AI
Предиктивная и генеративная аналитика данных

Аналитика данных
и RAG‑системы

Трансформируем разрозненные данные в предиктивные модели и интеллектуальные поисковые системы для принятия решений на основе фактов.

Результативность моделей
Точность прогнозов+25%
Скорость принятия решений-60%
Прозрачность данных100%

Технологический Pipeline

От сбора сырых данных до предиктивной выдачи и семантического поиска.

01

Data Ingestion

Сбор и очистка данных из CRM, ERP, SQL и неструктурированных PDF/Docx.

02

Vectorization

Преобразование знаний в векторные эмбеддинги для высокоскоростного поиска.

03

Model Training

Обучение предиктивных моделей для прогноза спроса, оттока и аномалий.

04

Insight Delivery

Выдача ответов через RAG или дашборды с подкреплением ссылками на факты.

Стек технологий

Analytics & ML
Scikit-learnXGBoostPyTorch / TF
RAG Frameworks
LangChainLlamaIndexAutoGPT
Vector Databases
PineconeChromaDBPGVector
BI & Visualization
Apache SupersetTableauGrafana

Бизнес-эффекты

Снижение издержек на поискна 85%
Мгновенные точные ответы по всей базе знаний компании без участия аналитиков
Точность прогноза спроса94%+
Интеллектуальный учет сезонности, акций и макроэкономических факторов
Сокращение оттока (Churn)до 15%
За счет раннего выявления признаков недовольства клиентов и автоматической реакции

Технологическое преимущество

ПараметрКлассическая BIROC AI Analytics
Характер анализаРетроспективный (что было)Предиктивный (что будет)
Доступ к знаниямПоиск по ключевым словамСемантическая выдача RAG
ИнтерпретацияТребует аналитикаAI-саммари и выводы
ИнтеграцияСтатичные отчетыAPI-driven решения 24/7

Начните работать
с данными

Направьте пример выгрузки ваших данных или ТЗ на RAG-систему. Мы проведем экспресс-анализ возможности построения модели за 24 часа.

Концепция Data Privacy

Мы гарантируем безопасность ваших данных. Работаем по строгому NDA, обеспечиваем развертывание в on-prem контуре или в защищенном облаке с полным контролем доступа.

Бесшовная масштабируемость

Наши решения легко адаптируются под растущие объемы данных. Начните с оптимизации одного процесса и масштабируйте ИИ-аналитику на всю корпорацию.