Зв'язатись з нами
ua
  • EN
  • UA

Яка з цих ситуацій про вас?

icon

Точність і суб'єктивність

Кредитний скоринг ґрунтується на анкеті та досвіді офіцера. Рішення займає до 30 хвилин, а його точність залежить від людського фактора.

icon

Предиктивне обслуговування

Незапланований простій обладнання призводить до зупинки бізнесу й підвищує вартість ремонтів у 3–5 разів порівняно з плановим обслуговуванням.

icon

Утримання клієнтів

Ви дізнаєтесь про відтік клієнтів постфактум і хочете завчасно виявляти ризики та вживати заходів для їх утримання.

icon

Ручна аналітика

Опрацювання звітів забирає значну частину робочого часу, а причини відхилень і пріоритетні метрики доводиться визначати вручну.

icon

Виявлення аномалій

Підозрілі транзакції чи аномальні дані виявляються з запізненням, коли ситуація вже вплинула на бізнес, а можливість оперативно відреагувати втрачена.

icon

Потенціал даних

Дані, накопичені за роки роботи у BAF, CRM чи Spiro, залишаються невикористаними, хоча можуть бути цінними для прийняття рішень.

AI Analytics & Prediction — це ML-модель, яка прогнозує події на основі накопичених даних

Модель навчається на історичних даних компанії й формує прогноз: ймовірність відтоку конкретного клієнта, очікуваний попит на наступний період, ризик за конкретною транзакцією тощо. Результат — можливість діяти заздалегідь, а не аналізувати наслідки постфактум.

Точність прогнозу залежить від кількості, якості та структурованості наявних даних. Тому кожен проєкт починається з AI Feasibility Sprint — перевірки, чи достатньо даних для прогнозу, чи коректно сформульована гіпотеза та яка точність може бути досягнута.

Як виглядає процес реалізації AI Analytics & Prediction?

AI Analytics & Prediction — один з найскладніших AI-продуктів за варіативністю складності й ресурсів. Ціноутворення першочергово спирається на аналіз ваших даних.
Фаза 1

AI Feasibility Sprint

від $2 000, 2 тижні

Перевірка реалістичності гіпотези на ваших даних

Що оцінюємо: кількість, якість і структурованість даних, наявність розмічених прикладів (за потреби), технічна реалістичність досягнення очікуваної точності.

Результат: Go — підтвердження доцільності проєкту з оцінкою точності на наявних даних, орієнтовною ціною й термінами. No-Go — висновок про недостатню готовність даних із рекомендаціями, що саме потрібно змінити.

Вартість Sprint зараховується в основний проєкт при продовженні співпраці.

Фаза 2

ML-проєкт

від $6 000, залежно від складності

Розробка й налаштування ML-моделі під конкретну задачу та дані клієнта, інтеграція з наявними системами, валідація на тестовій вибірці з реальними метриками. За потреби — проведення A/B тестування.

Фаза 3

Ongoing: моніторинг і підтримка

від $800 на місяць

З часом дані оновлюються, поведінка користувачів змінюється, виникають нові патерни. Тому без регулярного моніторингу й повторного навчання точність ML-моделі поступово знижується.

Підтримка охоплює: моніторинг метрик точності, повторне навчання моделі, оновлення за умов зміни бізнес-логіки, звіт з ефективності.

Оберіть сценарій
ML-прогнозування під вашу задачу

Сценарій 1

Scoring

ML-модель навчається на історичних даних прийнятих рішень та присвоює новим кейсам імовірну оцінку.

  • Кредитний скоринг для Fintech та МФО з поясненням вирішальних факторів
  • Прогнозування відтоку для SaaS-продуктів на основі патернів поведінки клієнтів
  • Виявлення шахрайських транзакцій у реальному часі
  • Скоринг лідів на основі ICP й поведінкових сигналів
Сценарій 2

Anomaly Detection

Система навчається розпізнавати норму в даних та автоматично виявляє відхилення від типових значень у реальному часі.

  • Фінансові аномалії: незвичні суми, патерни чи комбінації параметрів у транзакціях
  • Операційні аномалії: відхилення у продуктивності, споживанні ресурсів чи обсязі запитів
  • Перевірка якості вхідних даних до того, як помилкові значення потраплять у систему
Сценарій 3

Forecasting Engine

ML-модель навчається на часових патернах у даних і прогнозує конкретні майбутні події чи значення з довірчим інтервалом.

