Строим ML-модели, которые предсказывают спрос, отток клиентов, финансовые риски и поломки оборудования. Ваш бизнес реагирует не на события — а опережает их.
Строим модели, которые предсказывают спрос по SKU, категории и региону с учётом сезонности, праздников, акций и внешних факторов. Закупаете ровно столько, сколько нужно — ни больше, ни меньше.
Модель выявляет клиентов с высоким риском оттока за 2–4 недели до того, как они уйдут. У вас есть время предложить скидку, позвонить или изменить условия — и сохранить клиента.
| Клиент | Риск | Скор | Причина |
|---|---|---|---|
| ООО Альфа | Высокий | −40% активн. | |
| ИП Петров | Высокий | Без входа 21д | |
| ЗАО Бета | Средний | Жалоба × 2 | |
| ООО Гамма | Низкий | Норма |
ML-модели выявляют мошеннические транзакции, оценивают кредитный риск контрагентов и прогнозируют кассовые разрывы — в реальном времени, до того как риск реализовался.
Анализируем показания IoT-датчиков и данные оборудования — предсказываем поломку за 72+ часа до её возникновения. Переходите от планового ТО по расписанию к ТО по состоянию.
Модель рассчитывает оптимальную цену для каждого товара, сегмента и момента времени — максимизирует выручку или маржу с учётом эластичности спроса, конкурентов и остатков.
Обнаруживаем нетипичное поведение в любых данных — метрики, транзакции, поведение пользователей, производственные показатели. Алерт приходит до того, как проблема стала критической.
Недостаточно построить хорошую модель — её нужно поддерживать в рабочем состоянии. Мы разворачиваем модели, настраиваем мониторинг качества и автоматическое переобучение при деградации.
Прогноз спроса, ценообразование, скоринг лидов, отток клиентов, выявление аномалий и планирование запасов на ваших исторических данных.
Зависит от задачи. Для базового прогноза часто достаточно 6–12 месяцев истории; на аудите оценим качество и полноту ваших данных.
Да. Отдаём результаты через API, дашборды или прямую интеграцию с BI и CRM, чтобы команда видела прогноз там, где принимает решения.
Согласуем метрики до старта — MAPE, AUC, precision/recall и др. Сравниваем с текущим baseline и отслеживаем деградацию в production.
Расскажите о задаче — за 1 день предложим архитектуру модели, данные для старта и ожидаемую точность.
