AI/ML/GenAI
Разработка и внедрение решений на основе искусственного интеллекта, машинного обучения и генеративного AI для автоматизации интеллектуальных задач и принятия решений. LLM и ассистенты: создание корпоративных ассистентов на базе больших языковых моделей (GPT, Claude, локальные модели), RAG (Retrieval-Augmented Generation) для работы с корпоративными данными, векторные базы данных (Pinecone, Weaviate, Qdrant) для семантического поиска. NLP: классификация текстов, извлечение сущностей (NER), анализ тональности, чат-боты с пониманием контекста, автоматическая обработка документов. Computer Vision: OCR для распознавания документов, KYC/верификация документов, биометрия для идентификации, анализ изображений и видео. ML-модели: разработка моделей для fraud detection, кредитного скоринга, предиктивной аналитики, рекомендательных систем. MLOps: автоматизация жизненного цикла ML-моделей, версионирование моделей и данных, A/B тестирование, мониторинг дрифта, автоматическое переобучение. Explainability: интерпретируемость моделей для соответствия регуляторным требованиям. Результаты: автоматизация 40-60% интеллектуальных задач, повышение точности принятия решений на 25-35%, сокращение времени обработки документов с часов до секунд, снижение fraud на 50-70%, персонализация взаимодействия с клиентами.
Что входит в услугу
Комплексный подход к решению ваших задач
Разработка и внедрение решений на основе искусственного интеллекта, машинного обучения и генеративного AI для автоматизации интеллектуальных задач и принятия решений. LLM и ассистенты: создание корпоративных ассистентов на базе больших языковых моделей (GPT, Claude, локальные модели), RAG (Retrieval-Augmented Generation) для работы с корпоративными данными, векторные базы данных (Pinecone, Weaviate, Qdrant) для семантического поиска. NLP: классификация текстов, извлечение сущностей (NER), анализ тональности, чат-боты с пониманием контекста, автоматическая обработка документов. Computer Vision: OCR для распознавания документов, KYC/верификация документов, биометрия для идентификации, анализ изображений и видео. ML-модели: разработка моделей для fraud detection, кредитного скоринга, предиктивной аналитики, рекомендательных систем. MLOps: автоматизация жизненного цикла ML-моделей, версионирование моделей и данных, A/B тестирование, мониторинг дрифта, автоматическое переобучение. Explainability: интерпретируемость моделей для соответствия регуляторным требованиям. Результаты: автоматизация 40-60% интеллектуальных задач, повышение точности принятия решений на 25-35%, сокращение времени обработки документов с часов до секунд, снижение fraud на 50-70%, персонализация взаимодействия с клиентами.
Процесс работы
Поэтапный подход к реализации проекта
1. Анализ и планирование
Изучение бизнес-процессов, аудит текущего состояния, формирование технического задания и дорожной карты
2. Проектирование
Архитектурное проектирование, выбор технологий, проектирование интеграций и безопасности
3. Разработка
Итеративная разработка с регулярными демо, code review, автоматизированное тестирование
4. Внедрение
Развёртывание в production, миграция данных, обучение пользователей, запуск в промышленную эксплуатацию
5. Поддержка
Мониторинг, оптимизация, исправление ошибок, развитие функциональности, SLA-сопровождение
О подходе
Наш подход к реализации ai/ml/genai основан на лучших практиках индустрии и многолетнем опыте работы с enterprise-клиентами. Мы используем итеративную методологию разработки, которая позволяет: • Быстро получать обратную связь от заказчика • Адаптировать решение под изменяющиеся требования • Минимизировать риски проекта • Обеспечивать высокое качество на каждом этапе Ключевые принципы нашего подхода: • Фокус на бизнес-ценности и измеримых результатах • Использование современных технологий и архитектурных паттернов • Соблюдение стандартов безопасности и соответствия регуляторным требованиям • Комплексное тестирование и обеспечение качества • Документирование и передача знаний команде заказчика Мы работаем в тесном сотрудничестве с командой заказчика, обеспечивая прозрачность процесса и регулярную коммуникацию на всех этапах проекта.
Сроки реализации
Сроки зависят от сложности и объёма работ
Состав команды
Типичный состав команды для проектов такого типа:
* Состав команды может варьироваться в зависимости от специфики проекта
Ожидаемые результаты
Ожидаемые результаты после внедрения ai/ml/genai: Краткосрочные результаты (3-6 месяцев): • Автоматизация ключевых бизнес-процессов • Сокращение времени обработки операций на 30-50% • Снижение количества ручных операций и ошибок • Улучшение прозрачности процессов • Повышение удовлетворенности пользователей Среднесрочные результаты (6-12 месяцев): • Снижение операционных затрат на 20-35% • Повышение качества данных и аналитики • Улучшение показателей обслуживания клиентов • Масштабирование решения на новые процессы • Рост операционной эффективности Долгосрочные результаты (12+ месяцев): • Создание конкурентных преимуществ • Основа для дальнейшей цифровой трансформации • Повышение гибкости бизнеса • Снижение зависимости от legacy-систем • Улучшение позиций на рынке Все результаты измеряются с помощью KPI, согласованных с заказчиком на этапе планирования проекта.
Обсудить проект
Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами в течение 24 часов для обсуждения деталей и подготовки коммерческого предложения
Другие услуги
Возможно, вас также заинтересуют
Обучение и сопровождение
Комплексные программы обучения и технического сопровождения для развития компетенций команды и обесп...
500,000 - 3,000,000 ₽
Дизайн, брендинг, контент
Комплексные услуги по созданию визуальной идентичности, пользовательского опыта и контента для цифро...
500,000 - 3,000,000 ₽
Коммуникации и омниканал
Разработка и внедрение комплексных систем коммуникаций и омниканального обслуживания клиентов для об...
1,000,000 - 5,000,000 ₽
Качество, безопасность и эксплуатация
Комплексное обеспечение качества, безопасности и надёжности программных систем на всех этапах жизнен...
800,000 - 4,000,000 ₽