Ta strona korzysta z ciasteczek, aby zapewnić Ci najlepszą możliwą obsługę. Informacje o ciasteczkach są przechowywane w przeglądarce i wykonują funkcje takie jak rozpoznawanie Cię po powrocie na naszą stronę internetową i pomaganie naszemu zespołowi w zrozumieniu, które sekcje witryny są dla Ciebie najbardziej interesujące i przydatne.
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.
Realizowane projekty
/ Projekty z których jesteśmy dumni
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 
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.
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
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 
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.
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
Technologie, których używamy w rozwiązaniach AI
Poznaj naszych ekspertów ds. sztucznej inteligencji
Dr Artur Suchwałko
Artur jest doktorem matematyki i współautorem książki o prognozowaniu danych. Posiada ponad 20-letnie doświadczenie zawodowe w komercyjnych projektach wykorzystujących Data Science i Machine Learning/AI. Ekspert ds. ryzyka kredytowego i modelowania w Lukas Banku.
Dr Agnieszka Suchwałko
Doktor nauk technicznych (biocybernetyka i inżynieria biomedyczna) zaangażowana w wiele ciekawych projektów z zakresu sztucznej inteligencji. Rozwiązywanie rzeczywistych problemów za pomocą dobrze dobranych lub odpowiednio zmodyfikowanych algorytmów ML to jej praca i pasja.
Rafał Pisz
Dyrektor zarządzający i udziałowiec wielu spółek informatycznych (DATAS, AXIT, TIM S.A). Od 1999 roku specjalizuje się w zarządzaniu IT oraz centrach badawczo-rozwojowych. Rafał stworzył również centrum badawczo-rozwojowe AXIT, które wypuściło na rynek pierwsze rozwiązanie SaaS do zarządzania łańcuchem dostaw.
Powered by
