykorzystanie złożonych modeli można określić zarządzanie ryzykiem kredytowym i ubezpieczeniowym.

Zdrowie i opieka medyczna

Diagnostyka: AI rozpowszechnia się w dziedzinie np. radiologii. Wykorzystanie deep learning do obrazowania medycznego: skanów tomograficznych, rezonansu magnetycznego i cyfrowego obrazowania RTG. Odnosi się to nie tylko do danych obrazowych, ale także do przewidywania i ograniczenia sytuacji, w których pacjent nie stawia się na wizytę w umówionym terminie.

Potrzebujesz sprawdzonych
dostawców usług IT?

Rocznie realizujemy około 1000 projektów.
Zaufaj naszej wiedzy i profesjonalizmowi.