Xojysau
Predyktywna analityka AI
Poniżej zebraliśmy 3 przypadki z różnych branż. Każdy z nich zaczął się od konkretnego problemu - nie od ambicji cyfrowej transformacji - i skończył na rozwiązaniu, które dało się zmierzyć w ciągu kilku miesięcy.
Porozmawiaj z namiKażdy projekt był prowadzony indywidualnie - bez szablonów, z dostosowaniem modeli do specyfiki danych klienta.
Analitycy funduszu spędzali 11 z 18 dni roboczych wyłącznie na agregacji danych z 4 różnych źródeł. Model predyktywny przejął tę warstwę i zaczął generować wstępne prognozy ryzyka każdej nocy. Pierwsze 6 tygodni pokazało, że model trafnie sygnalizował napięcia płynnościowe w 8 z 9 przypadków, które wcześniej były wykrywane z opóźnieniem.
Przed wdrożeniem mieliśmy dane, ale nie mieliśmy czasu, żeby je interpretować. Teraz rano mam raport, który wskazuje, gdzie patrzeć - nie gdzie już jest problem, ale gdzie może być za 3 tygodnie.
Firma obsługuje 14 tras z różnymi terminami płatności od kontrahentów. Model analizował historię 28 miesięcy i zaczął wskazywać okresy zwiększonego ryzyka luki płynnościowej z wyprzedzeniem 21–28 dni. Dało to czas na renegocjację 3 umów przed momentem, gdy byłoby to trudniejsze.
Nie spodziewałem się, że analityka finansowa AI będzie działać przy tak nieregularnych danych, jakie mamy w logistyce. Okazało się, że to właśnie nieregularność jest dla modelu informacją.
Kancelaria obsługuje 22 klientów korporacyjnych. Przygotowanie raportów kwartalnych zajmowało 9 dni roboczych dla 2 analityków. Po wdrożeniu pipeline'u predyktywnego czas skrócił się do 2 dni, a raporty zawierają teraz scenariusze prognozowane na kolejne 2 kwartały - czego wcześniej nie było w ofercie.
Klienci zaczęli pytać o te prognozy na spotkaniach. Stały się częścią rozmowy, nie tylko załącznikiem do maila.
Każde wdrożenie zaczyna się od rozmowy o danych - nie o technologii. Sprawdzamy, co klient już ma, w jakiej formie i jak często jest aktualizowane. To zajmuje zwykle 1–2 spotkania i daje nam obraz tego, co model może realnie zrobić, a czego nie.
Pilotaż trwa od 4 do 8 tygodni, zależnie od złożoności danych. W tym czasie klient widzi pierwsze wyniki i może ocenić, czy kierunek ma sens dla jego organizacji.