Mesterséges intelligencia

Minden vállalat rendelkezik adatokkal. Rengeteg. Az ERP-rendszerekben. CRM adatbázisokban. IoT-érzékelőkben. Táblázatokban. Felhőalkalmazásokban. De itt van a probléma: az adatok, amelyek csak ott ülnek, senkinek sem segítenek.

Nincs szükséged több adatra. Olyan adatokra van szükséged, amelyek gondolkodnak. Olyan adatokra, amelyek cselekszenek. Olyan adatokra, amelyek tanulnak a tegnap történtekből, és megmondják, mit kell tennie holnap.

Ezt építi a LeapLytics.

Csatlakozunk az Ön rendszereihez. Adatait intelligenciává alakítjuk. És olyan hurkot hozunk létre, amelyben minden kimenet okosabbá teszi a következő döntést.

Mit csinálunk valójában

A LeapLytics három alapvető szolgáltatást nyújt:

AI-as-a-Service
Intelligens asszisztensek, előrejelzések és automatizálás - az Ön saját adataiból táplálkozva. Nem általános AI. Az Ön mesterséges intelligenciája.

Szimuláció mint szolgáltatás
Tesztelje a döntéseket, mielőtt meghozza őket. Futtasson le "mi van, ha" forgatókönyveket. Nézze meg a kimeneteleket, mielőtt azok bekövetkeznének.

Teljes adatvezetékek
Csatlakozunk az Ön rendszereihez, megtisztítjuk az adatait, és felkészítjük őket a mesterséges intelligencia és a szimuláció számára. Önnek nem okoz fejfájást az adatmérnöki munka.

Az eredmény? A nyers adatokból intelligens döntések születnek - anélkül, hogy egy teljes technikai csapatot kellene létrehoznia.

A körforgás, amely mindent működtet

A legtöbb mesterséges intelligencia projekt így működik: Tegyük be az adatokat. Válaszokat kapunk. Kész.

Ez zsákutca.

A LeapLytics másképp működik. Olyan ciklust építettünk ki, amely az Ön vállalkozásának minden szintjén működik:

1. lépés: Az adatok beérkeznek
Az ERP, CRM, IoT eszközök, dokumentumok, API-k - bárhonnan.

2. lépés: A modellréteg feldolgozza
Ez lehet egy mesterséges intelligencia asszisztens, aki válaszol a kérdésekre. Egy szimuláció, amely forgatókönyveket tesztel. Fordítómotor. Egy előrejelző modell. Bármilyen intelligencia, amire szüksége van.

3. lépés: Kimenet létrehozása
Egy jóslat. Egy ajánlás. Egy vizualizáció. Automatikusan végrehajtott cselekvés.

4. lépés: A kimenet tárolásra kerül
A te oldaladon. Az önök rendszerében. Használatra készen.

5. lépés: A tárolt kimenet új bemenet lesz
És a körforgás újra kezdődik.

Ez nem egy egyszeri elemzés. Ez egy folyamatos hurok. Minden döntés táplálja a következőt. Minden kimenet okosabbá teszi a rendszert. Minden egyes ciklus közelebb visz ahhoz, hogy mi történik valójában az Ön vállalkozásában.

Ez a ciklus mindenhol megjelenik - minden felhasználási esetben, minden szinten, minden rendszerben, amelyet érintünk.

Hogyan működik a platform

A LeapLytics rétegekre épül. Minden rétegnek van egy feladata. És minden réteg kapcsolódik a ciklushoz.

Az Ön rendszerei (ahol az adatok élnek)

Itt kezdődik minden. A meglévő rendszerek:

ERP rendszerek (SAP, Oracle, Microsoft Dynamics)
CRM platformok (Salesforce, HubSpot)
Dokumentumkezelő rendszerek
Már meglévő adatbázisok és adattárházak
IoT-eszközök és gépi adatok
Külső források (API-k, nyílt adatok, web)

Nem kérjük, hogy változtasson a rendszerén. Mi csatlakozunk hozzájuk.

