Разработка мобильных приложений с ИИ-ассистентом SimbirRAG
Помогаем бизнесу автоматизировать рутину, анализировать данные, улучшать клиентский опыт и сокращать издержки
Узнайте больше об интеллектуальной системе поиска и обработки информации SimbirRAG!
Cкачать презентацию
Какие мобильные приложения с ИИ мы разрабатываем?
-
Чат-боты и виртуальные ассистенты: интеллектуальная поддержка клиентов, ответы на вопросы, автоматизация задач.
-
Приложения с распознаванием изображений и видео: определение объектов, анализ контента, улучшение качества изображений.
-
Приложения с обработкой естественного языка (NLP): анализ текста, машинный перевод, генерация контента.
-
Приложения с рекомендательными системами: персонализированные рекомендации товаров, услуг, контента.
-
Приложения с машинным обучением: прогнозирование, анализ данных, выявление закономерностей.
-
Приложения для оптимизации логистики и транспорта: улучшение маршрутизации, предсказание спроса, управление запасами.
-
Приложения для здравоохранения: диагностика заболеваний, персонализированные планы лечения, мониторинг состояния здоровья.
Какие задачи решает внедрение ИИ в мобильные приложения?
Адаптируются к пользователю
Изучают поведение, предпочтения и предоставляют персонализированный контент и рекомендации.
Автоматизируют рутинные задачи
Освобождают время пользователя для более важных дел.
Оптимизируют процессы
Улучшают производительность и эффективность.
Предоставляют экспертные знания
Делают сложную информацию доступной и понятной.
Облегчают коммуникацию
В том числе запросы пользователей, а также помогают в работе с людьми с ограниченными возможностями
Предсказывают будущие события
Помогают принимать обоснованные решения.
Внедрение ИИ в мобильные приложения – это отличная возможность:
- Выделиться на фоне конкурентов.
- Привлечь и удержать пользователей.
- Улучшить пользовательский опыт.
- Оптимизировать бизнес-процессы.
- Получить конкурентное преимущество.
Кейсы
Все проектыКоманда SimbirSoft создала с нуля мобильное приложение на Android и iOS для мобильных устройств в рамках единой системы, которая также включает базу данных, web-сервер с интерфейсной частью и удобный пользовательский интерфейс. Перед нами стояла задача спроектировать основные бизнес-процессы на лесопроизводстве используя имеющиеся ресурсы, подготовить план внедрения изменений с составлением дорожной карты, а также определить, разработать и внедрить в приложение вариант алгоритма машинного обучения с интерактивными элементами, учитывая все установленные правила. Цель разработки приложения — учёт стоячего и спиленного леса («пиловочника») с измерением диаметра стволов деревьев по фото, не примерно, а даже с точностью до сантиметра.
В рамках проекта было необходимо реализовать:
-
изучение существующих данных
-
составление MVP мобильного приложения для Android и iOS;
-
подготовка бэкенд задач для мобильного приложения;
-
формирование, отладка и синхронизация данных между бэкендом и мобильным приложением;
-
распознавание диаметра деревьев и пиловочника с помощью машинного обучения;
-
размещение элементов, отвечающих за чтение и запись RFID-меток, а также взаимодействие с RFID-сканером внутри приложения для Android и iOS.
Из всех кейсов внедрения ИИ в приоритетных отраслях промышленности в прошлом году 5,7% пришлось на проекты по цифровизации. Параллельно с этим есть тренд на развитие b2b-маркетплейсов: маркетплейсы уже заняли 70% доли онлайн-торговли в b2c, теперь тренд дошел и до бизнеса. Платферрум - маркетплейс металлопроката, объединивший оба тренда. В этом кейсе расскажем, как помогли внедрить модели распознавания на основе искусственного интеллекта и сколько видов продукции из железа теперь знает ИИ.
Платферрум — маркетплейс по продаже металлопроката. Сервис запустился в октябре 2022 года и стал первым подобным проектом.
Команда SimbirSoft уже помогала с реализацией задач платформы, поэтому Платферрум обратились к нам с запросом на разработку двух ML (machine learning) модулей:
- Модуль распознавания и сопоставления описаний товаров — это модуль, который анализирует заявки на покупку металлопродукции от поставщиков, ищет в них описание товаров и их количество, сопоставляет найденные карточки товаров поставщиков (КТП) с соответствующими эталонными карточками (ЭКТ) из базы, и получает категорию товара. Если распознать товар получилось, то карточка от поставщика добавляется в базу и привязывается к эталонной карточке. Если нет, то принимается решение о добавлении новой эталонной карточки.
- Модуль распознавания таблиц в pdf-документах — модуль, который извлекает информацию для скоринга из финансовой отчетности поставщиков, присылаемой в формате pdf. Как правило, финансовая отчетность клиентов представлена в виде таблиц, поэтому задача ИИ для скоринга разбивается на 2 этапа: распознавание таблиц и поиск в них нужных данных.
