AI care funcționează în producție — nu doar într-un notebook

Construim, implementăm și punem în producție modele ML și AI pe fundații de date guvernate, de care au nevoie pentru a rămâne fiabile. De la detectarea fraudei până la estimarea cererii — end-to-end, în producție.
Discută un use case de AI
Vezi use case-urile pe industrii

Relevanță pe industrii

Banking
Critical
(fraud, risk)
Telco
Critical
(churn, NBO)
Retail
High
(demand, CX)
IT/Tech
Medium

Abordarea IDS — mai întâi datele, apoi modelul

Începem cu datele

Fiecare proiect de AI începe cu pregătirea datelor. Evaluăm și construim fundația de date guvernată de care modelele tale au nevoie — input-uri curate, consecvente și trasabile care rămân fiabile în timp.
  • Evaluarea calității și guvernanței datelor
  • Feature engineering pe date guvernate
  • Proiectarea pipeline-urilor de date pentru workload-uri ML

Și continuăm cu modelul în producție

Nu ne oprim la dezvoltarea modelului. Construim infrastructura MLOps, monitorizarea și pipeline-urile de reantrenare care mențin modelele tale funcționale — lună de lună.
  • Dezvoltarea, validarea și implementarea modelului
  • MLOps: monitorizare, detectarea driftului, reantrenare
  • Integrare în business și adopție de către utilizatori

Servicii în acest domeniu

ML/AI Model Development

Ciclu de viață ML/AI end-to-end: pregătirea datelor, feature engineering, dezvoltarea modelului, validare și implementare.

Predictive Analytics & Use Case Delivery

Churn, fraudă, propensity, NBO, segmentare, risc de credit, optimizarea rețelei — definite, construite și livrate.

GenAI Enablement & Integration

Integrarea AI generativă în fluxurile de date și aplicații — construită pe fundații de date guvernate și de încredere.

MLOps & Model Operationalisation

Monitorizarea modelelor, pipeline-uri de reantrenare, detectarea driftului și infrastructură de implementare de nivel producție.

Data Science Team Building

Construirea funcțiilor de data science de la zero: framework-uri de recrutare, configurarea uneltelor, metodologie și transfer de cunoștințe.

Advanced Analytics & Insights

Analiză statistică, prognoză, detectarea anomaliilor și recunoașterea tiparelor aplicate problemelor reale de business.

De ce majoritatea proiectelor de AI nu ajung în producție

Modelele antrenate pe date negovernate produc rezultate neguvernate

Garbage in, garbage out. Fără o fundație de date de încredere, nici măcar modelele sofisticate nu pot fi de încredere în producție.

Proiectele pilot nu trec niciodată dincolo de notebook

Proof-of-concept-urile promițătoare se blochează pentru că nu există infrastructură MLOps, monitorizare sau un traseu clar către implementarea în producție.

Echipele de data science sunt izolate de problema de business

Modelele care nu reflectă logica reală de business — definiții de churn, reguli de fraudă, constrângeri de preț — nu sunt adoptate, chiar și atunci când sunt precise.

Tehnologiile pe care le folosim

Frame 16
Frame 48
Frame 7
Frame 6
Frame 30
Frame 49
Frame 50
Frame 51
Frame 52
Frame 53
Frame 4
Frame 54

GenAI este genial doar dacă are la bază date de calitate

Fiecare proiect GenAI pe care l-am văzut eșuând are aceeași cauză principală: date negovernate și inconsecvente, care alimentează rezultate nesigure. Te ajutăm să construiești mai întâi fundația — apoi să integrezi GenAI acolo unde chiar adaugă valoare.
  • Evaluează pregătirea datelor tale pentru GenAI
  • Construiește fundații de date guvernate
  • Integrează GenAI în fluxurile de lucru în siguranță
  • Monitorizează rezultatele și iterează responsabil

Cazuri de utilizare pe industrii

Problemele de AI pe care le rezolvăm cel mai des — în sectoarele pe care le cunoaștem cel mai bine.

Banking
banking icon
  • Detectarea și prevenirea fraudei
  • Scorare de risc de credit
  • Predicția abandonului clienților (churn)
  • Monitorizarea tranzacțiilor AML
  • Next Best Offer
Telco
tell icon
  • Modele de predicție a abandonului (churn)
  • Next Best Offer / NBO
  • Detectarea anomaliilor de rețea
  • Segmentarea clienților
  • Propensity scoring
Retail
retail icon
  • Prognoza cererii
  • Customer Lifetime Value
  • Modele de preț dinamic
  • Analiza coșului de cumpărături & NBO
  • Optimizarea stocurilor
Asigurări
shield_with_heart_24dp_E3E3E3_FILL0_wght400_GRAD0_opsz24
  • Detectarea fraudei în daune
  • Modele de scorare a riscului
  • Predicția abandonului (churn)
  • Segmentarea clienților
  • Automatizarea subscrierii

Studii de caz

Metadate și MDM înaintea unui audit de conformitate

Client: Un operator național de telecomunicații
IDS a implementat IBM IGC pentru catalogul de metadate la nivel de organizație și Informatica MDM pentru golden record-ul abonaților, susținute de o abordare standardizată de modelare a datelor, astfel încât sistemele noi să preia automat regulile de guvernanță, fără a necesita refacere de fiecare dată.
Citește mai mult

Model de detecție a fraudei, de la notebook la producție

Client: O bancă retail digital-first
IDS a reconstruit pipeline-ul de fraudă pe date de tranzacții guvernate, apoi a operaționalizat modelul folosind Databricks și MLflow pentru urmărirea experimentelor, versionare și reantrenare automată, Azure ML ocupându-se de lansare și de monitorizarea driftului.
Citește mai mult

Activarea GenAI pe o fundație de date guvernată

Client: O companie de software B2B de dimensiune medie
IDS a construit un strat semantic guvernat pe Delta Lake, care a normalizat modelele de date ale clienților într-o structură consecventă, pe care asistentul GenAI o putea interoga în mod fiabil, apoi a sprijinit echipa internă în construirea propriei capacități de data science pentru a-l întreține și extinde.
Citește mai mult

Spune-ne use case-ul tău

Problemele de AI pe care le rezolvăm cel mai des — în sectoarele pe care le cunoaștem cel mai bine.

Îți vom spune de ce fundație de date ai nevoie, cum arată arhitectura modelului și cât timp durează să ajungi de unde ești acum, în producție — pe baza a ceea ce am livrat deja.

Contact