Data InsAIght – dedykowany moduł AI w Firmie!
Data InsAIght to narzędzie oparte o sztuczną inteligencje, które wspiera procesy decyzyjne firmy. Moduł Data InsAIght, po dostosowaniu do domeny i problemu działa praktycznie w każdej branży. Oczywiście, ważne jest aby poprawnie zdiagnozować obszary w firmie, gdzie system będzie najskuteczniejszy i zapewni najwięcej korzyści.
Diagnoza potencjału do projektu i wdrożenie opiera się na siedmiu krokach:
- Analiza oraz audyt działań i procesów w firmie oraz sposobu zbierania, składowania, obróbki i wykorzystywania danych.
- Zbadanie możliwych obszarów wsparcia i optymalizacji za pomocą AI.
- Ewaluacja i określenie potencjału tj. zdefiniowanie obszaru/obszarów, które mogą odnieść największą korzyść z zastosowania modułu sztucznej inteligencji np. predykcja zapotrzebowania na towary dla produkcji, prognozowanie popytu/sprzedaży, optymalizacja zarządzania asortymentem, wspieranie efektywności procesów biznesowych, szacowanie ryzyka finansowego, głęboka wielowarstwowa segmentacja klientów, aktywne zarządzanie kampaniami marketingowymi, efektywne zarządzanie personelem w sieciach detalicznych, opracowanie szans rozwoju na tle branży i rynku czyli szerokie wykorzystanie modeli predykcyjnych.
- Przygotowanie oferty ramowej wdrożenia.
- Dopasowanie naszych rozwiązań AI do konkretnych potrzeb firmy. Zebranie i przygotowanie danych potrzebnych do nauki modelu w wybranej domenie, trening przykładowych modeli i zmierzenie ich skuteczności połączone z dostrajaniem parametrów. Prezentacja działającego „proof of concept” algorytmu AI dla wybranego problemu.
- Ostateczne trenowanie modelu pod określony problem, a także dopasowanie wizualizacji danych do potrzeb klienta.
- Wdrożenie platformy w firmie i stałe wsparcie ekspertów.
Jak to działa? Przykład dla procesu predykcji:
- Opieramy się o nasz uniwersalny moduł Data InsAIght wspierający procesy decyzyjne z zastosowaniem symulacji i optymalizatorów bazujących na algorytmach sztucznej inteligencji.
- Zaczynamy od definicji co powinno być wejściem do systemu, czyli analizujemy dostępne dane statystyczne firmy, a także możliwe do wykorzystania dane w domenie publicznej. Razem z definicją zmiennych, które wpływają na zmianę rezultatu posłużą one do analizy problemu.
- Następnie przetwarzanie danych tj. wyodrębnienie najważniejszych informacji z danych wejściowych i ich odpowiednia modyfikacja za pomocą algorytmów do przetwarzania danych. W tym etapie dane są automatycznie czyszczone i przetwarzane do formatu odpowiedniego dla modeli i algorytmów AI.
- Budowanie algorytmu predykcji czyli wykonanie szeregu automatycznych analiz za pomocą odpowiednio wybranych i skonfigurowanych algorytmów AI, takich jak nowoczesne warianty głębokich sieci neuronowych (DNN) lub bardziej tradycyjne algorytmy genetyczne (AG).
- W systemie wykorzystujemy nowy model symulacji bazujący na AI, którego celem jest oszacowanie zdefiniowanej wartości lub zmiennej, takiej jak np. cena czy koszt produktu na podstawie ustalonych wcześniej cech. W połączeniu z algorytmami metaheurystycznymi powstaje samo-wnioskujący system, który pozwoli na optymalizację zadanego problemu oraz jego umiejscowienie w procesie decyzyjnym.
- Wyjście systemu, czyli podanie kilku propozycji optymalnego rozwiązania z podaną przewidywaną pewnością.
DNNy – głębokie sieci neuronowe – sieci inspirowane działaniem ludzkiego mózgu, opierające swoje wnioskowanie na jednostkach zwanych neuronami. Szeroko używane w problemach klasyfikacji, przetwarzania języka naturalnego, przewidywania i analizy danych.
AG – algorytmy genetyczne – inspirowane zjawiskami zachodzącymi w przyrodzie takimi jak np. ewolucja zwierząt, zasada roju, czy zachowania stadne. Używane do znalezienia rozwiązań problemów optymalizacyjnych, bliskich najlepszemu we względnie krótkim czasie (podzbiór algorytmów metaheurystycznych).
Opis systemu:
- System jest dostępny w chmurze, umożliwiając łatwy i szybki dostęp.
- Dostęp do systemu będzie umożliwiony przez prosty interfejs webowy, co zaoszczędzi czas potrzebny na wdrożenie i zaadaptowanie oprogramowania do systemów firmy.
- System jest uczony zarówno na danych firmowych jak i na danych publicznie dostępnych z całego otoczenia biznesowego (np. GUS, instytucje branżowe, raporty dedykowane, dostępne prognozy, a także potencjał tkwiący w danych z internetu)
- System jest stworzony modułowo, umożliwiając tym samym łatwe dodawanie kolejnych elementów i modyfikację tych istniejących.
SERDECZNIE ZAPRASZAM:Umów Konsultację
