Кошице, Словаччина · з 2016 року ceo@itrslovakia.com
ITR Slovakias.r.o. · Košice Домовитися про консультацію

Аналітика даних · Машинне навчання · AI

Перетворюємо дані на рішення, які знижують ризик і збільшують прибуток

Проєктуємо та впроваджуємо скорингові, прогнозні та AI-рішення для компаній, яким потрібен результат у промисловій експлуатації, а не лише прототип. Фінанси, медіа, роздрібна торгівля та реклама.

Скорингова модельсхематичне зображення
  • 2016рік заснування
  • 6напрямів аналітики
  • 5–15років досвіду фахівців
  • 15–30 %зростання прибутковості в проєкті скорингу

Компанія

Аналітична та розробницька компанія

ITR Slovakia s.r.o. працює з 2016 року. Ми займаємось аналітикою даних, машинним навчанням і розробкою програмного забезпечення на замовлення для фінансових установ, медіа, роздрібної торгівлі та рекламних агентств.

Проєкт ведемо від аудиту даних і прототипу моделі до впровадження в роботу та подальшого розвитку. Досвід наших фахівців — від 5 до 15 років; працюємо невеликими командами безпосередньо із замовником.

Домовитися про консультацію

Послуги

Що ми робимо для клієнтів

Шість напрямів, де в нас є готові моделі та досвід промислової експлуатації.

Фінанси

Скорингові та ризикові моделі на кредитних, транзакційних і CRM-даних — рішення щодо заявок за секунди та точніше визначення проблемних клієнтів.

  • Аналітика та сегментація клієнтів
  • Фінансове моделювання та скоринг
  • Виявлення ризиків і шахрайства
  • Кредитна аналітика й автоматичні рішення
  • Маркетингова аналітика

Медіа та соціальні мережі

Персоналізація контенту та утримання користувачів на основі історії переглядів, активності та кліків; вимірювання ефективності реклами.

  • Персоналізація контенту
  • Утримання клієнтів
  • Рекомендаційні системи
  • Предиктивна аналітика
  • Аналіз тональності

Роздрібна торгівля

Профіль клієнта 360° з історії покупок та онлайн-активності; оптимізація асортименту, цін і планування запасів.

  • Персоналізовані пропозиції
  • Дизайн та ергономіка магазину
  • Управління запасами та попитом
  • Оптимізація асортименту
  • Динамічне ціноутворення

Реклама

Моделювання аудиторій, атрибуція багатоканальних кампаній та оптимізація бюджетів і розміщення реклами.

  • Оцінка клієнта (клієнт 360°)
  • Найкраща пропозиція в потрібний час
  • Управління ризиками
  • Оптимізація продажів
  • Аналіз тональності

Комп’ютерний зір

Розпізнавання документів та облич із фотографій і відеопотоку — для онбордингу клієнтів і перевірки особи.

  • Розпізнавання документів: паспорт, ID-карта, водійське посвідчення, техпаспорт
  • Розпізнавання обличчя з відео та фото
  • Визначення статі, віку та міміки
  • Перевірка якості зображення
  • Інтеграція з AWS Rekognition

Кейс

Модель благонадійних клієнтів для кредитного портфеля

Модель оцінює ймовірність погашення кредиту та відносить кожну заявку до однієї з трьох категорій. Більшість заявок оцінюється без ручного розгляду.

Клієнт
фінансова установа, назву не розкриваємо (NDA)
Завдання
ручний розгляд кредитних заявок був повільним і неточним
Дані
кредитні, транзакційні та CRM-дані клієнта
Рішення
модель імовірності погашення та розподіл заявок на три зони рішення
Впровадження
модель підключена до процесу ухвалення рішень клієнта
  • 15–30 %вища прибутковість портфеля
  • 2×менше андеррайтерів
  • < 1 хвобробка однієї заявки

Клієнта та обсяг його портфеля не розкриваємо (NDA). Розмір ефекту залежить від поточного бізнес-процесу клієнта.

  1. Відмованизька ймовірність погашення
  2. Додаткова перевіркамежова зона, вирішує андеррайтер
  3. Автоматичне схваленнявисока ймовірність погашення
Імовірність погашення: низькависока

Співпраця

Як проходить проєкт

  1. 01

    Аудит даних

    Переглядаємо доступні дані, джерела та процеси. Визначаємо, що можна виміряти і де буде найбільша віддача.

  2. 02

    Прототип моделі

    Будуємо модель на історичних даних і показуємо очікуваний ефект на ваших числах.

  3. 03

    Впровадження

    Підключаємо модель до ваших систем — API, CRM, бази даних — і налагоджуємо роботу.

  4. 04

    Підтримка та розвиток

    Контролюємо якість моделі, перенавчаємо її на нових даних і розширюємо функції.

Технології

З чим ми працюємо

Генеративний AI

  • ChatGPT (OpenAI)
  • Claude (Anthropic)
  • Grok (xAI)
  • RAG

Машинне навчання та data science

  • Python
  • scikit-learn
  • XGBoost
  • Computer vision

Хмара та інфраструктура

  • PostgreSQL
  • ClickHouse
  • AWS
  • Docker
Показати весь технологічний стек
Генеративний AI
ChatGPT (OpenAI) · Claude (Anthropic) · Grok (xAI) · OpenAI API · Anthropic API · xAI API · RAG · embeddings · function calling · AI agents
Машинне навчання та data science
Python · R · SAS · scikit-learn · XGBoost · Keras · pandas · NumPy · SciPy · NLP · Computer vision · Feature engineering
Моделі
Scoring · Credit risk · Fraud detection · Recommenders · Segmentation · Classification · Regression · Time series
Розробка та інтеграції
PHP · Laravel · Symfony · Flask · Node.js · React · REST API · Microservices
Бази даних
ClickHouse · PostgreSQL · MySQL · MS SQL Server · MongoDB · Elasticsearch · Redis · Sybase IQ · SQL / T-SQL / PL-SQL
Хмара та інфраструктура
AWS (Lambda, S3, Kinesis, DynamoDB, Rekognition) · Azure · Docker · Kafka · RabbitMQ · Jenkins · ELK · Nginx

Досвід фахівців: 5 – 15 років.

Контакти

Розкажіть про свій проєкт

Напишіть, з якими даними ви працюєте і чого потрібно досягти. Відповімо з пропозицією щодо наступного кроку.

Що буде далі

  1. Ви описуєте, з якими даними працюєте та який результат потрібен.
  2. Відповідаємо електронною поштою — із запитаннями або пропозицією наступного кроку.
  3. На дзвінку (близько 30 хвилин) проходимо обсяг, дані та можливий підхід.