  • Потреба в технічному обслуговуванні обладнання на основі умов експлуатації та історії поломок
  • Попит на товар з урахуванням сезонності, трендів і зовнішніх факторів
  • Залишок коштів на рахунках з імовірним інтервалом на кілька тижнів наперед
  • Дашборд з аналітикою для керівника з причинами відхилень

Розкажіть нам про вашу задачу — ми допоможемо її реалізувати

Чому FreshTech?

BI-платформи
FreshTech
Freelance Data Scientist
Перевірка перед інвестицією
—
—
Терміни реалізації
Час запуску залежить від кількості джерел даних
8–10 тижнів
Найм і розробка можуть тривати кілька місяців
Витрати
Щомісячна підписка та оплата часу бізнес-аналітика
Setup + прозора модель подальшої підтримки
Утримання фахівця та подальша підтримка моделі
Прогнозування майбутніх подій
Візуалізація наявних даних без прогнозу майбутніх подій
ML-прогнозування конкретних подій
Технічно можливе, але потребує побудови моделі з нуля
Інтеграції
Залежать від наявних конекторів платформи
Модель інтегрується з наявними системами
Залежать від навичок конкретного спеціаліста

Як це виглядає на практиці?

Кейс №1

Credit Scoring

МФО ML Sprint → Production 10 weeks

Ситуація: скоринг ґрунтується на анкеті й досвіді офіцера, рішення займає 25–40 хвилин. Рівень дефолтів — 12%, вище галузевого орієнтира.

AI Feasibility Sprint: 8 000+ розмічених кейсів з результатами виявились достатніми для ML-моделі. Точність тесту — 89%.

Рішення: модель на основі XGBoost, навчена на 47 ознаках (профіль клієнта, поведінкові патерни, дані бюро кредитних історій), пояснення рішень моделі, інтеграція з інтерфейсом CRM.

Результат: час рішення скоротився з 25–40 хвилин до 30 секунд. Рівень дефолтів через 6 місяців знизився з 12% до 8,4%.

Кейс №2

Predictive Maintenance

HVAC-компанія 8 тижнів

Ситуація: 1 200+ об'єктів, журнал ТО за 4 роки. Аварійні виклики становлять 23% від загального обсягу, вартість аварійного ремонту втричі перевищує плановий.

AI Feasibility Sprint: 4 800+ записів журналу ТО виявили патерни між умовами експлуатації та поломками, достатні для моделі.

Рішення: модель аналізує журнал ТО, умови експлуатації та історію поломок, прогнозує ймовірність поломки кожної одиниці обладнання протягом наступних 30 днів. Інтеграція з Field Service App.

Результат: частка аварійних ремонтів знизилась з 23% до 11% за 4 місяці.

Кейс №3

Churn Prediction

B2B SaaS ML Sprint → Production 9 тижнів

Ситуація: SaaS-продукт з 2 800 активними підписниками та 18-місячною історією даних. Щомісячний відтік — 3,2%.

AI Feasibility Sprint: обсяг наявних даних виявився достатнім для моделі. Точність прогнозу відписки протягом наступного місяця на тестовій вибірці — 74%.

Рішення: модель щотижня ранжує клієнтів за ризиком відтоку та формує список зі 100 клієнтів з найвищим показником. Інтеграція з CRM з чеклістом дій для кожного клієнта.

Результат: відтік серед клієнтів, з якими команда зв'язалась вчасно, знизився з 3,2% до 2,1% за 3 місяці.

Часті запитання

Чому ціна визначається після AI Feasibility Sprint?

Вартість AI Analytics & Prediction залежить від конкретних даних клієнта — їхньої кількості, якості та структурованості. Проєкт кредитного скорингу на якісній 5-річній базі МФО та проєкт на 6-місячній базі стартапу відрізняються за обсягом роботи. Тому кожен проєкт починається з AI Feasibility Sprint, на якому ми оцінюємо наявні дані та визначаємо ціну й терміни реалізації.

Як бути, якщо у нас недостатньо даних?
Чим AI Analytics & Prediction відрізняється від BI-інструментів?
Чи потрібна підтримка проєкту після запуску?

Готові до впровадження AI-прогнозування?

Починайте з AI Feasibility Sprint, щоб дізнатися, чи достатньо ваших даних для побудови ML-моделі.
contact-image
Сергій Кутир, CEO

[email protected]

Ми цінуємо вашу конфіденційність
Щоб забезпечити нашим відвідувачам найкращу взаємодію, наш сайт використовує файли cookie. Продовжуючи переглядати наш сайт, ви підтверджуєте, що згодні з нашою Політикою конфіденційності