Ingestion és integrációs réteg

Ez az a pont, ahol az Ön adatait bevisszük és használhatóvá tesszük.

Csatlakozók amelyek kapcsolódnak az ERP-hez, CRM-hez, dokumentumokhoz, IoT-hez és API-khoz.
ETL/ELT csővezetékek amelyek az adatokat kötegekben vagy valós idejű adatfolyamokban mozgatják
Adatharmonizáció amely tisztítja, szabványosítja és javítja a minőségi problémákat.

Az Ön adatai tucatnyi helyről, tucatnyi formátumban érkeznek. Mi egyetlen tiszta, összekapcsolt forrássá alakítjuk őket.

A ciklus itt: Nyers adatok érkeznek. Megtisztítják és strukturálják. Ezek a strukturált adatok táplálják a következő réteget. A mesterséges intelligenciamodellek visszajelzései megmondják, hogy mely adatok szorulnak javításra. Finomítjuk a csővezetékeket. A következő alkalommal jobb adatok érkeznek.

Adat- és tárolási réteg

A tiszta adatoknak otthonra van szükségük. Ez a réteg mindent a megfelelő formátumban tárol a megfelelő felhasználáshoz.

Adattó és adattárház az Ön kurátori üzleti adataihoz
Vektor adatbázis dokumentumok, tudásbázisok és naplók (amit a mesterséges intelligencia asszisztensek keresnek)
Jellemző tároló az ML-modell bemeneteihez (előre kiszámított, használatra kész)
Idősorozat és eseménytároló IoT-adatok, folyamatok és minden időalapú dolog esetében
Kimeneti tároló előrejelzések, szimulációs eredmények és csevegési naplók

A ciklus itt: Az adatok tárolásra kerülnek. A modellek használják. A modellek kimeneteket hoznak létre. A kimeneteket tárolják. Ezek a kimenetek az elemzés következő fordulójának bemenetei lesznek.

AI és szimulációs szolgáltatások (A modellréteg)

Itt történik az intelligencia. Az Ön adatai válaszokká válnak.

LLM szolgáltatások

Kérdés-válasz asszisztensek, akik ismerik az Ön vállalkozását
Co-pilóták, amelyek segítik a dolgozók gyorsabb munkavégzését
Tartalomgenerálás az Ön adatai alapján

Gépi tanulási modellek

Scoring (mely ügyfelek fognak elvándorolni? mely leadek forróak?)
Előrejelzés (milyen lesz az értékesítés a következő negyedévben?)
Osztályozás (milyen típusú problémáról van szó?)

Szimulációs motorok

forgatókönyvtervezés (mi történik, ha 10% árat emelünk?)
Mi van, ha elemzés (mi van, ha a kereslet megduplázódik?)
Műszaki szimulációk (hogyan fog működni a gép stresszhelyzetben?)

Optimalizálás

Döntési javaslatok a korlátozások és célok alapján
Erőforrás-elosztási ajánlások
Folyamatjavítási meglátások

A ciklus itt: Az adatokból táplálkozó modellek. A modellek kimeneteket (előrejelzéseket, szimulációkat, válaszokat) állítanak elő. Ezeket a kimeneteket tárolják. A tárolt kimenetek képzési adatokká vagy kontextussá válnak a jövőbeli modellek számára. A modellek egyre okosabbak lesznek. A kimenetek egyre jobbak.

Interakciós és szervezési réteg

Az intelligencia haszontalan, ha az emberek nem tudják használni. Ez a réteg hozzáférhetővé teszi a mesterséges intelligenciát.

Beszélgetésszervező amely kezeli a csevegőfolyamatot és a kontextust (így az asszisztensek emlékeznek arra, amiről beszéltetek)
LLM eszköz és funkcióhívás (hogy a mesterséges intelligencia asszisztensek valóban tudjanak dolgokat tenni - adatbázisokat lekérdezni, munkafolyamatokat elindítani, rekordokat frissíteni).
Munkafolyamat motor többlépcsős folyamatokhoz (jóváhagyások, eszkalációk, automatizált folyamatok)

Ez az a pont, ahol a mesterséges intelligencia már nem játék, hanem eszköz lesz. Az asszisztensek nem csak kérdésekre válaszolnak. Hanem cselekszenek.

