Работаем с задачами, где:
Процессы выполняются вручную
Требуется поиск, анализ или обработка документов
Необходимо встроить ИИ в существующую систему
Почему нам доверяют проекты в области ML
Собственная инфраструктура с GPU-серверами для обучения и развёртывания
Команда ML-инженеров с практическим опытом внедрения промышленных решений
Полный цикл разработки: от идеи до промышленной эксплуатации
Гибкие варианты развёртывания: можем на своих серверах, а можем на ваших
Типовые решения для предприятий
Интеллектуальная база знаний
Если в компании тысячи регламентов, договоров и инструкций — поиск информации занимает часы
Мы внедряем систему, которая:
- Понимает вопросы на обычном языке
- Ищет информацию в ваших внутренних документах
- Формирует ответ только на основе ваших данных
Результат:
- Сотрудники находят информацию за секунды
- Уменьшается нагрузка на поддержку
- Сохраняется контроль над источниками
Автоматическое распознавание документов
Если вы ежедневно обрабатываете счета, акты, договоры — ручной ввод тормозит процессы и увеличивает количество ошибок
Мы внедряем систему, которая:
- Распознает документы
- Извлекает реквизиты, суммы, даты, ИНН, ОГРН и другие поля
- Автоматически передаёт данные в CRM или учётную систему
Результат:
- Ускорение обработки
- Снижение операционных затрат
- Минимизация ошибок
Как проходит внедрение
- 1Анализ задачи и бизнес-целей
- 2Быстрый прототип с измеримым результатом
- 3Подготовка и обработка данных
- 4Обучение модели
- 5Интеграция в существующие системы
Архитектура подбирается под требования по безопасности и нагрузке
Форматы развертывания:
- На нашей инфраструктуре (доступ через API)На серверах заказчикаВ полностью закрытом контуре без выхода в интернет
Когда стоит обращаться
Сотрудники тратят много времени на поиск информации
Большие объемы документов обрабатываются вручную
Бизнесу нужен внутренний AI-ассистент
Требуется автоматизация без передачи данных третьим лицам
Уже задумывались о внедрении современных технологий?
Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами в ближайшее время!
FAQ
- Сколько времени занимает внедрение?
- Нужны ли большие объемы данных?
- Поддерживаете ли вы решение после запуска?
- Можно ли развернуть решение внутри компании?
- Как понять, будет ли экономический эффект?