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Wie kann Künstliche Intelligenz Ihnen helfen, Ihr Geschäft auszubauen?
Künstliche Intelligenz (KI) löst branchenübergreifend eine Vielzahl von Problemen und bietet innovative Lösungen für komplexe Herausforderungen.
- Steigerung der Einnahmen
KI hilft Ihnen, soziale Medien zu analysieren, Anzeigen zu automatisieren und intelligente Verkaufsentscheidungen zu treffen. - Gewährleistung der Datensicherheit
Durch maschinelles Lernen werden Betrugsfälle wie Kreditkartenbetrug und Identitätsdiebstahl aufgedeckt. Das spart Unternehmen Geld und schützt die Kunden. - Analyse großer Datenmengen
Algorithmen des maschinellen Lernens analysieren Daten, um Trends vorherzusagen. Sie helfen Unternehmen, Entscheidungen über Produktentwicklung und Vertrieb zu treffen. - Verbesserung der Prozessproduktivität
Maschinelles Lernen automatisiert Prozesse und spart Zeit und Kosten. Es prognostiziert Maschinenausfälle und gibt Wartungsempfehlungen, um Ausfallzeiten zu vermeiden. - Verbesserung der Kundenzufriedenheit
Prädiktive Analytik findet Kundentrends und schlägt Produkte vor. KI-Chatbots beschleunigen die Problemlösung. - Optimierung der Lieferketten
KI optimiert Lieferketten, indem sie die Nachfrage vorhersagt und den Bestand in Echtzeit verwaltet.
Unsere Fähigkeiten im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI)
Wir bieten Ihnen BeratungsServicee und KI-Lösungen, mit denen Sie Ihre Geschäftsziele schneller erreichen und sich auf ein nachhaltiges Wachstum vorbereiten können.
Verarbeitung natürlicher Sprache
Wir setzen KI-Technologie ein, um effektive NLP-basierte Lösungen zu entwickeln, die es Maschinen ermöglichen, menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu generieren, um Anwendungen wie Übersetzungs-, Textinhalts- oder Stimmungsanalyse-Tools zu entwickeln.
IoT und Geräteautomatisierung
Wir innovieren für Unternehmen durch den Einsatz von IoT (Internet-Of-Things) in der Industrie 4.0 und die Anwendung digitaler Systeme auf Basis von Künstlicher Intelligenz.
Computer Vision
Durch die nahtlose Integration von Bildverarbeitungsdiensten ermöglichen wir die präzise Identifizierung und Kategorisierung von Orten, Personen und Objekten, so dass Sie innerhalb Ihres Unternehmens auf wertvolle Informationen und Analysen zugreifen können.
Prädiktive Analytik / Data Science
Unternehmen tun sich oft schwer mit der Vorhersage von Trends und der Erstellung genauer Prognosen. Wir nutzen die prädiktive Analytik, um historische Daten zu analysieren, Trends zu erkennen und fundierte Vorhersagen über die künftige Leistung zu treffen.
Generative Künstliche Intelligenz
Wir verwenden generative KI-Systeme, um mathematische Modelle zu entwickeln und verschiedene Arten von Inhalten wie Text, Bild, Audio und synthetische Daten zu erstellen. Generative KI kann uns helfen, komplexe Geschäftsprozesse zu optimieren.
Chatbots
Wir wissen, dass Unternehmen einen engagierten 24/7-Support benötigen. Deshalb entwickeln wir Chatbots, die auf künstlicher Intelligenz basieren, und integrieren sie in die Software des Kunden – sei es auf Websites, in mobilen Apps usw.
Setzen Sie Ihr AI-Konzept in die Realität um
Durchgeführte Projekte
/ Projekte, auf die wir stolz sind
80 % höhere Erkennungsrate verdächtiger Forderungen mit ML-Algorithmen
Branche:
Fintech Technologien:
Python, R, Docker Beschreibung:
Für einen der größten Versicherer in Polen, der innovative Lösungen für den Markt entwickelt, führten wir ein Projekt durch, bei dem wir maschinelles Lernens einsetzten. Das Projekt endete mit einem beachtlichen Erfolg und prestigeträchtigen Branchenauszeichnungen für den Kunden.
