КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ
РАСПОЗНАВАНИЕ КАЧЕСТВА ФРУКТОВ И ОВОЩЕЙ
Одной из ключевых проблем в розничной торговле является предсказание свежести продуктов, что напрямую влияет на качество обслуживания и удовлетворенность клиентов. С каждым днем важность быстрого и точного реагирования на потребности клиентов растет, а задержки в обработке запросов и недостаточная автоматизация приводят к потере доходов и ухудшению восприятия бренда. Мы разработали решение на базе технологий компьютерного зрения, которое позволяет мгновенно анализировать изображения продукции, поступающие от сотрудников, и предоставлять им актуальные рекомендации по обработке товаров.
>85%
точность распознавания свежести продукта
Клиенты
<2
скорость ответа системы
секунд
30%
снижение операционных расходов
Распознавание подделок подписей и штампов
Верификация поддельных подписей и штампов является ключевой для обеспечения документальной надежности в бизнес-процессах, но традиционные методы часто требуют много времени и ресурсов, при этом не всегда достигая высокой точности. Чтобы улучшить процесс мы разработали высокоэффективный алгоритм компьютерного зрения, который значительно превосходит ручные методы верификации, обеспечивая быстрое и точное определение подлинности подписей и штампов. Мы также внедрили автоматизированную систему обработки скан-документов, которая синхронизируется с эталонной базой проверенных подписей и штампов. Эта система оптимизирует процесс обработки, уменьшая время анализа до менее чем трех секунд за документ. Благодаря интеграции через API, наше решение упрощает доступ к базе данных, повышая эффективность и надежность верификации.
>25%
Повышение точности идентификации
поддельных подписей
поддельных подписей
>23%
Повышение точности идентификации
поддельных штампов
поддельных штампов
<3
Обработка листа документа
секунд
Языковое моделирование
Q&A Ассистент
Проблематика неэффективной внутренней системы информирования становится особенно актуальной, когда она не покрывает всего спектра запросов от пользователей и иногда дает ответы, не соответствующие поставленным вопросам. Это может приводить к увеличению времени на поиск информации и снижению общей продуктивности сотрудников. Мы разработали Q&A ассистента, который может эффективно обрабатывать запросы в свободной форме, обеспечивая точность и релевантность ответов.
Наш подход заключался в создании языковой модели, которая автоматизирует процессы суммаризации и стандартизации пользовательских запросов, а также использует данные из внутренних баз для подтверждения и обоснования ответов.
Наш подход заключался в создании языковой модели, которая автоматизирует процессы суммаризации и стандартизации пользовательских запросов, а также использует данные из внутренних баз для подтверждения и обоснования ответов.
10%
Увеличение положительной
оценки ответов
оценки ответов
12%
Увеличение частоты
использования сервиса
использования сервиса
рекомендательные системы
Рекомендательная система для пользователей
Рекомендации являются неотъемлемой частью любой платформы, в которой пользователи взаимодействуют с товаром. Интеграция советов по выбору продуктов решает проблему холодного старта и увеличивает вовлеченность пользователей.
Мы разработали рекомендательную систему для платформы поиска и аналитики криптовалютных кошельков. Подход основан на глубоком анализе исторических действий пользователей и уникальных признаков кошельков.
Интеграция продукта позволила оптимизировать знакомство новых пользователей с функционалом и увеличило время прибывания на платформе.
Мы разработали рекомендательную систему для платформы поиска и аналитики криптовалютных кошельков. Подход основан на глубоком анализе исторических действий пользователей и уникальных признаков кошельков.
Интеграция продукта позволила оптимизировать знакомство новых пользователей с функционалом и увеличило время прибывания на платформе.
>10
Частота рекомендаций
в сутки
>15%
Рост числа подписок
>25%
Время прибывания на платформе
Аналитика в сфере финансов
Анализ эмоционального окраса финансовых новостей
Анализ эмоционального окраса финансовых новостей представляет собой важный элемент в современных трейдинговых стратегиях, основанных на обработке естественного языка. Однако существующие подходы, сконцентрированные преимущественно на криптовалютных рынках, не демонстрируют необходимой прибыльности и ограничены в своем применении.
Мы разработали алгомитрическую трейдинг-стратегию, которая использует технологии обработки естественного языка для анализа эмоциональной окраски новостных заголовков. Эта стратегия была протестирована на исторических данных и задумывалась так, чтобы её прибыльность не уступала средней величине прибыльности стратегий по компании-заказчику.
Мы разработали алгомитрическую трейдинг-стратегию, которая использует технологии обработки естественного языка для анализа эмоциональной окраски новостных заголовков. Эта стратегия была протестирована на исторических данных и задумывалась так, чтобы её прибыльность не уступала средней величине прибыльности стратегий по компании-заказчику.
>0.65
Точность предсказания
сентимента
сентимента
30%
ROI
<0.5
Обработка одного заголовка
секунд
Оставьте контакты, и мы свяжемся с Вами
Заполняя данную форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности