Artificial
Intelligence
Podstawy teoretyczne Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence, AI) powstały ponad 50 lat temu, jednak potencjał biznesowy AI wykorzystuje się od niedawna. Jest to możliwe dzięki rozwojowi technologii informatycznych oraz spadających na przestrzeni lat kosztów pamięci masowej i mocy obliczeniowej.
Każdego dnia biznes generuje terabajty danych, począwszy od transakcji w punktach sprzedaży, po śledzenie customer journey online i offline. Omnichannelowe podejście dostarcza niezwykle precyzyjnych danych dotyczących zachowań i preferencji zakupowych klientów. Jednak dane same w sobie nie niosą wartości biznesowej. Co więcej, ich ilość i rozproszenie powoduje, że znalezienie na ich podstawie realnych korzyści dla biznesu staje się wyzwaniem. Z pomocą przychodzi AI, wspierając przedsiębiorstwa w identyfikowaniu wzorców i trendów oraz związków przyczynowo-skutkowych, przekładających się na konkretne efekty biznesowe. Dzięki temu możliwe jest podejmowanie lepszych decyzji just in time. Właściwe wykorzystanie tych danych decyduje o sukcesie i budowaniu realnej przewagi konkurencyjnej w dynamicznie zmieniającym się świecie i przy coraz bardziej wymagających klientach.
Opracowujemy zaawansowane modele statystyczne oparte o Machine Learning i Data Science.
AI to połączenie matematyki i informatyki. Machine Learning łączy wiedzę z zakresu statystyki z programowaniem, analizą jakości danych oraz strojeniem modeli. Polega na modelowaniu skomplikowanych zdarzeń biznesowych przy użyciu zautomatyzowanych algorytmów, które można dostosowywać i uczyć na bazie aktualizowanych danych historycznych.
W 3Soft kładziemy duży nacisk na spojrzenie biznesowe zespołów Data Science, tak by opracowywane modele były ściśle dopasowane do realiów biznesowych danego sektora i danego klienta. Specjaliści Data Science współpracują z klientem, analizując dostępność, jakość i wartość biznesową danych. Postawione hipotezy statystyczne są następnie weryfikowane pod kątem doboru właściwych metod statystycznych i uzyskanych wyników. W kolejnym kroku opracowane modele statystyczne są strojone pod kątem automatycznego działania i wymaganej wydajności.
Nasze doświadczenie
Eksploracja danych, Machine Learning i Deep Learning stanowią podstawę AI. Oferujemy szerokie spektrum rozwiązań z zakresu AI, łącząc różne metody statystyczne w jednym modelu, co pozwala sprostać wysokim wymaganiom biznesu pod kątem jakości uzyskiwanych wyników.
Przewidywanie zdarzeń biznesowych wymaga wyrafinowanego podejścia do analizy danych oraz zaawansowanych metod statystycznych. Celem jest odpowiedź na pytanie „Co się zdarzy?” na podstawie analizy danych historycznych i identyfikacji czynników mających wpływ na dane zjawisko. Prognozowanie polega często na analizie szeregów czasowych, natomiast predykcja opiera się głównie na związkach przyczynowo-skutkowych.
Ilekroć rozkład danych pomimo transformacji pozostaje nadmiernie naruszony, silnie asymetryczny, należy zastosować nieparametryczne odpowiedniki modelowania statystycznego. Metody nieparametryczne, czyli wolne od założeń dystrybucyjnych są też rozsądną alternatywą w przypadku małej ilości danych opisujących dane zjawisko lub gdy dostępne dane mają jedynie charakter „danych zliczeniowych” lub „danych sklasyfikowanych”.
Stosowana w celu wyodrębnienia homogenicznych podzbiorów, cechujących się podobieństwem w ramach dostarczanych informacji. Klastry odzwierciedlają rzeczywiste różnice, a powstają w wyniku automatycznej analizy danych, bez zakładania a priori reguł podziału. Przykładem może być precyzyjne zdefiniowanie grup klientów lub produktów, wymagających odmiennego podejścia.
Modelowanie prawdopodobieństwa pozwala na włączenie niepewności w analizę danego zjawiska. Gdy zjawisko jest deterministyczne w teorii, ale nie jest dokładnie znane, przydatne może być modelowanie prawdopodobieństwa. Przykładami stosowanych metod są sieci Bayesowskie, probabilistyczne modele graficzne, modele Markova.
Stosowana w celu znalezienia współzależności i relacji między kilkoma zmiennymi jednocześnie. Pozwala badać wewnętrzne lub ukryte struktury zbiorów danych oraz przewidywać jak zmiana danych czynników wpłynie na pozostałe. Analiza wymiarowa wykorzystywana jest również w przypadku konieczności redukcji ilości wymiarów analizowanych atrybutów.
Ma na celu analizę przeszłości w celu wyciągnięcia pewnych podstawowych wniosków oraz odnalezienia uogólnień na temat analizowanych zjawisk. Statystyka opisowa stosowana jest przeważnie jako pierwszy i podstawowy krok analizy danych. W praktyce obliczanych jest dziesiątki, a nawet setki miar statystycznych.
Dodatkowo oferujemy rozwiązania z zakresu Management Science, w tym:
Model matematyczny stosowany w kontekście optymalizacji procesu podejmowania decyzji (na przykład maksymalizacja zysku, minimalizacja kosztów). Podejście to polega na zdefiniowaniu funkcji liniowych/nieliniowych, w tym funkcji celu, zmiennych decyzyjnych oraz warunków ograniczających jakie mogą się pojawić w trakcie realizacji celu. Programowanie liniowe i nieliniowe wykorzystuje się przy podejmowaniu decyzji ilościowych, w tym planowaniu oraz rozwiązywaniu problemów logistycznych.
Technika, której celem jest analiza, w jaki sposób zmienne niezależne wpływają na zmienną zależną w określonych warunkach. Pomaga również odpowiedzieć na pytanie, w jaki sposób zmieni się wybrany parametr przy niezmienionych pozostałych, tak aby całościowe rozwiązanie pozostało optymalne.
Modelowanie kolejek pozwala obsługiwać systemy kolejkowe w najbardziej efektywny sposób. Umożliwia przewidywanie długości i czasu oczekiwania w kolejkach oraz optymalizowanie zasobów wykorzystywanych do obsługi procesów. Teoria kolejek jest szeroko stosowana w przemyśle w celu zminimalizowania strat powstałych w sytuacji następujących po sobie zdarzeń.
Korzyści
Artificial Intelligence pozwala automatycznie analizować duże zbiory danych identyfikując ukryte prawidłowości, dynamikę zmian oraz opisać precyzyjnie (ilościowo) dane zagadnienie. Wachlarz wykorzystania Artificial Intelligence w biznesie jest szeroki – od systemów technicznych i produkcyjnych, poprzez medycynę, transport, po sprzedaż i marketing.
Identyfikowanie ukrytej w danych wiedzy biznesowej poprzez analizę statystyczną
Precyzyjne opisanie zjawisk i ich zmienności oraz aktualność wyciąganych wniosków
Automatyczna analiza dużych zbiorów danych, w krótkim czasie, poprzez wykorzystanie AI