A ciklus itt: A felhasználó feltesz egy kérdést vagy elindít egy munkafolyamatot. Az orchestrator felhívja a megfelelő modelleket és eszközöket. A kimenet megtörténik. A felhasználó visszajelzései (segített-e ez? jó volt-e?) visszaáramlanak. A rendszer megtanulja, mi működik.

Ügyfélfrontendek (ahol az emberek kapcsolatba lépnek egymással)

Ez az, amit a csapata ténylegesen lát és használ.

Webes alkalmazások és üzleti alkalmazások beágyazott mesterséges intelligenciával
Chat felületek böngészőkben, Microsoft Teams, Slack vagy egyéni alkalmazásokban
BI műszerfalak és jelentések valós idejű intelligencia
Szimulációs grafikus kezelőfelületek forgatókönyvek futtatásához és az eredmények vizuális megtekintéséhez

Ott találkozunk az embereivel, ahol dolgoznak. Nem kell új eszközöket megtanulni. A mesterséges intelligencia a már használt alkalmazásokban jelenik meg.

A ciklus itt: A felhasználók interakcióba lépnek a frontendekkel. Tevékenységük és visszajelzéseik adatokká válnak. Ezek az adatok a teljes vermeneten keresztül visszajuttatnak. Az élmény javul. Az intelligencia élesedik.

Mindenre kiterjedő platformképességek

Néhány dolog nem fér el egy rétegben. Ezek az egész platformon átívelnek.

Biztonság és személyazonosság-kezelés

Az Ön adatai az Öné maradnak. Szerepalapú hozzáférést, titkosítást és hitelesítést valósítunk meg, hogy csak a megfelelő személyek láthassák a megfelelő adatokat.

Adatkezelés és katalógus

Tudja, milyen adatokkal rendelkezik, honnan származnak, és hogyan áramlanak a rendszeren keresztül. Metaadat-kezelés és adatvonal-követés is.

MLOps

A modelleknek gondozásra van szükségük. Mi gondoskodunk a modell nyilvántartásáról, felügyeletéről és átképzéséről, hogy az Ön mesterséges intelligenciája hosszú távon is pontos maradjon.

Megfigyelhetőség

Nézze meg, mi történik. Mérőszámok, naplók, nyomon követés és költségfigyelés a teljes platformon. Nincsenek fekete dobozok.

Megfelelőség és ellenőrizhetőség

Szabályozott iparág? Mindent nyomon követünk. Teljes ellenőrzési nyomvonal minden döntéshez, előrejelzéshez és intézkedéshez.

Számlázás és használat nyomon követése

Tudja, hogy mit használ és mennyibe kerül. Átlátható nyomon követés minden szolgáltatásban.

Miért a LeapLytics

Bármilyen adatforráshoz csatlakozunk

ERP. CRM. IoT. Dokumentumok. API-k. Adatbázisok. Bármi is van, mi csatlakoztatjuk. Nincs rip-and-replace. Nincs migrációs projekt. Azzal dolgozunk, amije van.

AI Takes Action

A legtöbb AI-eszköz kérdésekre válaszol. A miénk dolgokat csinál. Eszközök és funkciók hívása révén asszisztenseink lekérdezhetik az Ön rendszereit, frissíthetik a rekordokat, munkafolyamatokat indíthatnak el és döntéseket hajthatnak végre. Nem csak meglátások - hatás.

Valós adatokon futtatott szimulációk

Felejtsd el a hamis számokkal ellátott játékmodelleket. Szimulációink az Ön tényleges vállalati adatait használják. Amikor megkérdezi, hogy "mi lenne, ha", olyan válaszokat kap, amelyekben megbízhat.

Egy platform mindenre

ML modellek. Nagy nyelvi modellek. Szimulációk. Mindegyik ugyanazt az adatréteget használja. Nincsenek silók. Nincsenek duplikált csővezetékek. Egy egységes rendszer.

