poznaj sztuczną inteligencję
Wykorzystywanie sztucznej inteligencji (AI – Artificial Intelligence) w biznesie nie jest już jedynie domeną gigantów technologicznych zza oceanu, a staje się codziennością także w polskich organizacjach. Nasze 5-godzinne szkolenie przygotuje kluczowych pracowników w firmie do tej rewolucji.
Wiedza zostanie przekazana przez praktyka z ponad 20-letnim doświadczeniem, a zagadnienia z zakresu AI, big data i machine learning będą przedstawione w komfortowej formie online. Gwarantujemy zakres materiału dostosowany do wybranej branży oraz odpowiedzi w oparciu o specyfikę uwarunkowań Klienta.
4 KLUCZOWE ZALETY
Opanujesz specjalistyczne terminy i zagadnienia związane z AI, dzięki czemu będziesz przygotowany na cyfrową rewolucję.
Będziesz o wiele swobodniej komunikować się z Klientami, analitykami czy dostawcami rozwiązań z obszaru sztucznej inteligencji.
Poznasz przykłady zastosowań AI z praktyki prowadzącego, które inspirują do automatyzacji procesów we własnym obszarze.
Nauczysz się zarządzać hybrydowym środowiskiem pracy, złożonym z ludzi i algorytmów, wymagających uczenia, testowania i doskonalenia.
WDROŻENIE PROJEKTU AI
ODKRYJ POTENCJAŁ BIZNESOWY
Analiza potencjału adresowana jest do organizacji, które świadome są potencjału sztucznej inteligencji i chciałyby go wykorzystywać do rozwiązania problemów biznesowych. Wspieramy nie tylko korporacje z obszernymi bazami, które nie wiedzą jak zacząć czerpać z nich korzyści w praktyce. Pomagamy także mniejszym firmom, mającym wątpliwości czy posiadają wystarczająco wartościowe dane.
Na analizę decydują się również organizacje, które zidentyfikowały już obszary dla AI, ale wdrożenie okazało się trudniejsze niż zakładano. Na podstawie wywiadów z kadrą menadżerską oraz audytów danych metodami statystycznymi i uczenia maszynowego, tworzymy wstępne rekomendacje (quick wins), z których finalnie powstaje plan projektu AI.
5 NAJWAŻNIEJSZYCH EFEKTÓW
Redukcja kosztów operacyjnych
poprzez integrację danych i automatyzację procesów.
Personalizacja obsługi klientów
w efekcie predykcji ich potrzeb oraz oczekiwań
Większe bezpieczeństwo systemów
dzięki alertom o podejrzanym zachowaniu użytkowników
Podejmowanie trafnych decyzji
w oparciu o odkrywanie i prognozowanie trendów
Wzrost przychodów
dzięki redukcji churnu oraz dodatkowej sprzedaży w oparciu o modele x-selling i up-selling
SPEKTRUM MOŻLIWOŚCI
SPRAWDŹ ROZWIĄZANIA DLA TWOJEJ BRANŻY
churn prediction
usage prediction
x/up-sell
sales forecast
campaign targeting
sales performance
failure prediction
behavioral segmentation
image recognition
conversion increase
credit scoring
dynamic pricing
churn prediction
usage prediction
x/up-sell
sales forecast
campaign targeting
sales performance
behavioral segmentation
fraud detection
conversion increase
dynamic pricing
churn prediction
usage prediction
x/up-sell
sales forecast
campaign targeting
sales performance
behavioral segmentation
fraud detection
conversion increase
churn prediction
usage prediction
x/up-sell
sales forecast
campaign targeting
sales performance
behavioral segmentation
image recognition
churn prediction
usage prediction
x/up-sell
sales forecast
campaign targeting
sales performance
behavioral segmentation
fraud detection
image recognition
dynamic pricing
churn prediction
usage prediction
x/up-sell
sales forecast
campaign targeting
sales performance
failure prediction
behavioral segmentation
fraud detection
image recognition
conversion increase
credit scoring
churn prediction
usage prediction
x/up-sell
sales forecast
campaign targeting
sales performance
behavioral segmentation
image recognition
churn prediction
usage prediction
x/up-sell
sales forecast
campaign targeting
sales performance
failure prediction
behavioral segmentation
fraud detection
image recognition
credit scoring
churn prediction
usage prediction
x/up-sell
sales forecast
campaign targeting
sales performance
behavioral segmentation
fraud detection
image recognition
conversion increase
dynamic pricing
INSPIRACJE
Firma telekomunikacyjna
Wyzwanie: Limitowana ilość nowego produktu do przetestowania przez potencjalnych klientów.
