ML та AI для бізнесу та підприємств України, Києва, Одеси, Львова, Дніпра, Харкова, Вінниці та Східної Європи iTizzi Custom Software Development Company

Штучний інтелект та машинне навчання зараз у моді у світі розробки програмного забезпечення, особливо в Україні та Східній Європі. Дедалі більше організацій прагнуть запровадити ІІ, щоб слідкувати за тенденціями ринку, не відставати від конкурентів чи залучати клієнтів. У той же час мало хто знає, як працює магія ІІ і що він багато в чому покладається на Data Science та алгоритми обробки даних.

Що таке штучний інтелект?

Втім, штучний інтелект – це здатність машин, комп’ютерів або роботів імітувати людський спосіб мислення та поведінки. Щоб бути конкретнішим, основні людські дії, які ІІ має відтворювати, – це когнітивні функції, такі як навчання та вирішення проблем, звідси й назва: машинне навчання та глибоке навчання. Але для виконання цих дій штучному інтелекту потрібні чіткі дані та правильні шаблони даних, на яких можна вчитися, якщо ми хочемо, щоб він працював належним чином. Інженери ІІ розробляють алгоритми на основі вхідних даних та використовують статистичні моделі для прогнозування вихідних даних, водночас оновлюючи вихідні дані у міру надходження нових даних. Це, у свою чергу, надається Data Science.

Штучний інтелект та наука про дані

Терміни “штучний інтелект” і “наука про дані” часто використовуються як синоніми, і вони в деякому сенсі частково збігаються. Але вони також різняться та доповнюють один одного в інших аспектах. Наприклад, Data Science використовує структуровані та неструктуровані дані, щоб знаходити приховані ідеї та цінність у цих фрагментах даних. Мета штучного інтелекту – застосувати отримані знання до моделі чи алгоритму та реалізувати цю модель.

Завдання Data Science – впливати на бізнес. Це трапляється, коли допомагає знайти вирішення конкретної проблеми. Рішенням може бути продукт даних, або рекомендації щодо продукту, або ідеї, що базуються на зібраних та проаналізованих даних. Це може включати, наприклад, пошук нових напрямів для узгодження стратегії компанії, виявлення можливостей, отримання більш точних прогнозів продажу або покрокове покращення картки продукту. Цінність штучного інтелекту полягає у створенні можливості делегувати копіткі, небезпечні або навіть неможливі (для людини) завдання машинам, які можуть думати як люди: вчитися на основі отриманої інформації, аналізувати її та робити правильні висновки.

Надаючи послуги з розробки продуктів машинного навчання та штучного інтелекту – Київ, Дніпро, ми допомагаємо компаніям розвивати знання в галузі науки про дані та розширювати можливості їхньої внутрішньої команди для створення продуктів на основі даних.

Наші послуги: розробка ІІ для стартапів, підприємств – Львів, Вінниця

iTizzi Custom Software Development Company допомагає клієнтам у глобальному масштабі автоматизувати їхні бізнес-операції, підвищувати продуктивність та забезпечувати видатний користувацький досвід, створюючи корпоративне програмне забезпечення на основі штучного інтелекту, Одеса, веб-додатки машинного навчання, мобільні програми та багато іншого.

1. Штучні нейронні мережі
   Розробка програмних рішень штучного інтелекту на основі нейронних мереж для управління даними, розпізнавання образів та послідовностей.
2. Машинне навчання та глибоке навчання
   Кластеризація даних, алгоритми неконтрольованого машинного навчання для інтуїтивно зрозумілих високоадаптивних корпоративних рішень та інструментів.
3. Чат-боти на базі штучного інтелекту, Вінниця
   Допомога у розробці, налаштуванні та навчанні інтелектуальних чат-ботів для персоналізованого та ефективного спілкування з клієнтами.
4. Комп’ютерний зір
   Програмні рішення та мультимедійні програми для обробки цифрових або реальних зображень, розпізнавання осіб/об’єктів, виявлення транспортних засобів, інтелектуального спостереження.
5. Аналітичні системи
   Створення систем машинного навчання з самонавчанням для виявлення закономірностей, тенденцій і помилок у поведінці споживачів та надання користувачам досвіду, що повністю налаштовується.
6. Бізнес-аналітика
   Використання рішень бізнес-аналітики та машинного навчання, управління даними та моделювання для автоматизації прийняття рішень та допомоги у прогнозуванні бізнес-ризиків та забезпеченні безпеки.
7. Рішення з автоматизації
   Інтелектуальні корпоративні системи машинного навчання, що аналізують великі дані вашого підприємства, для оптимізації управління ланцюжком поставок, вирви продажів та фінансових операцій.
8. Обробка природної мови
   Передові технології мовної обробки та розпізнавання, програмні рішення для мовної інтерпретації та генерації.

Технології

Наші фахівці з розробки програмного забезпечення, Київ для обробки даних володіють глибокими практичними знаннями про новітні інструменти машинного навчання, штучного інтелекту та великих даних, а також про передові методи архітектури програмного забезпечення, орієнтованого на користувача дизайн, веб-розробку, розробку мобільних додатків та розробку хмарних платформ.

Області, з якими ми працюємо:

Знайдіть в iTizzi Custom Software Development Company власну команду розробників, що займається наукою даних. Це команда, яка вже розробляє рішення ІІ, Київ, Дніпро від ідеї до проектування, впровадження та підтримки, незалежно від масштабу, галузі та складності. Команда, якій можна довіряти.

• Охорона здоров’я

Створення прикладних програм штучного інтелекту для обробки даних пристроїв, що носяться, забезпечення більш точної діагностики та аналізу наборів даних для просування медичних досліджень.