Zahlungsmodell:
Team Outsourcing Dauer:
4 Monaten 
Anwendung von ML bei der Optimierung des Stromverbrauchs
Branche:
Energie Technologien:
Python Beschreibung:
Für den Kunden, ein in Großbritannien ansässiges Unternehmen, das Lösungen zur Optimierung des Energieverbrauchs anbietet, haben wir eine Lösung entwickelt, die in der Lage ist, Vorhersagemodelle zu erstellen, die auf jeden institutionellen Kunden zugeschnitten sind.
DL-Modell zur Begrenzung von Kundenverlusten Für eine der größten Banken in Europa
Branche:
Fintech Technologien:
FastText, Keras, DyNET, Python Beschreibung:
Für den Kunden, eine der fünf größten Banken in Europa, haben wir ein Modell zur Vorhersage der Kundenabwanderung entwickelt.
Zahlungsmodell:
Team Outsourcing 
ML bei der Automatisierung des Risikobewertungsprozesses in der Finanzindustrie
Branche:
Fintech Technologien:
R, Python, Docker Beschreibung:
Für einen Kunden, der sich mit der finanziellen Sicherheit von Unternehmen in der Transportbranche beschäftigt, haben wir ein ML-Modell zur Bewertung der Zuverlässigkeit von Endkunden entwickelt.
Zahlungsmodell:
Team Outsourcing Dauer:
5 Monate 
Operative Effizienz von Inkassounternehmen
Branche:
Fintech Technologien:
R, Docker, Python Beschreibung:
Für eines der größten Inkassounternehmen in Polen haben wir ML-Modelle für die Bewertung und den Kauf von Forderungsportfolios entwickelt.
Zahlungsmodell:
Team Outsourcing Dauer:
6 Monate KI Entwicklungsprozess – ein iterativer Ansatz
Bei der Entwicklung eines Modells für maschinelles Lernen durchlaufen wir viele Phasen, von der Datenerfassung und -aufbereitung über das Datentraining und die Auswertung bis hin zur kontinuierlichen Iteration.
Dies ist ein einzigartiger Ansatz. Er unterscheidet uns von anderen Unternehmen, weil wir den Zyklus so oft wiederholen, bis wir gute Ergebnisse erzielen.
Wir arbeiten eng mit Ihrem Team zusammen, um KI-Modelle zu erstellen und Schulungen für ein besseres Verständnis und mehr Effizienz anzubieten.
I – Kostenlose Beratung
Der erste Schritt zum Verständnis Ihres Problems ist ein kostenloses Beratungsgespräch, in dem wir zunächst Ihre Herausforderung erörtern und feststellen, ob die Implementierung eines KI-Modells effektiv und möglich wäre.
II Workshop – Definieren Sie Ihren Bedarf und Ihre AI-Strategie
Der zweite Schritt ist die Durchführung von Workshops online oder vor Ort beim Kunden. Sie dauern in der Regel 1-2 Tage. Wir identifizieren Ihr Problem, Ihre Daten und wie es Ihre Anwendung oder Ihr Unternehmen betrifft. Dann bestimmen wir, wann Ihr KI-Modell gut genug ist.
Erst nach dem Workshop können wir sagen, ob es sich lohnt, das Projekt weiterzuverfolgen oder nicht – und dann kommt das zweite Angebot.
III Projekt – Machbarkeitsstudie
(POC)
Der dritte Schritt ist bereits die Umsetzung des PoC. Und hier können wir Elemente unterscheiden wie:
1. Datenerfassung und -aufbereitung
In dieser Phase helfen wir dabei, relevante Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, sie zu organisieren und für die Verwendung als Trainingsdaten vorzubereiten.
2. Modellentwicklung
Wir wählen das richtige Modell für das Problem und trainieren es anhand eines Trainingsdatensatzes, wobei wir die wichtigsten Variablen ermitteln.
3. Bewertung und Verfeinerung des Modells
Wir bewerten die Leistung eines trainierten Modells anhand eines separaten Datensatzes (Test-/Validierungssatz), den es zuvor nicht gesehen hat. Zu den typischen Bewertungsmaßstäben gehören Genauigkeit, Präzision und Punktzahl.