Rozwiązanie: Klasyfikacja i szacowanie prawdopodobieństwa pozwoliło ustalić możliwie największy wskaźnik efektywności, czyli odsetek osób, które kupią produkt po testach.
Rezultat: W wyniku wdrożenia modelu predykcyjnego, skłonność do zakupu produktu po testach we wskazanej przez model grupie była 4-5x wyższa niż w grupie losowej.
FIRMA USŁUGOWA
Wyzwanie: Zaplanowanie kolejnego roku z uwzględnieniem prognozy przychodów.
Rozwiązanie: W oparciu o historyczne przychody, dane makroekonomiczne oraz dane wewnętrzne, w tym informacje o nowych projektach, stworzono prognozę za pomocą metody regresji.
Rezultat: Używając tej metody przez 5 lat z rzędu, co rok były realizowane wzrosty przychodów Y2Y, a poziom realizacji planów rocznych sprzedaży oscylował między 101% a 113%.
Firma pożyczkowa
Wyzwanie: Ustalenie wartości nowych klientów (CLTV).
Rozwiązanie: Korzystając z danych historycznych, demografii i zmiennych opisujących sytuację życiową zbudowano model uczenia maszynowego służący do wyznaczenia takiej wartości per klient. Poskutkowało to większą liczbą możliwych do zawarcia bezpiecznych umów oraz – co za tym idzie – wzrostem zysku firmy.
Rezultat: Liczba podpisanych umów wzrosła o 21% Y2Y, a zysk o 43% Y2Y
USŁUGI DLA BIZNESU
Wyzwanie: Kosztowne dotarcie do klienta z ofertą nowego produktu.
Rozwiązanie: Na podstawie losowego oferowania produktu do 5% klientów, zdefiniowano 30% klientów najbardziej podobnych, do tych którzy zdecydowali się już dokonać zakupu.
Rezultat: Dzięki kampanii z użyciem opisywanego powyżej modelu, sprzedaż nowego produktu wzrosła o 74% w porównywalnym okresie czasu.
KSIĘGARNIA INTERNETOWA
Wyzwanie: Zwiększenie wartości koszyka zakupów.
Rozwiązanie: Po przeanalizowaniu podobieństw w zachowaniach klientów, stworzono pakiety 2-3 książek w tańszej cenie per sztuka. W efekcie odnotowano wzrost sprzedaży spowodowany cross-sellingiem.
Rezultat: Sprzedaż tak stworzonych zestawów powiększyła łączną sprzedaż książek o 17%.
ROZWIJAJ OBECNE ZASTOSOWANIA
Zdarza się, że firmy korzystają już z rozwiązań sztucznej inteligencji, ale nie są przekonane czy używany model lub algorytm jest najlepszym z możliwych. Czasem modele zostały wdrożone wiele miesięcy temu i wymagają już odświeżenia lub przebudowania, aby nadal zapewniały wysoką skuteczność.
Oferujemy przetestowanie projektu oraz jego optymalizację z wykorzystaniem wszystkich metod uczenia maszynowego, takich jak: naiwny klasyfikator Bayes’a, regresja logistyczna, maszyna wektorów nośnych SVM, metoda k najbliższych sąsiadów czy sieci neuronowe.
Stosujemy też metody będące złożeniem klasyfikatorów powstałych m.in. z powyższych metod (las losowy, gradient boosting i AdaBoost). Uzyskane wyniki są w pełni opisane, zdefiniowane i porównywane z dotychczasowymi rezultatami. Na podstawie tych danych rekomendujemy dalsze działania.
KORZYŚCI OPTYMALIZACJI
4 ISTOTNE POWODY
Ograniczysz ryzyko potencjalnych zagrożeń dzięki weryfikacji aktualnie wykorzystywanego modelu.
Zredukujesz koszty operacyjne za pomocą ulepszonego modelu, popartego monitoringiem jakości.
Poprawisz efektywność procesów poprzez odświeżenie danych i przebudowę algorytmów.
Zaczniesz czerpać większe korzyści z AI i zrozumiesz jak wynik modelu zależy od poszczególnych zmiennych.
PROJEKT KROK PO KROKU
KIM JESTEŚMY?
KILKA SŁÓW O ABR SESTA
ABR SESTA to certyfikowana agencja badawcza typu full service z całkowicie polskim kapitałem. Od 1996 roku pomaga największym krajowym przedsiębiorstwom i międzynarodowym korporacjom w podejmowaniu trafnych decyzji biznesowych, dzięki wykorzystywaniu pełnego wachlarza badań jakościowych i ilościowych oraz wprowadzaniu najnowszych rozwiązań technologicznych. Założycielem firmy jest Sebastian Starzyński – futurysta i popularyzator w świecie biznesowym takich trendów jak gamifikacja, AI i big data.