1
AI-ассистенты для анализа данных
Помогают обрабатывать данные, составлять формулы, создавать дашборды, делать выводы, писать аналитические записки.
ИИ-аналитика для бизнеса
Внедряем умные инструменты для анализа, визуализации и понимания бизнес-данных.
Какие услуги по разработке ИИ для бизнес-аналитики мы предлагаем
2
Системы автоматизации аналитики
Система подключается к CRM, ERP, базам данных, обрабатывает и анализирует информацию, генерирует выводы и инсайты.
3
Системы предиктивной аналитики
Прогнозируют тренды, риски, поведение аудитории на основе исторических данных. Прогнозирует спрос, отток клиентов.
4
Специализированные отраслевые решения
Решают узкие задачи в маркетинге, продажах, логистике, финансах, госсекторе. Например, анализируют отзывы, РК, документы.
В каких сферах применяется AI аналитика
Медицина
ИИ прогнозирует загрузку клиники и спрос на услуги, анализирует рентабельность, контролирует расходы.
Образование
Системы умной аналитики прогнозируют спрос на направления обучения, помогают найти перспективные ниши.
E-commerce
AI проводит первичный кредитный скоринг и оценивает риски, анализирует транзакции, блокирует аномальные операции.
Страхование
Анализирует поведение клиентов, оценивает риски, прогнозирует отток, формирует индивидуальные предложения.
Любой бизнес
Анализирует поведение клиентов, прогнозирует спрос. Оптимизирует логистику. Прогнозирует продажи и рентабельность.
Зачем бизнесу ИИ-аналитика
- Помогает принимать решения на основе данных, а не эмоций. ИИ собирает и анализирует огромный массив информации, чтобы сделать правильные выводы.
- Прогнозирует и снижает риски. Нейросети предсказывают события до их наступления, и бизнес действует на опережение. Компания не тушит, а предотвращает пожары.
- Автоматизирует рутину, экономит время. Обрабатывает данные быстрее и дешевле, чем люди.
- Оптимизирует затраты. Помогает получить максимальный результат при минимальных затратах.
- Находит аномалии. Обнаруживает мошенничество, операционные сбои и кибератаки.
Как применяется умная аналитика
1
Анализ рынка
ИИ собирает множество данных: собственные продажи, отраслевые отчеты, информацию о конкурентах, обсуждения и отзывы в интернете. Выявляет тренды, стратегии конкурентов, настроения потребителей и новые рыночные возможности.
Пример
Сеть магазинов автозапчастей открывает представительство в новом городе. ИИ анализирует, на каких машинах здесь ездят и какого они возраста. Оценивает данные об автомобильном трафике в разных районах. Сканирует сайты конкурентов, их прайс-листы и отзывы.
Находит идеальную локацию для магазина, формирует УТП и конкурентные преимущества. Например, запчасти в наличии или с доставкой за 1-2 дня.
2
Анализ ЦА
ИИ анализирует отзывы покупателей, записи фокус-групп, обращения в поддержку, кастдевы. Выявляет потребности, мотивы, скрытые паттерны. Помогает сегментировать целевую аудиторию, выстраивать маркетинговые стратегии и рекламные кампании.
Пример
Косметическая компания запустила новый антивозрастной крем, но продажи оказались низкими. Искусственный интеллект нашел и проанализировал сотни отзывов и выявил проблему: у части покупателей крем вызывает ощущение сухости и покалывания.
Компания разработала новый антивозрастной крем от сухости и раздражения и настроила рекламный таргетинг на людей с чувствительной кожей.
3
Анализ продаж
ИИ обрабатывает данные из CRM, рекламных систем, анализирует рынок и конкурентов. Определяет эффективные каналы продвижения, находит скрытые закономерности, строит прогнозы и дает рекомендации для роста.
