Pośród wystąpień Kongresu Biznes Polska Świat nie mogło zabraknąć prezentacji od Synerise. Podejście firmy do nowych technologii i innowacji przedstawił Krzysztof Blusz, Global Expansion Director & UK Lead.
W Synerise zastosowanie sztucznej inteligencji jest szerokie, ale mówimy tutaj przede wszystkim o pracy na danych. Dla firmy osią wykorzystania AI jest tzw. model podstawowy, określany w Synerise base model. To sieć neuronowa trenowana na bardzo dużych zbiorach danych niespecyficznych. Jest zwieńczeniem ostatniej dekady prac naukowców oraz w pewnym sensie meta-modelem. Jego istotną cechą jest zdolność do adaptacji oraz wykonywania szczegółowych zadań. Z drugiej strony model jest platformą, na której można przeprowadzać skomplikowane operacje.
Flagowy produkt, czyli globalny leader BaseModel.AI
Flagowy produkt, BaseModel.AI, który powstał w Synerise służy analizie danych o zachowaniach klientów. Jest modelem podstawowym, na którego bazie można wykreować narzędzie do zadań szczegółowych. BaseModel.AI korzysta z historii zachowań konsumentów – weryfikuje co użytkownik internetu oglądał, dodał do koszyka, kupił w sklepie internetowym oraz co przeglądał w aplikacji mobilnej. Celem modelu jest przewidywanie decyzji konsumenckich w przyszłości.
W naszym przekonaniu każda z firm branży dóbr konsumenckich będzie w przyszłości funkcjonowała na podstawie trzech dużych modeli, które będą ze sobą się komunikowały. Będą także stanowiły podstawową strukturę sztucznej inteligencji w każdej firmie, dzięki której będziemy mogli monetyzować i odzyskiwać wartość z informacji zawartych w danych.
Opisywane trzy filary to po pierwsze model językowy (LLM) np. ChatGPT odpowiedzialny za komunikację zewnętrzną i wewnętrzną. Po drugie behawioralny model podstawowy, w naszym przypadku BaseModel.AI, który personalizuje ofertę dla każdego klienta, a ponadto kieruje każdą interakcją z klientem i modelami zewnętrznymi. I po trzecie operacyjny model podstawowy AI SCM, który automatyzuje łańcuch dostaw i zwiększa wydajność i efektywność operacyjną.
Tłumaczył Krzysztof Blusz, Global Expansion Director & UK Lead w Synerise.
Fot. Kongres Biznes Polska Świat
Dlaczego BaseModel.AI zyskuje uznanie klientów?
BaseModel.AI jest nieocenionym źródłem nowej wiedzy o konsumentach dla marek, producentów i firm. Narzędzie przewiduje skłonność do zachowań takich jak zakup, skorzystanie z usług, zainteresowanie pewnymi kategoriami lub wieloma innymi atrybutami. Co więcej, pozwala na predykcję migracji i rezygnacji określanej „churn”. Model potrafi szacować prawdopodobieństwo takiego zachowania względem usług, produktów, marek itp. na dowolnym poziomie szczegółowości.
Ponadto sugeruje najbardziej adekwatne wybory, prezentując pewne sugestie towarów i usług, tak aby zwiększać satysfakcję zakupową. Wykrywa także anomalie poprzez śledzenie nietypowych zachowań klientów. BaseModel.AI ocenia potencjał klientów i np. skłonność do zaangażowania się w komunikację. Wreszcie, segmentuje i dopasowuje klientów tj. dzieli bazę konsumentów na odrębne grupy w oparciu o unikalne zachowanie lub cechę i identyfikuje dla nich najbardziej odpowiednie kapanie.
Produkt ceniony także przez naukowców
Narzędzie Synerise doceniają naukowcy, ponieważ eliminuje powtarzalne czynności i sprawia, że ich modele są inteligentniejsze, jeszcze szybsze i lepsze. BaseModel.AI automatyzuje zaawansowane procesy inżynierii cech, uczenia reprezentacji i modeli. Potrzebuje 3,5x mniej oznaczonych danych niż podejścia bazowe. Ponadto BaseModel.AI jest trenowany 2x szybciej niż klasyczne modele bazowe.
Synerise BaseModel.AI należy do światowej czołówki modeli sztucznej inteligencji. Zyskuje zainteresowanie w ponad 150 krajach świata. W międzynarodowych konkursach stawaliśmy na podium obok takich firm jak Baidu, Nvidia czy Google. Przez to, że BaseModel.AI jest platformą, którą dostosowuje się do bardziej szczegółowych zdań, nie musieliśmy wykonywać wielu szczegółowych procesów, aby dostosować się do zadań i wygrywać z konkurencją.
REKLAMA
Podkreślił Global Expansion Director & UK Lead of Synerise.REKLAMA
Czytaj dalej: