Отрасли
9
1
1
1
1
1
4
5
1
1
0
4
2
11
1
1
Функциональное направление
4
7
5
1
13
0
1
7
2
3
1
Направление ИИ
2
3
10
24
2
3
Нет Рейтинг Дата Отметки
Image
Составление графиков смен / расписания
Модель оптимизации расписания сотрудников обеспечивает создание сбалансированных графиков работы, учитывая индивидуальные предпочтения, допустимые часы работы, текущую загрузку, уровень квалификации, наличие необходимых навыков и опыт, географическое расположение, а также требования законодательства о перерывах и рабочем времени.
Image
Создание карточек товара по этикетке
Система автоматизированного создания карточек товаров на основе оптического распознавания текста (OCR) включает в себя захват изображений этикеток, предварительную обработку изображений для устранения шумов и повышения качества, а затем извлечение текстовой информации с помощью алгоритмов OCR. Извлеченные атрибуты, такие как наименование, производитель и характеристики, сохраняются в базе данных, а интуитивный пользовательский интерфейс позволяет пользователям просматривать и корректировать данные, что значительно ускоряет процесс создания карточек товаров и снижает вероятность ошибок.
Image
Управление ассортиментом
Система осуществляет анализ текущих продаж, используя исторические данные и выявляя ключевые тенденции на основе сезонных колебаний и изменения покупательской активности, объединяет эти данные с долгосрочными прогнозами спроса, сформированными на основе алгоритмов машинного обучения и анализа рыночных трендов. Результатом такой интеграции становится выработка рекомендаций для оптимизации товарного ассортимента: система определяет, какие категории можно расширить для увеличения оборота, а где требуется сокращение позиций для минимизации затрат и снижения риска нераспроданных запасов, учитывая внешние факторы и стратегические цели компании.
Image
Создание новых продуктов
Алгоритмы обработки естественного языка (NLP) анализируют отзывы пользователей на платформах, таких как Ozon и Wildberries, чтобы выявить общие жалобы и пожелания; например, если много клиентов жалуются на отсутствие определенного цвета или размера, это может привести к разработке нового варианта продукта, а также применяются для анализа данных о поисковых запросах в Yandex, Google или других поисковиках с целью выявления наиболее востребованных продуктов или характеристик.
Image
Кластеризация магазинов
Кластеризация магазинов с использованием алгоритмов машинного обучения (например, K-средних или DBSCAN) позволяет анализировать данные о продажах, клиентах, конкурентах и геолокации, а затем сегментировать магазины по этим атрибутам. Это дает возможность автоматически формировать персонализированные ассортименты и использовать динамические ценовые стратегии. Например, в премиальных ТЦ увеличивается доля премиум-товаров с гибким ценообразованием, а в спальных районах акцент делается на товары повседневного спроса с акционным ценообразованием.
Image
Сегментация покупателей
Система анализирует данные о транзакциях, полученные с POS-терминалов, и информацию о карточках лояльности, чтобы классифицировать покупателей в различные сегменты на основе таких характеристик, как демографические показатели, поведенческие паттерны, предпочтения потребителей и история покупок. После выделения сегментов, компания может разрабатывать целевые маркетинговые кампании, персонализированные предложения и акции, а также обновлять ассортимент товаров с учетом интересов каждой группы.
Image
Категоризация запросов в техподдержку
Алгоритмы машинного обучения автоматически обрабатывают входящие заявки, классифицируют их по установленным категориям (например, технические проблемы, запросы информации) и направляют к соответствующим специалистам...
Image
Категоризация обращений пользователей
Алгоритмы машинного обучения производят автоматическую категоризацию обращений граждан, поступающих в свободной форме (жалобы на органы власти, опросы ЖКХ, происшествия и т.д.), приводят к общей форме и направляют в профильные службы.
Image
Оценка надежности насосного оборудования
Система собирает данные с различных технологических датчиков и прогнозирует наступление отказов установки электроприводного центробежного насоса (УЭЦН) и отдельных узлов. планирует проведение профилактических работ.
Image
Управление температурой плавления
Система собирает данные о процессе плавки, температуре и материале, обрабатывает их для выявления закономерностей и анализа влияния различных температурных режимов на качество материала, в результате чего формирует рекомендации по оптимизации температуры плавления.
Image
Прогнозирование яйценоскости птиц
Система прогнозирования яйценоскости на 1, 3 и 6 месяцев вперед учитывает особенности стада и его обслуживания, осуществляя сбор данных о стаде, условиях содержания и яйценоскости, а также анализирование аномалий и выделение значимых параметров, влияющих на производительность с использованием ИИ.
