Кейсы внедрения ИИ | Нейросети, RPA, Zero-Knowledge

0101 BI // HORECA_OPERATIONS

Data Pipeline Active

Обработка данных (Llama 3.2)

98.5%

Food Waste & Списания

-34%

Предиктивное управление запасами

Предиктивный спрос (DeepSeek-R1)

Отраслевой Кейс

Интеллектуальная автоматизация в сфере HoReCa

Проблематика: Высокая волатильность спроса приводила к кассовым разрывам и избыточному списанию продуктов (food waste). Традиционные ERP-системы предоставляли исключительно «посмертную» аналитику, фиксируя убытки постфактум.

Архитектура решения: Суверенное ИИ-ядро On-Premise. Инженерная команда реализовала сквозной конвейер данных (Pandas Pipelines), который в реальном времени агрегирует погоду, брони и историю чеков для инференса локальной LLM.

Llama 3.2 Vision: Компьютерное зрение анализирует мятые накладные прямо на разгрузочной рампе, а RPA-бот (Win32 API) вносит данные в устаревшую 1С.
Zero-Hallucination NLP: Кластер DeepSeek-R1 автоматически классифицирует 100% отзывов, выделяя скрытые паттерны (например, "пересоленный соус").

Смотреть архитектуру кейса

0101 FIN // UNIT_ECONOMICS_MCK

Zero-Knowledge

Sankey: Аллокация стоимости привлечения (CAC)

Бюджет

Хирургия

МРТ/УЗИ

Терапия

Предиктивный LTV (LLM Core)

L T V = \sum_{t = 1}^{n} \frac{R_{t} - C_{t}}{{(1 + d)}^{t}} \times P_{r e t e n t i o n}

Где P_retention вычисляется LLM на базе семантики анамнеза.

Медицина (No-OMS)

Предиктивная юнит-экономика мед. центра (МЦК)

Проблематика: Невозможность корректно аллоцировать косвенные расходы на услуги. Классические подходы игнорировали длинную цепочку назначений. Медицинская тайна (152-ФЗ, HIPAA) делала невозможным использование облачных SaaS.

Архитектура решения: Установка Air-gapped инфраструктуры. Разработаны программные роботы (RPA), безопасно экстрагирующие логи биллинга из legacy-МИС без вмешательства в базы данных.

Предиктивный LTV: Локальный кластер DeepSeek-R1 осуществляет смысловой анализ текстовых заключений, выявляя вероятность удержания пациента (Retention Probability).
Декомпозиция CAC: Система аллоцирует стоимость привлечения вплоть до нозологии с учетом амортизации дорогостоящего оборудования (МРТ).

Математическая модель кейса

0101 CORE // KNOWLEDGE_GRAPH

Embeddings Active

WIN32 API RPA EXTRACTOR

Indexed Mails: 21,458

Информационный Архив

Оцифровка корпоративной памяти (Outlook)

Проблематика: Потеря исторического контекста договоренностей. Жесткие ограничения службы безопасности полностью блокировали прямой экспорт баз данных почтовых серверов.

Архитектура решения: Вместо небезопасного взлома политик, инженеры разработали легитимный RPA-конвейер через низкоуровневый Win32 API. Прокси-боты эмулируют действия человека на уровне графического интерфейса ОС.

Извлечено и проиндексировано более 21 000 писем. База данных хранит не исходные тексты, а исключительно многомерные векторы (эмбеддинги). Реконструкция письма математически невозможна без локального ключа (Zero-Knowledge). Визуализация осуществляется локально через семантические графы Obsidian.

Кейсы внедрения ИИ-архитектуры

Интеллектуальная автоматизация в сфере HoReCa

Предиктивная юнит-экономика мед. центра (МЦК)

Оцифровка корпоративной памяти (Outlook)

Zero-Knowledge Парадигма

Из блога

ИИ в логистике: кейсы, решения, ROI

ИИ в производстве: предиктивное обслуживание и контроль качества

ИИ в медицине: диагностика, документооборот, управление

Технический аудит

Заявка принята!