Синимекс: Лаборатория данных
Работают ли ваши данные на максимум?
Специально, чтобы ответить на этот вопрос, в компании было создано подразделение «Синимекс: Лаборатория данных»
Специально, чтобы ответить на этот вопрос, в компании было создано подразделение «Синимекс: Лаборатория данных»
«Синимекс: Лаборатория данных» занимается диагностикой и консультированием
— выявлением наиболее перспективных зон в текущем бизнесе для автоматизации, аналитикой
— проверкой текущих гипотез по автоматизации и предоставлением рекомендаций, интеграцией 
— разработкой и масштабированием моделей машинного обучения с учетом специфики данных заказчика и его задач
С помощью нашей команды и инструментов раскроем весь потенциал цифровизации бизнеса.
Мы знаем по собственному опыту, насколько может быть неоднозначной интерпретация данных. Именно поэтому профессиональный взгляд со стороны очень важен для старта проекта по машинному обучению.
Мы соединили опыт enterprise разработки и методику lean startup - быстро проверяем гипотезы и смотрим на потенциал масштабирования.
При отсутствии эффекта предоставляем объективную оценку перспектив текущих данных с рекомендациями по дальнейшей работе.
Мы знаем по собственному опыту, насколько может быть неоднозначной интерпретация данных. Именно поэтому профессиональный взгляд со стороны очень важен для старта проекта по машинному обучению.
Мы соединили опыт enterprise разработки и методику lean startup - быстро проверяем гипотезы и смотрим на потенциал масштабирования.
При отсутствии эффекта предоставляем объективную оценку перспектив текущих данных с рекомендациями по дальнейшей работе.
-
Легкая интеграция
/ / Подключимся к любой системе
Мы приверженцы микросервисной архитектуры и универсальных API
-
Высокая точность
/ / Выжмем максимальный результат из возможных
Собственные библиотеки искусственного интеллекта, обученные на своих проектах и сотнях исследований, которые настраиваются под вашу задачу и бизнес-правила
-
Минимум издержек
/ / Расходы будут прозрачны как Байкал
Только Open Source и собственные ML библиотеки. Никаких затрат на дополнительные лицензии
-
Полная поддержка
/ / Вовлеченность и эмпатия - наши единственные недостатки
Будем рядом с момента проверки гипотез вплоть до сопровождения готового решения
Архитектура данных нового поколения -
Lakehouse
// Создадим Lakehouse-платформы под ключ
- Аудит текущего ландшафта и архитектурный дизайн Lakehouse под задачи бизнеса и ИТ
- Сборка из open-source и корпоративных компонентов вашего стека. Быстрое развёртывание в облаке, on-premise или гибриде
- Централизованное управление данными, метаданными и доступом. Порядок, прозрачность и безопасность на уровне enterprise
- Масштабирование, SLA, интеграция новых источников и сопровождение AI/ML-сценариев
Интеллектуальная система анализа пользовательского поведения -
Синимекс САПП
// Выявим аномалии в поведении пользователей до того, как они нанесут ущерб вашему бизнесу
- Сбор данных из всех ключевых источников вашей организации
- Обнаружение отклонений через ML-алгоритмы
- Создание и обновление профиля поведения пользователя
- Построение отчётов и оповещений для команды безопасности
Оценка спроса и оптимизации логистики -
библиотека Gauss
// Примем во внимание даже самые необычные факторы спроса
- Предложим точное планирование на 6/9/12 месяцев вперед
- Учтем логистику, историю продаж, маркетинговые кампании, региональную специфику
- Адаптируем библиотеку под ваши бизнес-правила
- Быстро подключим к вашей инфраструктуре
Контекстный анализ текста -
библиотека Faust
// Заставим машину понимать не хуже компетентного специалиста
- Обработка текстовых запросов в свободной форме
- Разработка DSL под специфики вашего бизнеса
- Возможность использования Speech-to-text
- Высокая точность распознавания сложных предложений
Промышленное компьютерное зрение -
библиотека Vinci CV
// Индивидуализируем решение под любой технический процесс
- Определение всех видов индивидуальной защиты
- Мониторинг зон безопасности на производстве
- Проверка изделий на брак
- Мониторинг общей техники безопасности
- Идентификация пользователей
- Интеграция с любой инфраструктурой
Геопозиционный скоринг -
библиотека Columbus