Image
Прогнозирования логистических тарифов
Система собирает данные о тарифах на перевозки за прошлые периоды (месяцы, годы), анализирует данные по различным направлениям, типам транспорта и грузам, принимает в расчет рыночные условия и макроэкономические показатели и прогнозирует будущие тарифы на перевозки по заданным направлениям.
Image
Выбор оптимальных параметров сушки сырья
Система анализирует параметры пластичности и влажности сырья, температуры окружающей среды и формирует рекомендации по температурным значениям на всех этапах сушки.
Image
Адаптация новостных статей
Создание на основе одной новостной статьи набора статей адаптированных для разных целевых аудиторий (например, женщины 35-45 лет, семьи имеющие двух и более детей).
Image
Прогноз содержания кремния в чугуне
Система производит химический анализ сырья, анализ параметров печи, анализ шлака и финальный анализ готового чугуна и выдает рекомендации по настройке оборудования.
Image
Прогноз отказа фурм
Система анализирует температуру газа и охлаждающей жидкости, скорость движения воды, показатели теплообменников и прогнозирует возникновение прогара.
Image
Прогноз качества флютинга (гофрокартон)
Система прогнозирует вероятность возникновения дефекта на основе производственных показателей и химического состава сырья, а также включает интерпретацию результатов совместно с экспертами заказчика и анализ факторов, влияющих на возникновение дефекта.
Image
Оценка рисков (андеррайтинг)
Система анализирует данные с телематических датчиков, установленных на автомобиле или грузовом автотранспорте, что позволяет учитывать реальные условия эксплуатации, стиль вождения, соблюдение скоростного режима и другие параметры. На основе этих данных AI проводит андеррайтинговый скоринг, определяя стоимость страховки и рассчитывая страховую премию с учетом индивидуальных рисков.
Image
Отслеживания здоровья и благополучия
Использование носимых устройств для отслеживания здоровья и благополучия сотрудников позволяет в режиме реального времени собирать данные о ключевых показателях, таких как частота сердечных сокращений, уровень физической активности, качество сна и уровень стресса. Эти данные анализируются с помощью алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, что позволяет формировать прогнозы заболеваемости, разрабатывать рекомендации для корпоративных программ здоровья и предоставлять персонализированные советы по поддержанию физической формы.
Image
Распознавание и классификация документов
Искусственный интеллект автоматизирует обработку документов, извлекая данные из отсканированных или сфотографированных документов и заполняя карточку физического лица. Система распознаёт паспортные данные, данные со СНИЛС, свидетельств о рождении и др.
Image
Напоминание о задолженностях
Система автоматизированного взаимодействия с клиентами реализует функцию обзвона на основе данных, импортированных из учетной системы, с целью напоминания о наличии задолженности. Используя динамически формируемые скрипты, адаптированные под конкретного клиента и его историю взаимодействий, система обеспечивает персонализированное и корректное информирование. Это позволяет минимизировать человеческий фактор, повысить эффективность взыскания задолженностей и улучшить качество коммуникации с клиентами.
Image
Оценка вероятности невыплат (PD-скоринг)
Использование искусственного интеллекта в PD-скоринге позволяет анализировать такие параметры, как финансовая история, демографическая информация и поведенческие данные заемщиков, для более точного прогнозирования вероятности дефолта и снижения кредитных рисков.
Image
Прогнозирование цен молочной продукции
Система собирает и анализирует текущие цены на молочную продукцию, выявляет тренды и сезонные колебания цен, принимает во внимание экономические факторы, используются статистические модели и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования будущих цен на основе исторических данных и текущих тенденций.
Image
Оценка эмоций по голосу
Система предназначена для анализа интонаций и эмоций, проявляемых должниками в телефонных разговорах, с целью оптимизации сценария общения. Используя технологии распознавания речи и эмоционального интеллекта, она оценивает текущие эмоциональные состояния собеседника, такие как стресс, тревога или благоприятный настрой. Основываясь на этой информации, система предлагает операторам наиболее подходящие сценарии продолжения беседы. Это позволяет операторам адаптировать свои стратегии общения к эмоциональному состоянию должника, что способствует более эффективному урегулированию вопросов и улучшению взаимодействия с клиентом.
Image
Выявление мошеннических звонков
Система представляет собой комплексный инструмент для оценки вероятности просрочки платежей и управления задолженностью. Она анализирует платежную дисциплину, уровень доходов, срок кредита и другие факторы, чтобы предсказать риски задолженности. При выявлении вероятной просрочки система автоматически активирует вспомогательных роботов, которые напоминают клиентам о необходимости погашения долгов. Кроме того, на основе полученных данных формируются индивидуализированные рекомендации по реструктуризации долга, что помогает клиентам более эффективно справляться с финансовыми обязательствами и снижает риски для кредиторов.
Image
Выявление мошеннических схем
Использование инструментов визуализации и машинного обучения позволяет провести глубокий анализ связей между заемщиками — юридическими лицами, их учредителями и руководителями, а также обнаружить потенциальные мошеннические схемы, проявляющиеся через аномалии в транзакциях и подозрительные паттерны поведения.
Image
Оптимизация наличности в банкоматах
Использование алгоритмов машинного обучения и автоматизации процессов позволяет эффективно рассчитывать необходимую сумму загрузки и оптимизировать остатки наличности в банкоматахи. Система анализирует данные о транзакциях, поведении пользователей и сезонных колебаниях спроса, что позволяет точно прогнозировать потребности в наличности для каждой точки обслуживания.
Image
Оцифровка кредитных досье
Использование автоматического распознавания документов позволяет формировать пакет документов в электронном виде, проверять их на комплектность и формировать электронный реестр для подготовки кредитного досье и сопутствующих документов для подачи в суд.
Image
Аудиогиды на базе голосовых помощников
Система представляет собой инновационное решение для автоматизации экскурсионного обслуживания, основанное на технологии синтеза речи и искусственного интеллекта. Эта система позволяет посетителям получать информацию об экспонатах, достопримечательностях или объектах экскурсии в интерактивном режиме через мобильное приложение или специальное устройство, взаимодействуя с голосовым помощником естественным образом. Пользователь может задавать вопросы, получать подробные ответы и управлять ходом экскурсии с помощью голосовых команд.
Image
Генерация аудиодорожек для аудиогидов
Комплексное решение, которое на основе текстовых описаний экспонатов генерирует готовые аудиоматериалы с помощью современных технологий синтеза речи и обработки естественного языка. Система анализирует текстовое содержание, определяет структуру повествования, автоматически расставляет акценты и паузы. Выбирая голос, темп и интонацию организаторы экскурсий самостоятельно генерируют аудиоконтент, обеспечивающий комфортное восприятие информации.
Image
Контроль производственного процесса
Видеопоток с камер, установленных на производственной линии (конвейере), анализируется нейросетью. При этом осуществляется распознавание и фиксация состояния линии и манипуляторов, детектирование продукции на ленте и ее подсчёт, контроль целостности пластин ленточного конвейера и др. операции.
Image
Подсчёт продукции
Автоматизация процесса подсчета и формирования данных по ассортименту отгружаемой продукции с применением нейросети, которая анализирует видео и фото-данные с мобильного телефона.
Image
Система контроля ковша экскаватора
Видеопоток с камер, установленных на спецтехнике, обрабатывается нейросетью, что позволяет осуществлять непрерывный контроль за наличием и степенью износа зубьев. В случае возникновения нештатных ситуаций, система незамедлительно оповещает машиниста экскаватора и диспетчера предприятия. Дополнительно производится оценка гранулометрического состава добываемого материала, обеспечивая точное понимание характеристик сырья.
Image
Оценка гранулометрического состава забоя
Видеопоток с камер, установленных на спецтехнике, обрабатывается нейросетью для оценки гранулометрического состава добываемого материала, обеспечивая точное понимание характеристик сырья.
Image
Выявление повреждений ветрогенератора
Видеопоток, поступающий с камер, установленных на дронах, подвергается анализу с использованием нейросетевых моделей. В процессе анализа осуществляется высокоточное распознавание вертолетных электрических установок (ВЭУ) среди разнообразных объектов электросетевой инфраструктуры в различных условиях эксплуатации. Также выполняется детектирование дефектов, таких как трещины, вздутия лакокрасочного покрытия, следы ударов молний и других повреждений.
Image
Мониторинг водителей
Телематический комплекс для мониторинга транспортных средств в сочетании с системой искусственного интеллекта обеспечивает всестороннюю оценку качества вождения водителей, направленную на повышение безопасности и оптимизацию затрат. Оценка производится на основе анализа поведения каждого водителя, формируя скоринговый балл, который отражается в ERP-системе и мобильном приложении. Водители с низким баллом получают не только запрет на выдачу новых автомобилей, но и проходят обязательное общение для выявления существующих проблем. Дополнительно, система в режиме реального времени уведомляет о ДТП, предоставляя подробные отчеты о происшествиях, что способствует эффективному управлению автопарком и повышению ответственности водителей.
