Лучший на рынке AutoML и извлечение инсайтов из данных для вашего бизнеса

ML-решения и Data Science
для бизнес-задач

AutoML от DCS и Эвотор

Полноценная замена ML-специалиста

Подробнее

Включено в реестр российского программного обеспечения за Nº17012 от 21.03.2023

Команда профессионалов в сфере разработки
ML-решений и консалтинга для вашего бизнеса

Digital Consulting Solutions

Индивидуальные решения на базе ML

Разработка ML-моделей

Готовые отраслевые решения

Коробочные решения

Реализованных проектов

500+

От точечных задач до комплексной стратегии

Бизнес-консалтинг

Нам доверяют

Наши продукты

NovaML

Автоматизация процесса машинного обучения и построения предиктивных моделей. Простой инструмент без необходимости опыта в ML экспертизе

ручного труда

в 10 раз быстрее

Подробнее

AutoML

Построение предиктивных моделей без кода

экономия затрат

до 90%

No coding

High quality

Fast

Подробнее

Сбор и анализ данных

Анализ
бизнес-процессов

Разработка
ML-модели

Внедрение
и сопровождение

AI Consulting

Получение бизнес-инсайтов на основе имеющихся данных

Весь цикл разработки: от сбора данных и бизнес-обоснования до разработки
ML-решений силами экспертов DCS на базе NovaML и внедрение в бизнес-процессы

наш принцип работы

Success fee

Data Science

Подробнее

Стратегия развития

Маркетинговая стратегия

Оптимизация расходов

Модель управления

Management Consulting

Консультирование и
поддержка развития бизнеса

От исследований бизнеса и рынка до финансового моделирования и разработки прикладного плана развития по ключевым бизнес-направлениям

подход

Data-driven

Business

Кейсы внедрения ML

Прогнозирование складских запасов

Система управления цепочками поставок на базе AI: рассчитывает спрос на продукт с учетом исторических продаж, местоположения, погоды, акций и других параметров. ML-решение оптимизирует расходы (место на складе, продажа скоропортящихся продуктов) и увеличивает продажи.

-10%

снижение расходов на склады

рост маржинальности продаж

Эффект

+0.5%

Другие кейсы

Прогнозирование сроков прибытия грузовых вагонов

ML-модель отслеживает движение вагонов, прогнозирует время простоя подвижного состава на станциях, контролирует техническое обслуживание и ремонт поездов, определяет лучшее распределение грузового парка. ML-решение позволяет оптимизировать логистические схемы и снижать издержки за счет оптимального распределения грузового состава.

снижение логистических издержек

Эффект

-7%

Другие кейсы

Оптимизация режимов работы нефтеперерабатывающего завода

ML-модель позволяет рассчитать влияние свойств сырья и параметров используемого оборудования на качество производимых продуктов. Решение дает возможность снизить стоимость производства конечного продукта за счет оптимизации режимов работы техники и расхода энергоемких ресурсов.

Другие кейсы

-3%

снижение себестоимости нефтепродуктов

снижение количества «разладок» процесса

Эффект

-20%

Оптимизация коммуникации с клиентами

ML-модель помогает автоматизировать отправку продуктовых предложений клиентам при помощи цифровых каналов. Используя сегментацию и анализ целевой аудитории, система определяет наиболее подходящую коммуникацию для каждого типа клиента. ML-решение позволяет улучшить эффективность коммуникации с клиентами и, как следствие, увеличить конверсию в продажи.

Другие кейсы

рост конверсии в продажи

Эффект

+8%

Таргетирование клиентов по банковским транзакциям

ML-модель на основе многофакторного анализа и данных о транзакциях сегментирует банковских клиентов на группы по схожим покупательским привычкам. Используя полученную кластеризацию, модель сопоставляет клиентов с клиентскими сегментами, что позволяет определить наиболее эффективное рекламное предложение для каждого отдельного случая.

Другие кейсы

+10%

рост конверсии в покупку банковских продуктов

улучшение рекламного таргетирования

Эффект

+7%