Digital Human Chat — конфиденциальная обработка неструктурированных данных
Практически любая организация в процессе своей работы генерирует большое количество данных о своей деятельности, при этом большой массив таких данных имеет транзакционный тип:
- Информация о платежах по банковским картам
- Информация о покупаемых товарах
- Производственные журналы содержащие режимы работы заводского оборудования
- Информация об энергопотреблении
Транзакционные данные как правило обладают большими объемами, и их обработка требует специфического оборудования, программного обеспечения и алгоритмов.
Эти особенности осложняют реализацию процесса обработки транзакционных данных внутри организации, в результате сами данные либо удаляются, либо лежат мертвым грузом генерируя дополнительные издержки на хранение, вместо генерации прибыли.
Понимая сложившуюся ситуацию компания Digital Human разработала платформу для автоматизированной обработки транзакционных данных организаций-партнеров.
Платформа включает в себя готовые бизнес-кейсы для различных отраслей бизнеса (Банки, Страховые компании, торговые компании), а также аппаратную, программную и алгоритмическую основы для решения новых бизнес-задач специфических для конкретного заказчика.
Внедрение платформы позволит:
Собственнику/акционеру компании-партнера.
Получить дополнительную прибыль за счет более качественной обработки накапливаемой информации, без существенных инвестиций в инфраструктуру.
Директору по Big Data компании-партнера.
- Быстро получить гарантированный бизнес-результат. Бизнес – кейсы, реализованные в платформе, уже работают и приносят прибыть в десятках организаций аналогичной специфики.
- Заложить основу для реализации новых бизнес-кейсов.
Команде аналитиков.
Получить возможность сосредоточиться не на решении инфраструктурных задач, а на разработке новых алгоритмов анализа данных в основе которых лежат факторы, сгенерированные платформой и доказавшие свою значимость на десятках кейсах организаций аналогичной специфики.
Кейсы:
Приведем лишь несколько примеров данных и бизнес-кейсов, которые уже решены при помощи платформы Digital Human.
- Интернет-поведение (фиксируется интерес к определенной тематике)
Собираемые данные об интернет-поведении как правило являются весьма разреженными. В платформу Digital Human зашиты готовые модели учитывающие указанную специфику интернет-данных и позволяющие более качественно оценивать кредитные риски и определять интересы клиентов.
2. Звонки/смс (интерес подкрепляется действиями со стороны клиента)
Качественная обработка звонковой информации позволяет оценивать кредитные риски, предсказывать потребность в конкретном продукте, а также выявлять номера мошенников, пытающихся украсть деньги у Ваших клиентов.
3. Платежные транзакции (действия подкрепляются покупкой)
Готовые модели на базе платежных транзакций позволяют более качественно оценивать кредитный риск, а также понимать потребность клиента в определенном продукте (кредит, кредитная карта, инвестиции, микрозайм)
4. Гео-поведение (действия подкрепляются физическим перемещением клиента)
Прогностические модели на базе гео-данных дают возможность предсказать следующую локацию клиента, что позволяет сделать таргетированное предложение продукта непосредственно перед попаданием клиента в конкретную локацию. Также факторы на базе гео — информации дают существенный прирост качества по моделям лидогенерации и оценки кредитного риска.
5. Текстовые данные (описание совершаемого действия)
Часто совершаемые транзакции содержат дополнительное текстовое описание (характеристики mcc-кодов платежных транзакций, ОФД-данные чеков торговых сетей).
Качественная обработка текстовой информации требует применения современных алгоритмов искусственного интеллекта и наличия больших вычислительных мощностей.
Но указанные затраты оправданы, ввиду того что текстовые описания позволяют построить более качественные справочники категорий транзакций и существенно улучшить качество прогностических моделей на базе транзакционных данных.
6. Графовые данные (связь между действиями)
Взгляд на данные с точки зрения графовых характеристик позволяет выявить новые неочевидные закономерности (выявление преступных сообществ и схем отмывания денежных средств, поиск лидеров мнений, выявление путей распространения информации и инфекций). Тем не менее алгоритмы на графах требуют применения специфических алгоритмов и больших вычислительных мощностей, что невозможно без специальных знаний и специфической аппаратной и программной инфраструктуры.
Безопасность:
- Данные о клиенте не покидают информационный контур компании-партнера
- Компания-заказчик каждый час получает только триггеры составляющие профиль клиента
- Платформа Digital Human обеспечивает процесс получения заказчиком триггеров не обладая информацией о том к какому конкретно клиенту относятся сработавшие триггеры
Наша команда:
Разработкой платформы Digital Human занимается уникальная команда специалистов более 15 лет применяющая алгоритмы ML и Искусственного интеллекта для решения прикладных бизнес-задач в различных секторах бизнеса (Банки, телекоммуникации, ритейл, энергетика, страхование, медицина). Уникальный сплав глубоких алгоритмических знаний в сочетании с бизнес-экспертизой и пониманием бизнес-потребностей наших заказчиков позволил создать продукт не имеющих аналогов на рынке.
Презентация для Банков
Презентация для платежных систем
Презентация для страховых компаний
Презентация для медицинских учреждений
Презентация для Ритейлеров
Презентация для интернет-магазинов
Презентация для операторов фискальных данных (ОФД)
Презентация для отделов информационной безопасности
Отправьте запрос по интересующей Вас презентации на email: info@digital-human.ru.
И начните использовать Digital Human уже сейчас.