Image
Прогнозирование самовозгорания угля
Система непрерывного мониторинга параметров штабеля и метеоусловий окружающей среды собирает данные с датчиков в реальном времени и анализирует их с помощью алгоритмов машинного обучения, прогнозируя изменение контролируемых параметров. На основе предсказанных значений вычисляется вероятность самовозгорания с использованием статистических моделей и исторических данных о похожих ситуациях. При обнаружении повышения вероятности самовозгорания система автоматически генерирует оповещения для оперативного предупреждения соответствующих служб, что позволяет предпринять меры по предотвращению возникновения пожара.
Image
Управление оборудованием аудио-записи
Система представляет собой единый инструмент для управления всеми устройствами записи в распределенных офисах продаж, автоматизируя процессы записи с помощью нейросетей для предобработки аудиофайлов (очистка тишины, снижение проникновения звука, шумоподавление, выравнивание и склеивание фрагментов, а также обогащение метаданными). Она обеспечивает автоматическую запись без участия сотрудников и гарантирует высокую информационную безопасность: аудиозаписи шифруются, а все действия по воспроизведению и изъятию аудиофайлов логируются, что минимизирует риск утечки информации и позволяет быстро реагировать на нарушения. Также система контролирует состояние микрофонов и уведомляет о неисправностях, указывая на конкретное устройство и проблемный микрофон.
Image
Система контроля и учёта грузов
Система, основанная на анализе видеопотока с камер, установленных на контрольно-пропускных пунктах, осуществляет распознавание и учет грузов в режиме реального времени, контролируя как грузы, так и аварийные ситуации. Она фиксирует на видео и фото как обнаруженные грузы, так и инциденты, автоматически отправляя уведомления диспетчеру и генерируя статистику. Открытый API-протокол обеспечивает простую интеграцию данных в системы управления производством, а также возможность адаптации под различные типы грузов, что делает систему эффективным инструментом для оптимизации логистических процессов и повышения безопасности операций.
Image
Осмотр транспортных конвейеров
Видеопоток, поступающий с камер, размещённых в зонах складирования контейнеров, подвергается анализу с помощью нейронной сети, предназначенной для выявления и классификации дефектов контейнеров.
Image
Выявление износа тормозных колодок
Видеопоток с камер, установленных на железнодорожных путях, анализируется нейросетью для определения степени износа тормозных колодок локомотива с учетом его цифровой модели. Нейросеть не только выявляет наличие износа, но и рассчитывает его степень, основываясь на непрерывном мониторинге состояния тормозных колодок. При обнаружении критического уровня износа система автоматически информирует службу ремонтов, отправляя уведомления с подробной информацией о положении локомотива, степени износа и рекомендациями по проведению технического обслуживания.
Image
Мониторинг производства яиц
Видеопоток, получаемый с камер, установленных на производственных линиях, анализируется с использованием нейросетевых алгоритмов. Данный подход позволяет осуществлять подсчет яиц в совокупности и по категориям на каждом этапе производственного процесса. Нейросеть выполняет автоматизированное определение веса каждого яйца, а также выявляет некачественные экземпляры и фиксирует прочие нарушения стандартов качества.
Image
Контроль ленточного конвейера
Система контроля ленточного конвейера осуществляет распознавание посторонних включений, таких как зубья ковша, крупные фракции и металлические куски техники, в транспортируемом материале посредством видеоаналитики с камер, установленных на производственной линии. Видеоаналитика позволяет в реальном времени анализировать видеопоток, выявлять и классифицировать инородные объекты. При обнаружении таких включений система незамедлительно подает сигналы для остановки производственной линии.
Image
Цифровой оператор контакт-центра
Система обработки входящих обращений представляет собой цифрового оператора, который мгновенно отвечает на звонки и идентифицирует абонента по параметрам, таким как номер заказа, ФИО и дата рождения и предоставляет актуальную информацию о статусах заказов. В дополнение к этому, система осуществляет исходящий обзвон для подтверждения записи на выезд медицинского специалиста, напоминая пациентам о визите, включая указанные время, адрес и стоимость. Если клиент собирается отменить визит, бот уточняет причину и передает данные операторам для дальнейшего взаимодействия. Система также проводит триггерные опросы, реагируя на низкие оценки по горячей линии, обеспечивая сбор обратной связи и позволяя своевременно решать проблемы пациентов, что, в свою очередь, улучшает бизнес-процессы в сети лабораторий.