VM.PL - Anbieter von Lösungen für KI
Was bekommen Sie bei einer Zusammenarbeit mit uns?
01
Interaktive PoC für Ihre KI-Software
02
Datengestützte Vorhersagen, die das Vertrauen in eine hohe Investitionsrentabilität stärken
03
Tiefgreifendes Verständnis von Methoden, um häufige Fehler zu vermeiden und die Daten zu maximieren
04
Beratung zu alternativen Geschäftsmöglichkeiten, Architektur und Technologie
05
Optimierung durch klassische Statistik in Kombination mit KI/ML/DL helfen, Kosten zu senken und den richtigen Ansatz zu finden.
Welche Risiken bringt die unsachgemäße Anwendung von KI?
01
85 % der KI-/ML-Projekte führen aufgrund von Verzerrungen in den Daten, Algorithmen oder den für deren Verwaltung zuständigen Teams zu fehlerhaften Ergebnissen.
02
Nur 53 % der Projekte gehen vom Prototyp in die Produktion über.
03
Nur 15 % der KI-Projekte sind erfolgreich.
Wie kann VM.PL Ihnen helfen, diese Herausforderungen zu meistern?
- 95 % der KI-/ML-Projekte sind erfolgreich – sie erfüllen die Zielvorgaben, liegen im Zeit- und Budgetrahmen.
- Für die verbleibenden 5% ermöglichen wir eine schnelle und zuverlässige Diagnose bei verfehlten Zielen, um unnötige Kosten zu vermeiden.
- 85 % der Projekte gehen in Produktion
Brauchen Sie die Beratung von Datenexperten?
Technologien, die wir bei KI-Lösungen einsetzen
Branchen, in denen wir KI einsetzen
Medizin
KI-Tools analysieren medizinische Bilder, Patientendaten und genetische Daten. Sie helfen medizinischen Fachkräften, Krankheiten genauer und schneller zu diagnostizieren.
Finanzindustrie
KI-Algorithmen analysieren die Transaktionen. Sie finden Anomalien und signalisieren Betrug in Echtzeit. Dies erhöht die Sicherheit des Finanzsystems.
Produktion
Künstliche Intelligenz steigert die Effizienz industrieller Prozesse, z. B. durch vorausschauende technische Wartung, Vermeidung von Anlagenausfällen oder Prozessoptimierung zur Reduzierung von Abfall und Energieverbrauch.
Energie
KI hilft Energieunternehmen, den Verbrauch vorherzusagen und die Produktion zu optimieren. Außerdem hilft sie bei der Verwaltung von Anlagen, indem sie die Wartung verbessert und Ausfälle vorhersagt.
E-commerce
Marketing- und Vertriebsteams nutzen künstliche Intelligenz, um potenzielle Kunden besser zu erreichen, Kampagnen zu optimieren und potenzielle Kunden zu priorisieren.
Telekommunikation
KI unterstützt Netzwerkmanagement, Kundenservice, Sicherheit und Ressourcenoptimierung. Dies hilft Unternehmen, besser zu arbeiten und den Kunden eine höhere Qualität zu bieten.Treffen Sie unsere
Experten für Künstliche Intelligenz
Artur Suchwałko
PhDArthur verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung im Bereich Advanced Analytics. Er ist promovierter Mathematiker und hat mehr als 100 Projekte für Unternehmen in allen Phasen durchgeführt, von Start-ups bis hin zu globalen Konzernen.
Agnieszka Suchwałko
PhDAgnieszka ist Doktor der technischen Wissenschaften und konzentriert sich auf KI-Projekte. Reale Probleme mit modifizierten ML-Algorithmen zu lösen, ist ihre Aufgabe und Leidenschaft.
Rafał Pisz
Rafal ist Geschäftsführer und Gesellschafter der IT-Unternehmen DATAS, AXIT und TIM S.A. Seit 1999 leitet er IT- und Forschungszentren. Er gründete AXIT R&D, das eine SaaS-Lösung für das Lieferkettenmanagement auf den Markt brachte.
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