Egyértelmű üzleti eredmények

Nem a technológia kedvéért árulunk technológiát. Mi szállítunk:

Gyorsabb döntések mert a felismerések azonnaliak
Jobb döntések mert teljes körű adatokon alapulnak
Automatizált döntések mert a rutinszerű döntésekhez nincs szükség emberekre
Tesztelt döntések mert szimulálhat, mielőtt elkötelezné magát

Felhasználási esetek

Előrejelzés és prediktív analitika

Tudja, mi jön, mielőtt megérkezik. Kereslet-előrejelzés. Értékesítési előrejelzések. Erőforrás-tervezés. Pénzforgalmi előrejelzések. A ciklus folyamatosan finomítja az előrejelzéseket, ahogy új adatok érkeznek.

Intelligens asszisztensek a belső csapatok számára

Adjon alkalmazottainak egy olyan mesterséges intelligenciát, amely ismeri az Ön vállalkozását. Válaszoljon az irányelvekkel, termékekkel, ügyfelekkel vagy folyamatokkal kapcsolatos kérdésekre. Egyetlen beszélgetés során több rendszerből hívjon le adatokat. Intézkedjen közvetlenül a csevegésből.

Folyamatoptimalizálás és mi-ha szimulációk

Tesztelje a változtatásokat, mielőtt végrehajtja őket. Mi történik, ha szállítót váltunk? Módosítjuk az árképzést? Újraosztjuk az erőforrásokat? Futtassa le a szimulációt. Nézze meg az eredményt. Döntsön magabiztosan.

Anomália észlelés

Észlelje a problémákat, mielőtt azok katasztrófává válnának. Figyelje az IoT-érzékelőket a berendezések meghibásodására. Figyelje a tranzakciókat a csalási mintákat. Kövesse nyomon a folyamatokat a szokatlan viselkedés szempontjából. Kapjon figyelmeztetéseket, ha valami nem stimmel.

Dokumentum intelligencia

A strukturálatlan dokumentumok strukturált tudássá alakítása. Szedjen ki információkat szerződésekből, számlákból, jelentésekből és e-mailekből. Tegye kereshetővé. Tegye használhatóvá.

Ügyfél intelligencia

Értse meg az ügyfeleit jobban, mint ők magukat. Elvándorlás előrejelzés. A következő legjobb cselekvésre vonatkozó ajánlások. Érzelemelemzés. Személyre szabás méretarányosan.

Hogyan jön össze az egész

Képzeld el ezt:

Az Ön ERP-adatai a LeapLytics-be áramlanak. Tisztításra és tárolásra kerülnek. Egy ML-modell megjósolja, hogy mely megrendelések lesznek késedelmesek. Ez az előrejelzés megjelenik egy műszerfalon, amelyet az operációs csapat használ. Ők intézkednek. A cselekvés eredményei új adatként áramlanak vissza. A modell tanul. A jövő heti előrejelzések pontosabbak lesznek.

Eközben az értékesítési csapatod megkérdez egy mesterséges intelligencia asszisztenst az ügyfél előéletéről. Az asszisztens lehívja az adatokat a CRM-ből, ellenőrzi a legutóbbi támogatási jegyeket, és másodpercek alatt összefoglal mindent. A képviselő megköti az üzletet. Ez az eredmény képzési adat lesz. Az asszisztens egyre jobban segít a következő képviselőnek.

A pénzügyi csoportja lefuttat egy szimulációt: mi van, ha a nyersanyagköltségek 15%-tal nőnek? Látják a termékcsaládok árrésére gyakorolt hatást. Még a költségnövekedés előtt módosítják az árképzési stratégiát.

Minden interakció. Minden döntés. Minden eredmény. Mindez táplálja a körforgást. A rendszer tanul. Az Ön vállalkozása okosabbá válik.

Készen állsz az indulásra?

Megvannak az adatok. Miénk a platform.

Építsük ki azt a ciklust, amely az Ön információit intelligenciává alakítja.

Kapcsolatfelvétel hogy megbeszéljük a felhasználási esetet.