ИИ для проектов по обработке данных — меньше авралов и потерянных файлов

Что за компания:
Data Ladder — поставщик ПО для очистки и сопоставления данных (data cleansing, record linkage), используемого компаниями в разных отраслях.

Что было сделано:
Продукты компании используют алгоритмы машинного обучения и продвинутые методы сопоставления строк для поиска дубликатов, исправления опечаток и унификации записей. Это особенно востребовано при слиянии баз клиентов или интеграции разнородных источников.

Клиенты загружают свои наборы данных (CRM, ERP, списки клиентов), ИИ-ядро анализирует поля и предлагает правила сопоставления. Пользователь может просмотреть найденные пары и принять / отклонить их, а затем автоматически очистить данные.

Результаты внедрения:

• Существенное сокращение объёма ручной работы по очистке данных
• Повышение качества данных

01/03

Что за компания:
Experian и Equifax — глобальные кредитные бюро, обрабатывающие колоссальные объёмы данных о потребителях и компаниях.

Что было сделано:
В сегменте кредитного скоринга активно применяются ИИ-модели, использующие не только классические кредитные данные, но и нетрадиционные источники (поведение в интернете, транзакции и др.) для более точной оценки риска. Такие подходы описываются в отраслевых обзорах как ключевой тренд.

Скоринговые модели интегрированы в процессы банков и финтех-компаний: при запросе кредита система обращается к бюро, а ИИ-модели выдают скоринговый балл и объяснения по факторам риска. Это помогает быстро принимать решения по миллионам заявок.

Результаты внедрения:

• Улучшение дифференциации риска
• Расширение доступа к кредитованию для клиентов с «тонкой» кредитной историей
• Снижение уровня дефолтов

02/03

Что за компания:
Accenture реализует множество проектов по обработке данных и применению ИИ для крупных заказчиков — от ритейла до финансов.

Что было сделано:
В витрине кейсов компании описаны, например, проекты для банков и ритейлеров, где строятся дата-платформы, очищаются и объединяются разрозненные источники, а затем поверх них запускаются ген-ИИ-ассистенты (для клиентов или сотрудников). Важная часть работы — именно создание «цифрового ядра» и приведение данных в порядок.

На очищенных и структурированных данных строятся чат-ассистенты для клиентов (подбор продуктов, поддержка), аналитические панели для менеджмента, ИИ-модели для прогнозирования спроса и т. д. Обработка данных и ИИ неотделимы: без первой второй просто нечего «есть».

Результаты внедрения:

• Рост доли цифровых продаж
• Снижение нагрузки на call-центры
• Ускорение аналитики и принятия решений

03/03

А давайте мы расскажем вам за пару минут как Команда поможет вам заработать больше? С текущими сотрудниками?

Оставьте нам ваши контактные данные, пожалуйста.