Алгоритмы рекомендаций, предсказания событий и оценки рисков — трендовое решение в банках, страховых компаниях и многих других отраслях бизнеса. Для компаний это уникальная возможность оптимизировать расходы, повысить скорость работы и улучшить качество услуг.
В этом кейсе расскажем об IT-решении для медицинского страхования, созданном с применением алгоритмов машинного обучения.
Мы приняли участие в разработке решения для страховых компаний. Оно автоматизирует процесс работы с пациентом и помогает управлять бюджетом.
Команда SimbirSoft создала с нуля мобильное приложение на Android и iOS для мобильных устройств в рамках единой системы, которая также включает базу данных, web-сервер с интерфейсной частью и удобный пользовательский интерфейс. Перед нами стояла задача спроектировать основные бизнес-процессы на лесопроизводстве используя имеющиеся ресурсы, подготовить план внедрения изменений с составлением дорожной карты, а также определить, разработать и внедрить в приложение вариант алгоритма машинного обучения с интерактивными элементами, учитывая все установленные правила. Цель разработки приложения — учёт стоячего и спиленного леса («пиловочника») с измерением диаметра стволов деревьев по фото, не примерно, а даже с точностью до сантиметра.
В рамках проекта было необходимо реализовать:
-
изучение существующих данных
-
составление MVP мобильного приложения для Android и iOS;
-
подготовка бэкенд задач для мобильного приложения;
-
формирование, отладка и синхронизация данных между бэкендом и мобильным приложением;
-
распознавание диаметра деревьев и пиловочника с помощью машинного обучения;
-
размещение элементов, отвечающих за чтение и запись RFID-меток, а также взаимодействие с RFID-сканером внутри приложения для Android и iOS.
Из всех кейсов внедрения ИИ в приоритетных отраслях промышленности в прошлом году 5,7% пришлось на проекты по цифровизации. Параллельно с этим есть тренд на развитие b2b-маркетплейсов: маркетплейсы уже заняли 70% доли онлайн-торговли в b2c, теперь тренд дошел и до бизнеса. Платферрум - маркетплейс металлопроката, объединивший оба тренда. В этом кейсе расскажем, как помогли внедрить модели распознавания на основе искусственного интеллекта и сколько видов продукции из железа теперь знает ИИ.
Платферрум — маркетплейс по продаже металлопроката. Сервис запустился в октябре 2022 года и стал первым подобным проектом.
Команда SimbirSoft уже помогала с реализацией задач платформы, поэтому Платферрум обратились к нам с запросом на разработку двух ML (machine learning) модулей:
- Модуль распознавания и сопоставления описаний товаров — это модуль, который анализирует заявки на покупку металлопродукции от поставщиков, ищет в них описание товаров и их количество, сопоставляет найденные карточки товаров поставщиков (КТП) с соответствующими эталонными карточками (ЭКТ) из базы, и получает категорию товара. Если распознать товар получилось, то карточка от поставщика добавляется в базу и привязывается к эталонной карточке. Если нет, то принимается решение о добавлении новой эталонной карточки.
- Модуль распознавания таблиц в pdf-документах — модуль, который извлекает информацию для скоринга из финансовой отчетности поставщиков, присылаемой в формате pdf. Как правило, финансовая отчетность клиентов представлена в виде таблиц, поэтому задача ИИ для скоринга разбивается на 2 этапа: распознавание таблиц и поиск в них нужных данных.
Алгоритмы рекомендаций, предсказания событий и оценки рисков — трендовое решение в банках, страховых компаниях и многих других отраслях бизнеса. Для компаний это уникальная возможность оптимизировать расходы, повысить скорость работы и улучшить качество услуг.
В этом кейсе расскажем об IT-решении для медицинского страхования, созданном с применением алгоритмов машинного обучения.
Мы приняли участие в разработке решения для страховых компаний. Оно автоматизирует процесс работы с пациентом и помогает управлять бюджетом.
Нам доверяют
Все отзывы
Этапы разработки приложения
Почему выбирают нас?
Глубокая экспертиза в области ИИ
Мы обладаем знаниями и опытом в различных областях ИИ, включая машинное обучение, обработку естественного языка, компьютерное зрение.
Опыт в разработке мобильных приложений
Мы знаем, как создать приложения, которые удобны, функциональны и привлекательны для пользователей.
Команда профессионалов
У нас работают опытные разработчики, data scientists, UX/UI-специалисты.
Индивидуальный подход и технологичность
Мы разрабатываем каждое приложение с учётом уникальных потребностей и целей клиента. Мы используем самые современные инструменты и платформы для разработки ИИ-приложений.