• FinTech

Індивідуальна розробка систем управління активами, записів про платежі та транзакції, виявлення шахрайства, прогнозна аналітика, оцінка кредитного ризику, рекомендації клієнтів та програми лояльності.

• Інтернет речей

Аналітика даних для розумного будинку та пристроїв Інтернету речей на основі глибокого навчання та штучного інтелекту, автомобільного програмного забезпечення, інтелектуальних транспортних засобів, розширеної аналітики даних датчиків та рішень для розпізнавання осіб.

• Авіоніка

Просунута аналітика даних та високоякісні програмні рішення самонавчання з автоматизації для інтелектуального прогнозування погоди для оптимізації операцій та підвищення безпеки польотів.

• Телеком

Застосування великих даних та прогнозної аналітики для аналізу мережевих проблем та проблем безпеки в режимі реального часу, обробки використання стільникового зв’язку для покращення якості обслуговування клієнтів та індивідуальних рішень для гнучкості маркетингу.

• Робототехніка

Розробка програмного забезпечення для робототехніки: розпізнавання голосу, осіб та мовлення, обробка сенсорних даних та розробка штучного інтелекту для навчання роботів.

Розробка рішень штучного інтелекту та машинного навчання для сфери FinTech у iTizzi Custom Software Development Company

По-перше, у роботі будь-якої фінансової організації є комерційна складова. Як і інші підприємства, вони прагнуть отримати прибуток і досягти цього, продаючи свої послуги та приносячи користь клієнтам. У них також є конкуренти – інші фінтех-компанії, тому маркетингові зусилля, включаючи продажі та маркетингові кампанії, формування потенційних клієнтів, спілкування з клієнтами та пошук їх болючих точок, мають велике значення. Давайте подивимося на кілька характеристик наших реалізацій ІІ у сфері FinTech:

Надійна кібербезпека

За допомогою зібраних та перевірених даних, умілих зусиль з аналізу даних та добре навченої моделі машинного навчання ваші комп’ютерні системи можуть стати більш захищеними від атак. Модель відстежує поведінку користувачів та поступово вчиться розрізняти типові та підозрілі моделі поведінки. В результаті система запобігає подальшим діям або повідомляє користувачів або менеджерів безпеки про можливі загрози. Випадки підозрілої поведінки можуть включати незвичайно високі транзакції, кілька облікових записів зі схожою інформацією, що з’являються протягом короткого періоду часу, або незвичайно часті покупки. Прикладом механізму виявлення шахрайства є автентифікація користувача з урахуванням оцінки ризиків. Механізм виявлення шахрайства визначає необхідний рівень автентифікації на основі розрахованого профілю ризику кожного запиту каналу з використанням клієнтської аналітики.

Більш ефективний маркетинг та продажі

Завдання номер один у маркетингу – потрібна група клієнтів. Наука про дані може допомогти вам проаналізувати існуючі дані та виявити закономірності, поведінку, витрати і т. д. Метод кластеризації аналізу даних може допомогти сегментувати вашу аудиторію для більш цілеспрямованого підходу.
Використовуючи історію переглядів користувачів та дані про взаємодію із соціальними мережами у поєднанні з машинним навчанням, ви можете визначити найкращі канали для реклами своїх продуктів та послуг. AI також допомагає автоматизувати різні процеси взаємодії з вашими клієнтами, такі як обробка відгуків клієнтів та аналіз шляху користувача. Використовуйте отримані знання, щоб створити ефективнішу маркетингову стратегію, скласти розширене картування мереж ключових клієнтів тощо.
Точні та добре очищені тестові дані у поєднанні з моделями прогнозного аналізу можуть допомогти вам спрогнозувати, які продукти чи послуги викличуть більший інтерес у вашої аудиторії, тому ви зможете налаштувати динамічне ціноутворення, продавати проекти та підвищувати вашу стратегію продажів.

Персоналізовані відносини із клієнтами

Збирайте відповідні дані для створення точних профілів користувачів. Багатоканальний характер сучасної взаємодії бізнесу з клієнтом дозволяє збирати тонни особистої інформації про користувачів: їх вік і поле, членів сім’ї, громадянський статус, пересування, переваги, покупки, повсякденні справи, такі як ремонт будинку або початок роботи, бізнес, фінансове становище, регулярний дохід , історія транзакцій та багато іншого. Використовуйте дані для аналізу поведінки користувачів та машинне навчання, щоб належним чином коригувати свої дії.

Кому не сподобається особистий підхід? Покладіться на розробку алгоритмів машинного навчання, щоб збирати і обробляти дані про клієнтів і персоналізувати свої пропозиції набагато швидше і ефективніше. Використання даних про клієнтів допомагає краще спрогнозувати їхню подальшу поведінку та знизити відсоток відтоку клієнтів за допомогою методу логістичного регресійного аналізу. В результаті ви будете знати, кому слід доставляти додаткові повідомлення, планувати зворотні виклики, надсилати певні спливаючі вікна або вживати інших превентивних заходів, щоб підтримувати лояльність ваших клієнтів. Цікавим прикладом штучного інтелекту для індустрії фінансових технологій Одеса є робот-консультант, який пропонує автоматизовані консультації з цифрових інвестицій на основі зібраної інформації профілю клієнта.

iTizzi Custom Software Development Company вже багато років є надійним партнером з розробки програмного забезпечення, Львів з великим досвідом у галузі науки про дані та штучного інтелекту. Наші інженери-програмісти добре розуміються на різноманітних інструментах штучного інтелекту та машинного навчання, включаючи бази даних, фреймворки та бібліотеки. Ми можемо запропонувати свої навички та знання стартапам у сфері фінансових технологій, а також підприємствам та вже існуючим компаніям: нам завжди подобається створювати нові та творчі проекти.