Пример
В интернет-магазине электроники пользователи часто бросают корзину и не возвращаются. ИИ проанализировал поведение пользователей и заметил, что большинство тех, кто не совершил покупку, уходят на этапе оформления доставки. Он сделал вывод, что пользователей смущает стоимость доставки и предложил дарить промокод на бесплатную доставку новым покупателям.
4
Анализ спроса
ИИ обрабатывает данные о рынке, продажах, складских остатках, поведении пользователей на сайте, записи разговоров с операторами колл-центра. Находит скрытые мотивы и паттерны покупателей. Замечает тренды, строит прогнозы, дает рекомендации.
Пример
Сеть супермаркетов продает скоропортящиеся маринованные овощи и шашлыки. Нужно предсказать спрос на выходные в каждом городе и магазине, чтобы минимизировать остатки.
ИИ анализирует проходимость супермаркета, историю продаж, прогноз погоды в каждом городе, и делает отдельный прогноз спроса для каждого магазина.
5
Анализ логистики
ИИ отслеживает грузы, предсказывает проблемы, оптимизирует маршруты. Предсказывает время доставки, риск задержек и автоматически принимает решения для снижения затрат и повышения эффективности.
Пример
Искусственный интеллект в реальном времени помогает курьерам выстроить оптимальные маршруты в городе. Анализирует адреса доставки, местоположение курьеров, дорожную обстановку, погоду, приоритетность заказов. Выстраивает не просто самый короткий, а самый быстрый и экономичный маршрут.
Курьеры привозят заказы вовремя и тратят меньше бензина.
6
Анализ финансов
ИИ подключается к источникам данных компании: бухгалтерским программам, CRM-системам, банковским выпискам, отчетам о продажах. Учитывает внешние данные, например, котировки валют, данные поставщиков, макроэкономические показатели.
Строит сценарии будущих денежных потоков, прибыли и рисков.
Пример
Владелец сети кофеен опасается, что в следующем месяце ему не хватит денег на зарплаты и закупку продуктов.
ИИ подключается к банковскому счету, бухгалтерии и CRM. Анализирует выручку, сезонность, предстоящие расходы. Строит прогноз денежных потоков на ближайшие месяцы.
Владелец бизнеса заранее видит угрозу и может взять короткий кредит или договориться об отсрочке с поставщиком.
7
Анализ рисков
ИИ подключается к финансовым отчетам, истории операций, CRM. Анализирует внешние данные, например, мониторит состояние рынка и новые законы. Обрабатывает огромные объемы данных, выявляя сложные, неочевидные человеку паттерны и взаимосвязи. Оценивает финансовые, репутационные, юридические, технологические риски.
Пример
На заводе внедрили ИИ, чтобы выявлять производственные риски в реальном времени.
Умная система анализирует данные с датчиков на оборудовании — оценивает вибрацию, температуру, давление. Сравнивает их со «здоровыми» показателями и фиксирует аномалии, которые могут предшествовать поломке.
Сотрудники узнают об проблемах до того, как они станут фатальными, и решают их.
Наш технологический стек
LLM
Ruby on Rails
Python
PostgreSQL
Pgvector
Ollama
Django
TypeScript
В какие системы мы интегрируем AI бизнес-аналитику
1
ERP-системы
Искусственный интеллект анализирует и прогнозирует спрос, запасы, финансовые потоки, потребность в персонале.
2
Бизнес-приложения
ИИ решает отраслевые задачи: оценивает риски в финансах, анализирует отзывы в E-commerce, проводит мониторинг оборудования в производстве, находит решения проблем.
3
Аналитические платформы
ИИ-агенты повышают эффективность аналитики. Автоматически находят тренды, аномалии, проблемы, предлагают решения, генерируют отчеты.
4
CRM-системы
Умная система оценивает вероятность сделки и риск ухода клиента. Подбирает товары, делает рассылки, формирует скидки. Обрабатывает лиды, составляет отчеты.
