Verification: 39146f4d5e6792f0
 
 

Лаборатория кода

Математические модели и системы искусственного интеллекта в финансовой сфере и промышленности
О нас
«Лаборатория кода» на рынке с 2016 г.

Профиль компании - разработка новейших цифровых решений, интеграция и адаптация технологических достижений.

Кейс крупной транспортной компании рассказывает СЕО «Лаборатории кода» Сергей Анискин.

Услуги для финансовых организаций

Повышение операционной эффективности
Подробнее

Услуги для промышленных организаций

Противодействие мошенничеству на закупках
Подробнее
Таргетированный маркетинг
Подробнее

Повышение операционной эффективности

Кейс: Маршрутизация входящей корреспонденции в страховой компании
Цели
30-400%
Сокращение трудозатрат на получение и обработку ипотечных заявок
В 3 раза
Минимальное сокращение времени выявления ошибок
Результат внедрения
Алгоритм искусственного интеллекта был обучен на 50 документах каждого класса (всего 350 документов).

ИИ маршрутизирует загруженный документ (7 классов) и извлекает полезные данные (ФИО, номера договоров и пр.) с точностью
92%




Замена человека на алгоритм искусственного интеллекта позволил сократить показатель до
0,4 FTE
Противодействие мошенничеству
на закупках
Цели
1
Выявление аномалий в закупочной деятельности
2
Выявление устойчивых отклонений
3
Выявление схем, поддерживающих неконкурентные закупки
4
Разработка мероприятий по противодействию неконкурентным схемам
Результат внедрения
30%
от общего количества закупок были признаны мошенническими
в 5 раз
Сокращено количество инспекторов
на 15%
Суммарно затраты на ремонт сокращены
+
Расторгнуты отношения с некоторыми подрядчиками

Таргетированный маркетинг

Построение моделей на основе информации из внешних источников
Поиск информации по человеку в Social Media
Анализ геолокации и предоставление информации о местах посещения
Определение тональности сообщений в отношении заданных
сущностей по ключевым словам на стене клиента
Проверка наличия информации на сайтах профессиональных сообществ, групп и сайтах объявлений
Применение
1
Привлечение новых клиентов
Построение множественных профилей на основе расширенных данных

Поиск потенциальных look alike в социальных сетях

Коммуникация посредством социальных сетей

Построение схем для «сарафанного радио» на основе анализа взаимоотношений
2
Стимулирование существующих клиентов к более активному поведению
Повышение конверсии маркетинговых кампании за счет более точного предложения продуктов

Учет влияния фактора времени при подготовке предложений

Управление распространением «моды»

Включение в ротацию новых предложений и анализ отклика на них внутри каждого сегмента
Подробнее
Sales Learning
Система умных продаж
Цели
Увеличение продаж
Новые продажи
Up-sell и Cross-sell
Привлечение новых клиентов
Поиск контактной информации Look alike клиентов
Определение социальных групп для реализации "сарафанного радио"
Привлечение клиентов в группы в соцсетях
Результат внедрения
Готовый MDM
Расширенная DQ
Повышение КПД маркетинговых компаний
Улучшение бизнес-показателей
Оптимизация производства
Кейс: горнорудный карьер
Цель проекта
повышение производительности горнорудного карьера
Результат внедрения
3-7%
прирост
1 месяц
Окупаемость модели
+
Применение построенной модели аномалий для других процессов
Контакты
+ 7 (910) 463 – 72-80
sa@codelaboratory.ru


© All Rights Reserved.