Sztuczna inteligencja

Pracuj z najbardziej rewolucyjną technologią, jaką kiedykolwiek widział świat

Sztuczna inteligencja jest jak asystent z pełną wiedzą na temat organizacji. Przetwarza i analizuje te informacje, oferując innowacyjne rozwiązania.

Artificial intelligence_1

Jak sztuczna inteligencja może pomóc w rozwoju Twojej firmy?

Sztuczna inteligencja (AI) rozwiązuje problemy wielu branż, oferując innowacyjne rozwiązania złożonych wyzwań.

  • Wzrost przychodów
    Sztuczna inteligencja pomaga analizować media społecznościowe, automatyzować reklamy i dokonywać inteligentnych wyborów sprzedażowych.
  • Zapewnienie bezpieczeństwa danych 
    Uczenie maszynowe wykrywa oszustwa, takie jak wyłudzenia kart kredytowych i kradzieże tożsamości. Pozwala to firmom oszczędzać pieniądze i chronić klientów.
  • Analizowanie dużych ilości danych  
    Algorytmy uczenia maszynowego analizują dane w celu przewidywania trendów. Pomagają firmom podejmować decyzje dotyczące rozwoju produktów i sprzedaży.
  • Poprawa wydajności procesów
    Uczenie maszynowe automatyzuje procesy, oszczędzając czas i koszty. Przewiduje awarie maszyn i zaleca konserwację, unikając przestojów.
  • Większa satysfakcja klientów
    Analityka predykcyjna wyszukuje trendy wśród klientów i sugeruje produkty. Chatboty AI przyspieszają rozwiązywanie problemów.
  • Optymalizacja łańcuchów dostaw
    Sztuczna inteligencja optymalizuje łańcuchy dostaw poprzez przewidywanie popytu i zarządzanie zapasami w czasie rzeczywistym.

Nasze możliwości w zakresie sztucznej inteligencji (AI)

Oferujemy usługi konsultingowe i rozwiązania AI, które pomogą Ci szybciej osiągnąć cele biznesowe, jednocześnie przygotowując Cię do zrównoważonego rozwoju.

Natural Language Processing

Rozwiązania NLP umożliwiają maszynom rozumienie i przetwarzanie języka w sposób zbliżony do ludzkiego. Oferowane przez nas zastosowania NLP obejmują chatboty, tłumaczenia językowe, analizę zawartości tekstu i analizę nastrojów.

IoT i automatyzacja urządzeń

Wprowadzamy innowacje dla firm poprzez wykorzystanie IoT (Internet-Of-Things) w Przemyśle 4.0 oraz stosując systemy cyfrowe opartych na sztucznej inteligencji.

Computer Vision

Pomagamy wdrażać i integrować algorytmy oparte na wizji komputerowej w celu szkolenia rozwiązań AI i automatyzacji zadań, takich jak rozpoznawanie głosu, przetwarzanie obrazu, wykrywanie obiektów i nie tylko — w sposób, w jaki mogą to robić ludzkie systemy wizualne.

Analiza predykcyjna

Firmy często zmagają się z prognozowaniem trendów i dokonywaniem dokładnych przewidywań. Sztuczna inteligencja wykorzystuje analitykę predykcyjną do analizowania danych historycznych, identyfikowania trendów i dokonywania świadomych prognoz dotyczących przyszłych wyników.

Generative AI

Wykorzystujemy systemy generatywnej AI do opracowywania modeli matematycznych i tworzenia różnych rodzajów treści, takich jak tekst, obrazy, dźwięku i dane syntetyczne. Generatywna sztuczna inteligencja może pomóc nam w optymalizacji złożonych procesów biznesowych

Tworzenie chatbotów

Rozumiemy biznesową potrzebę oferowania dedykowanego wsparcia 24h/7, dlatego budujemy chatboty oparte na sztucznej inteligencji i integrujemy je z oprogramowaniem klienta — czy to ze stronami internetowymi, aplikacjami mobilnymi itp.

Zrealizuj swoją koncepcję opartą na sztucznej inteligencji

Realizowane projekty

/ Projekty z których jesteśmy dumni

Osoba wypełnia kartę związaną z ubezpieczeniem zdrowotnym

80% wzrost w wykrywaniu podejrzanych roszczeń dzięki algorytmom ML

Branża:
Fintech
Technologie:
Python, R, Docker
Opis:

Dowiedz się, jak zbudowaliśmy modele ML, które ułatwiają sprawdzanie odsetek oszustw w branży ubezpieczeniowej.

Model:
Team Outsourcing
Czas trwania:
4 miesiące
Application de la ML à l’optimisation de la consommation d’électricité

Zastosowanie ML w optymalizacji wykorzystania energii elektrycznej

Branża:
Energetyczna
Technologie:
Python
Opis:
Dla brytyjskiej firmy dostarczającej rozwiązania optymalizujące zużycie energii zaprojektowaliśmy rozwiązanie ML dostosowane do każdego klienta instytucjonalnego.
Quantup- ocena ryzyka

ML w automatyzacji procesu oceny ryzyka w branży finansowej

Branża:
Fintech
Technologie:
R, Python, Docker
Opis:

Dla klienta zajmującego się bezpieczeństwem finansowym firm z branży transportowej zbudowaliśmy model ML służący do oceny wiarygodności klientów końcowych.

Model:
Team Outsourcing
Czas trwania:
5 miesięcy
Wirtualna przymierzalnia ubrań w sklepach internetowych

Wirtualna przymierzalnia ubrań w sklepach internetowych

Branża:
E-commerce
Opis:

Dla startupu zajmującego się innowacjami technologicznymi zbudowaliśmy rozwiązanie dedykowane klientom indywidualnym, którzy chcą przymierzyć ubranie przed jego zakupem i dostawą.

Model:
Team Outsourcing
Czas trwania:
18 miesięcy
Trzy kobiety wpisują kod pin do bankomatu.

Model DL ograniczający utratę klientów dla jednego z największych banków w Europie

Branża:
Fintech
Technologie:
FastText, Keras, DyNET, Python
Model:
Team Outsourcing

Proces rozwoju AI – podejście iteracyjne

Podczas opracowywania modelu uczenia maszynowego przechodzimy przez wiele faz, od gromadzenia i przygotowywania danych po szkolenie, ocenę i ciągłą iterację.

Jest to unikalne podejście, które odróżnia nas od innych firm, ponieważ powtarzamy następujący cykl kilka razy, aż do osiągnięcia zadowalających wyników.

Robimy to wszystko w ścisłej współpracy z Twoim zespołem. Nie tylko tworzymy modele AI, ale także zapewniamy szkolenia wdrożeniowe, aby pomóc Ci lepiej zrozumieć zastosowane rozwiązanie i nie tracić czasu na zrozumienie modelu.


I — Bezpłatna konsultacja

Pierwszym krokiem do zrozumienia Twojego problemu jest bezpłatna konsultacja, podczas której najpierw omówimy Twoje wyzwanie i ustalimy, czy wdrożenie modelu AI byłoby skuteczne i możliwe.

II Warsztat — Określ swoje potrzeby i strategię AI

Drugim krokiem jest przeprowadzenie warsztatów online lub na miejscu w siedzibie klienta. Zwykle trwają one 1-2 dni. Zidentyfikujemy Twój problem, Twoje dane i sposób, w jaki wpływają one na Twoją aplikację lub firmę. Następnie określimy, kiedy model AI jest wystarczająco dobry.

Dopiero po warsztatach możemy zdecydować, czy warto kontynuować projekt – i wtedy składamy drugą ofertę.


III Projekt — Weryfikacja koncepcji (POC)

Trzecim krokiem jest wdrożenie PoC. I tutaj możemy wyróżnić takie elementy jak:

1. Pozyskiwanie i przygotowanie danych
Na tym etapie pomagamy zebrać odpowiednie dane z różnych źródeł, uporządkować je i przygotować do wykorzystania jako dane treningowe.

2. Opracowanie modelu
Wybieramy odpowiedni model dla danego problemu i trenujemy go przy użyciu zbioru danych treningowych, identyfikując najbardziej istotne zmienne.

3. Ocena i udoskonalenie modelu

Oceniamy wydajność wytrenowanego modelu przy użyciu oddzielnego zestawu danych (zestaw testowy/walidacyjny), którego wcześniej nie widział. Typowe wskaźniki oceny obejmują dokładność, precyzję i wynik.

 

VM.PL - Dedykowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji

Co zyskasz współpracując z nami?

01
Interaktywne PoC dla Twojego oprogramowania AI.
02
Prognozy oparte na danych, które dają pewność wysokiego zwrotu z inwestycji.
03
Dogłębne zrozumienie metodyki w celu wykluczenia typowych błędów i maksymalnego wykorzystania danych.
04
Konsultacje i doradztwo w zakresie alternatywnych możliwości biznesowych, architektury i technologii.
05
Wybór odpowiedniego podejścia do potrzeb klienta: obniżenie kosztów wdrożenia i utrzymania poprzez połączenie klasycznych metod statystycznych z AI / ML / DL.

Jakie ryzyko niesie ze sobą niewłaściwe stosowanie sztucznej inteligencji?

01
85% projektów AI wygeneruje błędne wyniki z powodu nieprawidłowości w danych, stosowanych algorytmach lub zespołach odpowiedzialnych za zarządzanie nimi.
02
Tylko 53% projektów przechodzi od prototypów do produkcji.
03
Tylko 15% projektów AI kończy się sukcesem.

Jak VM pomoże Ci pokonać te wyzwania?

 

  • 95% projektów AI / ML kończy się sukcesem — osiągają wyznaczone cele, na czas i w ramach budżetu
  • Dla pozostałych 5% stawiamy szybką i niezawodną diagnozę możliwą dla nieosiągniętych celów w celu uniknięcia niepotrzebnych kosztów
  • 85% projektów trafia na produkcję

Porozmawiajmy o Twoich potrzebach
w zakresie AI

Technologie, których używamy w rozwiązaniach AI

Logo Angular
Logo Vue.js
Logo MySQL
Logo React
python logo
Logo docker - 1
Android Logo

Branże, w których używamy AI

MEDYCYNA

Narzędzia AI analizują obrazy medyczne, dane pacjentów i genetykę. Pomagają one pracownikom służby zdrowia dokładniej i szybciej diagnozować choroby.

FINTECH

Algorytmy AI analizują transakcje. Znajdują anomalie i sygnalizują oszustwa w czasie rzeczywistym. Zwiększa to bezpieczeństwo systemów finansowych.

PRODUKCJA

Sztuczna inteligencja poprawia wydajność przemysłu. Na przykład wykorzystuje konserwację predykcyjną, aby zapobiegać awariom sprzętu. Optymalizuje również procesy w celu zmniejszenia ilości odpadów i oszczędzania energii.

Energia

Sztuczna inteligencja pomaga firmom energetycznym prognozować zużycie i optymalizować produkcję. Pomaga również w zarządzaniu aktywami poprzez usprawnienie konserwacji i przewidywanie awarii.

E-commerce

Zespoły marketingu i sprzedaży wykorzystują sztuczną inteligencję, aby lepiej docierać do potencjalnych klientów, optymalizować kampanie reklamowe i ustalać priorytety dla potencjalnych klientów.

Telekomunikacja

Sztuczna inteligencja wspiera zarządzanie siecią, obsługę klienta, bezpieczeństwo i optymalizację zasobów. Pomaga to firmom pracować lepiej i zapewniać klientom wyższą jakość.

Poznaj naszych ekspertów z zakresu
sztucznej inteligencji

Artur Suchwałko

PhD

Arthur ma ponad 20-letnie doświadczenie w zaawansowanej analityce. Uzyskał tytuł doktora matematyki i zrealizował ponad 100 projektów dla firm na wszystkich szczeblach - od startupów po globalne korporacje.

Agnieszka Suchwałko

PhD

Agnieszka jest doktorem nauk technicznych skupionym na projektach AI. Rozwiązywanie rzeczywistych problemów za pomocą zmodyfikowanych algorytmów ML to jej praca i pasja.

Rafał Pisz

Rafał jest dyrektorem zarządzającym i udziałowcem spółek informatycznych DATAS, AXIT i TIM S.A. Od 1999 roku zarządza centrami informatycznymi i badawczymi. Stworzył AXIT R&D, który wprowadził na rynek rozwiązanie SaaS do zarządzania łańcuchem dostaw.

Powered by