Мы предлагаем сработанную команду Data Science полного цикла, с опытом создания AI-решений в крупнейших банках, телекомах и интернет-гигантах. С нами вы избежите дорогостоящих ошибок новичков и сможете раскрыть весь потенциал искусственного интеллекта в полную мощь.
Искусственный интеллект — прикладные решения для банков и телекомов
Стратегический консалтинг, разработка решений «под ключ», инфраструктура для больших данных и машинного обучения
О НАС
Data Science полного цикла
Заставьте огромные хранилища работать на благо бизнеса!
Внедрение Data Science у новых команд часто проходит со сложностями. Команды не обеспечивают достаточного качества данных, ошибаются с архитектурой, плохо формулируют задачи и затрудняются внедрить результат в продакшен. На сбор нужных компетенций уходят годы.
УЗНАТЬ БОЛЬШЕУСЛУГИ
Стратегический консалтинг
Ответим на ключевые вопросы Digital Transformation — где эффективно внедрять AI, какие технологии использовать, как перестроить бизнес-процессы? И как дальше развивать культуру работы с данными?
УЗНАТЬ БОЛЬШЕРазработка «под ключ»
Соберем бизнес-кейс от идеи до внедрения в продакшен. Мы делаем как типовые, так и «кастомные» решения.
УЗНАТЬ БОЛЬШЕТяжелая инфраструктура
Поможем выбрать технологический стек, подобрать нужное оборудование, интегрировать аналитические хранилища и пройти аудит безопасности.
УЗНАТЬ БОЛЬШЕПример кейса - построение Интегрального Профиля Клиента, он же Customer View 360.
Мы интегрируем все источники данных компании и подключаем внешние источники. Так мы собираем все доступные данные о клиенте в одном месте.
После этого мы выделяем нечёткие связи и восстанавливаем недостающие знания с помощью моделирования. Получается целостный потребительский портрет всей вашей аудитории — и каждого клиента лично!
Другие кейсы:
— Динамическая сегментация аудитории
— Прескоринг лидов
— Выбор стратегии коммуникации
— Прогнозирование LTV и ARPU
— Персонализация предложений
— Рисковый скоринг на внешних данных
— Онлайн-триггеры для кросс-продаж
— Противодействие оттоку
— Антифрод и AML