Advanced Analytics
10+
лет опыта в консалтинге по продвинутой аналитике
200 +
завершенных проектов по внедрению
DS/ML и MLOps
70+
корпоративных клиентов из разных сфер деятельности: банки, телеком, ритейл
100+
специалистов
в команде по Data Science
и Machine Learning
Что такое Advanced Analytics?
Advanced Analytics (продвинутая аналитика) работает с большими массивами данных, чтобы помогать бизнесу принимать выгодные стратегические решения.

Такой подход позволяет найти слабые места и точки роста продукта, предсказать тенденции и прогнозировать вероятности потенциальных событий.

Правильное внедрение систем продвинутой аналитики обеспечивает быструю окупаемость и конкурентное преимущество на рынке.

Кому подойдут решения Advanced Analytics?
Мы работаем с клиентами из разных сфер.
Найдите свою или станьте первым
Финансовый сектор
Телеком
Retail & FMCG
Промышленность
Complete LifeCycle ML
разрабатываем решения полного цикла на каждом этапе жизненного цикла модели в индустрии
Vendor Agnostic
решения разрабатываются
и кастомизируются под заказчика без привязки к определенному софту, используем вендорские
или OpenSource инструменты
White box solutions
прозрачные и понятные решения, которые легко встраиваются
в ваш бизнес
Направления деятельности
Клиентская аналитика 
Клиентская аналитика решает задачи:
  • привлечения большего количества новых клиентов
  • удержания существующей клиентской базы
  • увеличения выручки компании за счет увеличения среднего чека каждого клиента
Мы умеем решать задачи для любых целей отдела маркетинга с помощью таких методов продвинутой аналитики как:

  • Рекомендательные системы
  • Сегментация базы данных
  • Расчет Life Time Value клиента
  • Прогноз оттока клиентов
  • Оптимизация выбора аудитории под маркетинговую акцию (Propensity to buy or UpLift)
  • Выбор лучшего предложения для клиента (Next Best Action на базе RL -> Next Best Chain of Action)
  • Прогноз KPI бизнеса (Оценка массовых маркетинговых акций) и др.
Аналитика в финансах и рисках
В аналитику в финансах и рисках входят:

Актуарная область помогает страховому бизнесу определить путь к долгосрочной финансовой устойчивости с помощью математических расчетов:
  • сегментация клиентской базы
  • управление портфелем (прогнозирование убытков)
  • выявление мошенничества
В направлении операционных рисков мы разрабатываем сценарии поиска недобросовестных клиентов (Anti-Fraud, AML), проводим аудит и калибровку действующих сценариев с использованием в том числе и методов A\B тестирования. В работе мы также используем графовую аналитику, которая позволяет учитывать окружение клиента.

В сфере кредитных рисков используются ML-методы для оптимизации всего жизненного цикла кредитного договора:

  • формирование предодобренного предложения на основе рейтинга клиента
  • оценка резервов в парадигме ПВР и МСФО9
  • оптимизация процедуры коллекшена, параметров пересмотра договоров (при реструктуризации).
Направление кредитных рисков тесно связано с маркетингом. С помощью ML мы можем оптимизировать не только убытки, но и любую целевую метрику. В этом случае мы переходим к созданию фреймворков для принятия решения на основании каксада моделей. Примером может служит оценка доходности с учетом уровня риска, конверсии, фрода и затрат во фреймворке NBA (Next best action).
Сопровождение цепочки поставки (Supply Chain Intelligence)
Широкая область задач, покрывающая весь жизненный цикл продукта от завода до конечного потребителя.

С помощью проектирования и создания прогнозных и оптимизационных моделей мы помогаем:

  • оптимизировать план и график производства
  • оптимизировать взаимодействие производства и логистики
  • оптимизировать работу логистической сети
  • снизить избыточную заполненность склада, списания или наоборот снизить дефицит товара на складе
  • автоматизировать процессы управления ассортиментом
  • повысить ожидаемую выручку или оборачиваемость путем оптимизации ценообразования и планирования промо
  • предотвращать нештатные ситуации путем выявления аномальных паттернов спроса
Прогнозная аналитика и оптимизация для промышленности
Помогаем повысить эффективность работы предприятия.

  • Мы строим прогнозные модели любой сложности с обязательным погружением в предметную область производства
  • Строим гибридные модели (статистические + физико-химические) для получение точных интерпретируемых моделей производственных процессов
  • Создаем цифровые двойники оборудования или технологического процесса
  • Используем кластеризацию по нетривиальным метрикам, учитывающим разнородные характеристики оборудования и процессов
  • Используем различные подходы для обнаружения аномалий в работе оборудования или в производственном процессе
  • Решаем сложные задачи математической оптимизации (непрерывных, целочисленных, в том числе нелинейных)
  • Используем методы обучения с подкреплением для управления производственными процессами в условиях недостаточности статистических данных
ModelOps
ModelOps - технология непрерывного внедрения аналитических моделей в бизнес.
Специалисты практики углубленной аналитики занимаются разработкой и внедрением систем по управлению полным циклом жизни моделей машинного обучения. Такой инструмент помогает более эффективно использовать производственные ресурсы:

  • инвентаризация моделей
  • полный контроль над метриками качества, детектор деградации моделей
  • инструменты управления жизненным циклом моделей
  • инструменты интеграции с другими системами
  • быстрый деплой моделей в PROD
Deep Learning
Совокупность методов машинного обучения, которые позволяют работать с неструктурированными данными, такими как фото, видео, аудио или текст.

Методы глубокого обучения применяются в широком спектре бизнес областей: начиная от задач в области клиентского опыта / клиентской аналитики до промышленности, риск-моделирования и автоматизации. Специалисты практики углубленной аналитики владеют всеми самыми современными инструментами и методами глубокого обучения и помогли клиентам реализовать следующие сценарии:

  • Тематическое моделирование и анализ тональности отзывов/обращений клиентов
  • Кластеризация банковских транзацкий
  • Выявление аномалий и решение задач класса novelty detection
  • Классификация товарных наименований
  • Анализ коммуникаций, выделение именованных сущностей
  • Интеллектуальный анализ документов (OCR, тегирование)
  • Аспектно-ориентированный анализ тональности
  • Кастомизация и внедрение диалоговых систем
  • Генерация текста
  • Распознавание речи и учет речевых признаков в моделировании
  • Психотипирование клиентов
  • Построение систем аугментированной аналитики
  • Классификация изображений
  • Безопасность на производстве, обнаружение СИЗ, оцифровка датчиков
  • Семантическая сегментация, обнаружение дефектов стали
Кейсы Advanced Analytics
Нам доверяют

Блог и новости

Технологии и партнеры
Инструменты в свободном доступе
Связаться с нами
Ответим на ваши вопросы быстро и с удовольствием
Email
ФИО
Телефон
Компания
Ваш вопрос
Отправляя эту форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности