Оценить проект

Хранилища, BI, прогнозы, ассистенты

Данные и ИИ, которые окупаются

Собираем данные из всех систем в одно хранилище, строим отчёты, прогнозы и ИИ-ассистентов на ваших документах. Начинаем с вопроса «сколько это сэкономит», а не с модной модели.

Оценить проект
Абстрактные синие линии и точки на чёрном фоне
  • 6–8недель до пилота
  • −18 %простоев в кейсе-примере
  • 100 %ответов ассистента со ссылкой на источник

Что делаем

Шесть задач, с которыми к нам приходят

01

Хранилище данных

Данные из 1С, CRM, сайта и датчиков — в одном месте, очищенные и с понятными определениями.

02

BI и дашборды

Отчёты, которые обновляются сами, с доступом по ролям и рассылкой руководителям.

03

Прогнозы

Спрос, отток клиентов, отказы оборудования, загрузка склада — с оценкой точности.

04

ИИ-ассистенты

Ответы по внутренним регламентам и базе знаний, с ссылками на источник и без утечки данных наружу.

05

Распознавание документов

Счета, накладные, договоры: извлекаем поля и сверяем с учётной системой.

06

Модели в продакшене

Мониторинг качества, переобучение и контроль затрат на вычисления.

Технологии

Стек направления

Выбираем технологии под нагрузку, команду поддержки и бюджет владения, а не под резюме разработчиков.

Весь стек и техрадар
  • Python
  • ClickHouse
  • PostgreSQL
  • Airflow
  • dbt
  • PyTorch
  • Open-weight LLM
  • Superset

Форматы и цены

С чего можно начать

Точнее — в оценке проекта

Пилот модели

от 4,2 млн ₸

6–8 недель

Хранилище и BI

от 9,5 млн ₸

3–5 месяцев

Сопровождение моделей

от 1,1 млн ₸

в месяц

Цены — пример для шаблона. Точная смета — после discovery, 2–4 недели.

Кейсы направления

Как это выглядит на практике

Все кейсы
Команда обсуждает схему у доски в светлом офисеРитейл

Сеть магазинов у дома · пример

Программа лояльности и приложение для сети магазинов

  • 410 тыс.

    установок приложения

  • 12 %

    рост среднего чека участников

  • 99,9 %

    доступность в пиковые дни

Абстрактный узор из огней на тёмном фонеФинансы

Финансовая компания · пример

Скоринг онлайн-заявок и антифрод

  • 2,5 мин

    решение по заявке вместо 40

  • 31 %

    меньше мошеннических заявок

  • 24/7

    работа без операторов ночью

Вентиляторы охлаждения серверов в фиолетовой подсветкеПромышленность

Горно-обогатительное предприятие · пример

Прогноз отказов оборудования по данным датчиков

  • 1,2 тыс.

    датчиков в системе

  • 18 %

    меньше внеплановых простоев

  • 72 ч

    горизонт прогноза

Кейсы — примеры для шаблона: компании и цифры вымышлены

Вопросы

Частые вопросы

Наши данные уйдут во внешние сервисы?

Нет, если вы этого не хотите: модели можно развернуть в вашем контуре или облаке в Казахстане.

С чего начать, если данных мало?

С аудита: часто данных достаточно для отчётов и простых прогнозов. Для сложных моделей подскажем, что начать собирать.

Как понять, что модель работает?

Договариваемся о метрике до старта и сравниваем с текущим процессом на исторических данных и в пилоте.

ИИ-ассистент может ошибаться?

Может, поэтому он отвечает только по вашим документам, показывает источник и честно говорит «не знаю».

Другие направления

Запрос

Расскажите о задаче — ответим в течение дня

Архитектор задаст несколько вопросов и предложит формат: короткий созвон, воркшоп или сразу discovery. NDA подписываем до передачи информации.

Это демо: запрос никуда не отправляется.