5
Системы управления данными (ETL/ELT)
Искусственный интеллект собирает, чистит и объединяет данные из сотен источников в единое хранилище. Автоматизирует операции с данными, снижает риск ошибок.
Остались вопросы?
Ответим, расскажем, объясним! Запишитесь на бесплатную консультацию.
С какими проблемами сталкивается бизнес без ИИ-аналитики
В каких случаях требуется внедрение ИИ аналитики для бизнеса?
- Ключевые метрики падают, а компания не понимает почему.
- Высокие потери из-за ошибок или мошенничества.
- Бизнес не успевает адаптироваться к запросам рынка, решения принимаются медленно.
- Аналитики тратят много времени не на важные действия, а на рутину.
Как мы внедряем ИИ аналитику в бизнес
- 1
Проводим аналитику и проектирование.
Анализируем ваши цели и бизнес-процессы. Решаем, какие задачи можно решить с помощью ИИ, определяем KPI.
- 2
Разрабатываем и обучаем ИИ
Чаще всего ИИ-алгоритмы создаются не с нуля. Мы используем дообучение уже готовых моделей под задачи бизнеса.
- 3
Внедряем и интегрируем данные.
Разворачиваем систему на сервере. Мы рекомендуем использовать ваш собственный корпоративный сервер для максимальной безопасности и контроля. Подключаем систему аналитики к CRM, ERP, 1С, базам данных.
- 4
Тестируем и дорабатываем.
Проверяем работу ИИ модели в реальных условиях: как она справляется с задачами, нет ли технических ошибок, удобно ли ей пользоваться. Исправляем, дорабатываем, улучшаем.
- 5
Обучаем сотрудников.
Объясняем сотрудникам, как работать с системой. Показываем, как изменить бизнес-процессы, чтобы использовать возможности ИИ по максимуму.
- 6
Поддерживаем и масштабируем.
Проверяем, как работает система, совершенствуем алгоритмы и на заказ расширяем функционал под новые задачи. Продаем «коробку» и уходим — это не про нас. Мы продаем сервис и партнерство.
6 причин выбрать Secret Agents
- Сначала бизнес-задача — потом умное решение. Рекомендуем только те технологии, которые окупятся и помогут вашей компании расти.
- У нас топовые разработчики, для которых нет ничего невозможного.
- Работаем быстро: наши модули внедряются за 2–4 недели.
- Заботимся о том, чтобы пользователям было понятно, легко и удобно. Нашими разработками свободно пользуются люди без технического бэкграунда.
- Не исчезаем после внедрения. Сопровождаем проект столько, сколько потребуется. Консультируем, обучаем, помогаем.
- Гарантируем безопасность, конфиденциальность и соответствие регуляторным требованиям. Работаем строго в рамках российского законодательства.
Заставьте ИИ работать на ваш бизнес
Не уступайте первенство конкурентам — внедряйте искусственный интеллект.
Как искусственный интеллект помогает автоматизировать процессы
Автоматизирует рутинные задачи
- Собирает и обрабатывает бизнес-данные из разных источников.
- Создает отчеты, диаграммы, графики.
- Круглосуточно отслеживает метрики, выявляет аномалии и отправляет уведомления.
- Обрабатывает и сортирует входящие документы, извлекает данные (реквизиты, суммы, даты).
Экономит время
- Высвобождает до 60-80% времени, которое аналитик тратил на работу с данными и создание базовых отчетов.
- Сокращает время на анализ метрик с нескольких дней до нескольких часов.
- Сокращает оценку рисков нового проекта с недель до одного дня.
Повышает гибкость бизнес-процессов
- Непрерывно пересчитывает прогнозы (спроса, рисков, нагрузок) на основе свежих данных.
- Анализирует поведение каждого клиента. Подстраивает под них подборку товаров, маркетинговые сообщения, формирует персональные скидки.
- Быстро тестирует гипотезы. Проводит симуляции и A/B-тесты на больших данных, быстро оценивает эффективность бизнес-идей без риска.