Machine Learning Services

Usługi uczenia maszynowego (Machine learning, ML) pomagają generować cenne wnioski na podstawie wewnętrznych i zewnętrznych zbiorów danych do optymalizacji już funkcjonujących i czasochłonnych procesów. Pomagają także lepiej rozumieć potrzeby klientów i poprawiać procesy ich obsługi.

Poznaj komptencje Ailleron w obszarze AI/ML

Konsultacja AI
Modele Machine Learning
ML-OPS i projektowanie systemów ML
NLP i chatbot
GraphML

Konsultacja AI

Chcesz wprowadzić rozwiązania AI/ML w swojej firmie, ale nie wiesz od czego zacząć? Nasi eksperci doradzą:

w jakich obszarach można wykorzystać sztuczną inteligencję do rozwiązania istniejących problemów
jak określić wymagania dla takich systemów
jak oszacować koszty i zasoby do tworzenia, szkolenia i utrzymania modeli ML
jak wdrażać modele ML on-premise i w chmurze
jak zweryfikować modele/rozwiązania dostawców zewnętrznych

Modele Machine Learning

Posiadamy duże doświadczenie w tworzeniu modeli Machine Learning w obszarze finansów i bankowości. Na podstawie Twoich istniejących rozwiązań możemy stworzyć model ML dedykowany Twoim potrzebom i dostosowany do danych, z których korzystasz. Tworzone przez nas modele ML są kompleksowo testowane, aby zapewnić wysoką jakość ich działania.

ML-OPS i projektowanie systemów ML

Zapewniamy kompleksowe wsparcie przy tworzeniu systemów, które wykorzystują ML. W takich przypadkach, szkolenie modelu czy modeli ML to tylko część zadania. Dlatego pomożemy Ci zaprojektować systemy ML oraz wybrać najlepszy sposób wdrożenia modeli. Zapewniamy także monitorowanie jakości i szkolenie modeli, aby dobrze spełniały swoją rolę w dynamicznie zmieniającym się świecie.

NLP i chatbot

Jednym z kluczowych obszarów uczenia maszynowego (ML) jest przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing, NLP). Dostarczamy rozwiązania, które umożliwiają zrozumienie, analizę i biznesowe wykorzystanie złożonych, nieustrukturyzowanych informacji. Oferujemy autorskie rozwiązania, które obniżają koszty i poprawiają jakość zaawansowanych scenariuszy rozmów w chatbotach.

GraphML

Pomożemy Ci w pełni zrozumieć informacje ukryte w Twoich danych. Dzięki synergii grafów i uczenia maszynowego możemy nie tylko analizować dane, ale także złożone relacje między nimi (np. zakupy / sieci społecznościowe). Szeroka perspektywa analizy danych pozwala na odkrywanie nowych możliwości biznesowych oraz lepszą jakość modeli ML.

Przykłady wykorzystania modeli Machine Learning w sektorze finansowym

Smart pricing - maksymalizacja zysków dla określonych produktów / usług na podstawie wrażliwości cenowej klientów
Przewidywanie zachowań związanych z odejściami, migracją klientów, sprzedażą łączoną.
Inteligentne alerty i automatyzacje w obszarze powtarzających się transakcji.
Analiza wydatków klientów i prognozowanie przepływów pieniężnych.
Rekomendacje produktów na podstawie potrzeb i zachowań klientów.
Wykrywanie anomalii w transakcjach klientów w celu poprawy bezpieczeństwa operacji online.
Wsparcie codziennego bankowania przy użyciu chatbotów.
Segmentacja klientów na podstawie zebranych informacji i czynników behawioralnych.
Zaawansowana klasyfikacja transakcji.
Analiza dokumentów.
Wykrywanie intencji klientów.
Klasyfikacja sprzedawców dla programów lojalnościowych i partnerskich.

Wykorzystaj gotowe do użycia modele Machine Learning

Analityka w czasie rzeczywistym umożliwia personalizację dla klienta, obejmującą np. produkty i usługi bankowe. Ailleron oferuje zestaw gotowych modeli Machine Learning:

Klasyfikacja przelewów bankowych klientów

Wykrywanie powtarzających się transakcji i subskrypcji

Wykrywanie anomalii w transakcjach klientów

Te modele mogą służyć do kierowania ofert do danego rynku docelowego. Oferty produktowe i wyodrębnione nowe segmenty klientów są następnie wykorzystywane w ramach istniejących systemów informatycznych.

Zamów konsultację

Jak działamy?

Warsztat z klientem

Zrozumienie potrzeb biznesowych i oczekiwań.

Koncepcje rozwiązań

Opracowanie podejścia od strony AI/ML, poprzez określenie danych potrzebnych do realizacji (dane wejściowe) oraz sposobu i efektu działania rozwiązania (dane wyjściowe oraz ich interpretacja).

Przygotowanie modeli ML

Wszelkie działania mające na celu przygotowanie skutecznego modelu ML takie jak: przygotowanie danych, analiza eksploracyjna danych, inżynieria danych, trenowanie modelu i jego weryfikacja.

Weryfikacja biznesowa i wdrożenie

Przekazanie modelu w celu jego weryfikacji po stronie klienta (Proof of Concept, PoC) oraz wdrożenie w infrastrukturze klienta - w przypadku pozytywnej decyzji.

W naszych projektach wykorzystujemy technologie: