ΑΙ – Machine Learning


От процеси и потоци до интелигентност

Готови сценарии за прогнозиране на машинно обучение

прогноза за успех в тръбопровода за продажби

... дали и до каква степен възможностите за продажби ще се трансформират в продажби, като се анализират индивидуалните им характеристики, историческостта на успехите в продажбите, конкуренцията, фазата на продажби...

прогноза за паричните потоци

… дали и до каква степен ще бъдат приложени разпоредбите за събиране, които са включени в паричния поток (въз основа на споразумения за плащане, въз основа на изтичане на чековете), оценка, базирана на историческото поведение на клиентите.

прогноза за навременна доставка на поръчките

… дали поръчките ще бъдат доставени навреме (по деня/часа на доставка или чрез оценка на закъснението), като се анализират исторически данни за звената и ресурсите, включени в обслужването на поръчките.

оптимално изчисляване на маршрута в поръчките за маршрутизиране

… географско показване на предложения маршрут, изчислено чрез комбинирани алгоритми въз основа на последователните дестинации на всеки маршрут, ресурсните часове и клиентските точки, както и географски онлайн данни.

задачи на техници въз основа на умения и наличност

... предложено разделяне на заявките за услуги на ресурси, чрез прилагане на алгоритми, базирани на графици, времеви ангажименти и специализация на техниките за целесъобразност.

групиране и класификация на клиенти

... Въз основа на техните характеристики като оборот, кредитно време, брой заявки, поведение при покупка, отговори на маркетингови проучвания и т.н. за използване в бъдещи промоции или във вътрешни бизнес процеси.

Творческо поле за учени по данни