// Подскажем короткий путь к клиентам
- Оценка рисков исходя из локации пользователей
- Учет не только геопозиции, но и смежных факторов
- Сценарный анализ при потенциальных изменениях
- Учет лучших практик рискового анализа
- Разработка персональной матрицы предложений
- Возможность добавления иных внешних данных в модель анализа
Любая задача имеет решение. Проверьте
Даже если вы не нашли готовое решение, отвечающее вызовам вашего бизнеса - это не проблема. Наш R&D и проектный отдел разработают его с нуля, полностью учитывая специфику данных компании
Результат передаем как интеллектуальную собственность
Ваше решение навсегда остается с вами
Платформа прогнозирования спроса и распределение билетов (Почта России)
- Охват более чем 40 000 розничных точек
- Учёт больше 100 факторов производства
- Анализ всех маркетинговых активностей
- Прогноз до 6 месяцев вперед
- Адаптация к новым бизнес-правилам
«Автоматизация и машинное обучение сейчас очень востребованы, особенно в ритейле. Текущая система позволяет обеспечить бережливый подход к бизнес-процессам и надлежащее качество, которое мы используем в своей работе»
Максим Усманов, Руководитель отдела непроизводственного ритейла «Столото»
Определение SKU, каскеток и зон безопасности
- Более 80 слоев нейронной сети
- Обработка нескольких тысяч объектов менее чем за минуту
- Учет шумов фото/ видеопотока
- Учитывает дополнительные объекты для последующего анализа
- Интеграция c IT инфраструктурой
Чат-бот на основе искусственного интеллекта для технических специалистов
- Оценка инцидента и поиск кратчайшего решения в базе знаний
- Понимание запросов в свободной форме
- Интегрированы DSL для уточнения специфичных инцидентов
- Оценка качества решения проблемы и прогноз нагрузки на линию поддержки
- Пополнение базы знаний на основе решенных инцидентов
- Конструктор для оперативного пополнения древа решений
ML-проект: Сегментация 2.0
- Географическая сегментация клиентской базы
- Мониторинг и оценка портфелей агентов, брокеров и партнеров
- Рисковость клиента на основе окружения
«Росгосстрах» давно работает с моделями при формировании договоров ОСАГО и каско, но всегда есть куда двигаться дальше. Полтора года назад мы пришли к выводу, что есть потребность в развитии модели, позволяющей страховщику точнее оценивать риски и прогнозировать крупные убытки с помощью геосегментации. С этого и началось взаимодействие с компанией «Синимекс»...»
Ольга Вересова, Начальник управления анализа и контроля компании «Росгосстрах»
Новый оркестратор для управления процессами обработки данных
- Замена платформы Pentaho Data Integration на решение собственной разработки на Python стеке
- Устранение необходимости во множестве временных таблиц и сложных SQL-скриптов
- Перенос бизнес-логики в понятные и легко поддерживаемые ETL-процессы для улучшения качества данных
- Централизация работы с данными из разных источников в едином инструменте и обеспечение целостности и управляемости процессов
«Главный успех проекта для нас заключался в стабилизации процесса получения бизнесом актуальных данных. Решение от компании «Синимекс» позволяет поддерживать актуальность данных с минимальным привлечением ИТ: прозрачно, эффективно и стабильно»
Виктор Бушмин, заместитель директора департамента анализа и моделирования ПАО СК «Росгосстрах»
Система сегментации аптек для «визитного давления»
Перед компанией «Акрихин» стояла задача повысить результативность визитов фармпредставителей с помощью создания более эффективной базы аптек, отражающей недостаточное или избыточное количество посещений в квартал, новые аптеки, где визиты повлекут рост выручки, и ряд других показателей.
Перед компанией «Акрихин» стояла задача повысить результативность визитов фармпредставителей с помощью создания более эффективной базы аптек, отражающей недостаточное или избыточное количество посещений в квартал, новые аптеки, где визиты повлекут рост выручки, и ряд других показателей.
- Построен датасет на основе исторических данных по продажам и визитам
- Проведена аналитическая работа
- В результате серии экспериментов построены несколько моделей машинного обучения, в совокупности объединенных в единый ансамбль моделей
- Решение построено на open-source стеке технологий
