Реальные внедрения ИИ, которые принесли измеримый бизнес-результат
Ведущая медицинская технологическая компания сотрудничала с Tietorix AI для разработки интеллектуальной диагностической платформы, которая анализирует данные медицинской визуализации для помощи радиологам в выявлении аномалий с беспрецедентной точностью.
Ручной анализ медицинских изображений занимал много времени, что приводило к задержкам в диагностике и потенциальным ошибкам интерпретации. Больнице нужно было обрабатывать более 1000 сканирований ежедневно при ограниченной доступности радиологов.
Мы разработали систему компьютерного зрения с использованием моделей глубокого обучения, обученных на более чем 500 000 медицинских изображений, интегрированную с существующей системой PACS для бесшовной интеграции рабочего процесса.
Международный банк внедрил нашу систему выявления мошенничества на основе машинного обучения для идентификации подозрительных транзакций в реальном времени, значительно сократив финансовые потери и повысив доверие клиентов.
Традиционное выявление мошенничества на основе правил генерировало слишком много ложных срабатываний (85% ложных срабатываний), пропуская при этом сложные схемы мошенничества, что стоило миллионы потерь и недовольство клиентов.
Мы внедрили ансамбль моделей машинного обучения, включая случайные леса, нейронные сети и градиентный бустинг, обрабатывающих более 100 характеристик на транзакцию в реальном времени.
Крупная розничная сеть революционизировала управление запасами, используя нашу ИИ-платформу прогнозирования спроса и оптимизации, что привело к значительной экономии затрат и повышению удовлетворенности клиентов.
Неэффективное управление запасами приводило к 30% переизбытку и 15% дефициту товаров, что ежегодно стоило более $100М отходов и плохого клиентского опыта в более чем 500 магазинах.
Мы разработали комплексную ИИ-платформу, которая анализирует паттерны продаж, сезонные тренды, данные о погоде и местные события для прогнозирования спроса и оптимизации уровней запасов во всех локациях.
Крупный производственный концерн внедрил нашу систему предиктивного обслуживания на основе ИИ для прогнозирования отказов оборудования и оптимизации графиков технического обслуживания, значительно сократив незапланированные простои.
Незапланированные поломки оборудования приводили к дорогостоящим простоям производства, со средней стоимостью $50,000 за час простоя. Традиционное плановое обслуживание было неэффективным и дорогим.
Мы развернули IoT-сенсоры и алгоритмы машинного обучения для мониторинга состояния оборудования в реальном времени, прогнозирования отказов за 2-4 недели до их возникновения.
Региональная энергетическая компания трансформировала свою электросеть с помощью нашего ИИ-решения для управления умной сетью, оптимизируя распределение энергии и интеграцию возобновляемых источников энергии.
Интеграция переменных возобновляемых источников энергии (солнечная и ветровая) создавала нестабильность в сети, приводя к энергетическим потерям и проблемам с балансировкой нагрузки.
Мы разработали ИИ-систему управления, которая прогнозирует генерацию возобновляемой энергии, оптимизирует накопление энергии и автоматически балансирует нагрузку в сети в реальном времени.
Международная логистическая компания революционизировала планирование маршрутов и управление флотом с помощью нашего ИИ-решения для оптимизации логистики, значительно сократив затраты на топливо и время доставки.
Неэффективное планирование маршрутов для флота из 5000+ транспортных средств приводило к избыточному расходу топлива, задержкам доставки и неоптимальному использованию ресурсов.
Мы внедрили ИИ-систему оптимизации маршрутов, которая учитывает трафик, погодные условия, приоритеты доставки и ограничения водителей для создания оптимальных маршрутов в реальном времени.
Свяжитесь с нашими экспертами по ИИ для обсуждения вашего проекта
Начать проект