Основополагающей частью любой человеческой деятельности является принятие решений. Наилучших из множества возможных вариантов. Последовательность решений влечет за собой цепочку событий, в следствиях которых измеряется ценность сделанного выбора. В основе этого выбора - анализ информации, и чем она полнее – тем лучше может быть результат. Однако для обработки больших объемов данных требуются сложные математические методы. С каждой секундой фактов, параметров, показателей, сведений о клиентах, статистики по операциям и других производственных, финансовых данных становится все больше, усложняются их взаимосвязи и зависимость от факторов внешней и внутренней среды.

На основе технологий машинного обучения мы создали сервисы, которые позволяют анализировать данные, оптимизировать принимаемые решения, прогнозировать их результаты, строить рекомендательные системы для создания эффективных бизнес-моделей и автоматизации рутинных процессов.

―Прогнозирование―

Прогнозные модели позволяют с высокой вероятностью оценить перспективы развития бизнеса, вычислить конверсию продаж в будущем, спрогнозировать наступление страхового случая, оценить эффективность маркетинговых кампаний и вероятность того, будет ли клиент вовремя оплачивать кредит. Оценивая будущие результаты, вы сможете грамотно распределять ресурсы, сократить расходы, контролировать качество продукции, повысить эффективность принимаемых решений и автоматизировать ручной труд.

Наша прогнозная система для оценки и прогнозирования конверсии продаж авиабилетов, позволила компании-ретейлу авиабилетов существенно сократить расходны на реализацию авиабилетов с низкой конверсией.

―Рекомендательные системы―

Анализ поведения пользователей и формирование релевантных рекомендаций, предложение сопутствующих товаров и повышение доверия покупателей. Персональные рекомендации и рекомендации услуг в зависимости от потребностей отдельного клиента увеличивают продажи и повышают лояльность клиентов в различных отраслях бизнеса, таких как розничная торговля, банки, агрегаторы и маркетплейсы, интернет-магазины, туристические компании.

Созданная нами рекомендательная система для одной крупной страховой компании позволяет выявлять мошенничество в автостраховании и, с высокой точностью детектировать потенциальных мошенников.

―Сегментирование пользователей―

Разделение пользователей или посетителей сайта на сегменты по схожему поведению, предпочтениям или другим характеристикам на основе анализа исторических данных - важная стратегия грамотного распределения ресурсов на рекламные и маркетинговые компании. Визуальные модели такой сегментации позволяют выявлять скрытые закономерности и связи между различными группами, которые могут быть использованы для оптимизации каналов продвижения и выбора наиболее эффективных маркетинговых ходов для успешного позиционирования товара на рынке

―Анализ социальных сетей―

Анализ профелей социальных сетей, позволяет прогнозировать психологические характеристики, интересы, уровень дохода, семейное положение человека, что очень важно в банковском и страховом секторе.