Kereskedelem / Webáruházak:

Egy autóalkatrész-kereskedés webshopja, amely eredetileg sosem tartott vasalót, mégis profitálhat: amikor a vásárló vasalót keres, és nincs készleten, a tudásgráf-alapú chatbot felismeri az összefüggést (vasaló = gőzjárat + víz), látja hogy desztillált víz szerepel a kínálatban, és azonnal azt ajánlja – így a kereskedés nem veszít érdeklődőt, hanem releváns alternatívát kínál.

HR / Önéletrajz feldolgozás

Az AI-alapú rendszer betölti a jelölt önéletrajzát, ahol például egy dán egyetemen végzett informatikai szakon, de az önéletrajzban nincs benne, hogy „angolul tud” vagy „Python-ban jártas”. A tudásgráf és tanuló modell alapján következtet arra, hogy az adott dán egyetem ilyen szakja feltételezi az angoltudást és a programozási nyelvi ismereteket, így a rendszer pl. 78 %-os megfelelési pontszámot rendel a jelölthöz. Emellett figyelembe veszi a földrajzi preferenciát is: ha az önéletrajzban szerepel, hogy „Debrecenhez 100 km körzetben keresek munkát”, akkor a helyi munkák relevánsként kerülnek előtérbe.

Könyvvizsgálaton túli extra:

A hagyományos könyvvizsgálat általában mintavételezéshez folyamodik: nem vizsgálja meg az összes tranzakciót, csupán kiválaszt bizonyos tételeket.  Így fennáll olyan kockázat, hogy a mintába nem került tranzakciók között komoly hibák vagy csalásgyanús mintázatok maradhatnak rejtve – ezt az úgynevezett „mintavételi kockázatként” (sampling risk) ismerjük.  Viszont ha az összes adatot vizsgáljuk, akkor sokkal átfogóbb bizonyítékot kapunk, és kisebb az esélye annak, hogy az audit elvész a mintavételi korlátokban. (Mi vizsgálni tudjuk a teljes számlaforgalmat, bankforgalmat, könyvelést, házipénztárat, ajánlatokat, szerződéseket és teljesítés állományt akármekkora cég esetében.) Hagyományos módon megtalálhatatlan csalások, tévedések is kiszűrhetőek így.

Közszférában / önkormányzatoknál:

Törvény MIsi programunk átfogó segítségével a Jegyző ideje jelentősen felszabadulhat. A webes csevegő robotunk intelligensen több nyelven elbeszélgethet a helyi témákról a választópolgárokkal. Hanganyagok szöveges leiratozása pedig teljesen automatikussá válhat. (A legmagasabb biztonsági szint betartásával.)

Általános céges tudástár:

Az „Általános céges tudástár”-megközelítés – például amikor feldolgozzuk a levelezést, a teljes mapparendszert, a CRM-rendszert és az ERP-rendszert – azért nagyon előnyös, mert egyesíti a vállalaton belüli szigetszerű adat- és tudásrendszereket egy átfogó, kontextusban értelmezhető tudásbázissá. A modern „tudásgráfok” (knowledge graphs) használata segít abban, hogy ne csak adatok legyenek „egy kupacban”, hanem azok közti kapcsolatok, a rejtett összefüggések is láthatóvá váljanak. Előrejelzést adhat a jövőre nézve, vagy kimutatásokat készíthet elmúlt napok eseményeiből, vagy pénzügyi összefüggéseiből, stb.

Kulcsember elfedő specialista

A „Kulcsember-Elfedő Specialista AI” egy mesterséges intelligencia rendszer, amely feltérképezi egy kulcsember tudását, folyamatát és kapcsolatrendszerét, majd automatizálja, standardizálja és átadja ezeket a vállalatnak — így a vállalat működése nem függ egyetlen személytől, és minimalizálható a kiemelt munkatárs kiesésének kockázata. 

Ennek során az AI elemzi az e-maileket, dokumentumokat, CRM- és ERP-rendszeri adatokat, és – tudásgráf alapokon – felismeri azokat a rejtett összefüggéseket, tudáspontokat és folyamatokat, amelyeket korábban csak az adott kulcsember ismert. Így a vállalat tudásvagyona nem „emberekben rejlik”, hanem rendszerben válik elérhetővé.

Arra, hogy a feladathoz valóban alkalmas szakértő csapatot válasszak – nem pedig csak „modern technológiát”.

Ha a csapatban nincs olyan személy, aki látja, hogy „Ez a gráf-struktúra nem támogatja a skálázást”, „Ez a határérték-alapú tanulás instabillá teheti a modellt”, vagy „Ez a predikció statisztikailag nem megbízható” – akkor az egész projekt technikai játék marad, nem üzleti előny.

Harmadszor: a legfontosabb a gondolkodó innováció – a legmodernebb eszközök használata mellett is nem az számít, hogy milyen „menő” modellt futtatunk, hanem hogy mikor melyik módszer a legjobb. Van, amikor nem LLM kell, hanem gráfanalízis, idősoros előrejelzés vagy Bayes-i statisztikai modell – mert az illeszkedik a problémához. 

A sikeres csapatok nem a technológiát diktálják, hanem mélyen megértik a problémát, és ahhoz választják ki a legjobb eszközt.

Ez a világon viszonylag ritka – a mintegy 15–20% siker kulcsa.

A bevezetés egyszeri díj formájában történik, több mérföldkőre bontva (általában 1–3 hónapos projekt), amely tartalmazza a rendszer testreszabását, integrációját és a KPI-alapú tesztelést.

Ezután havi üzemeltetési és támogatási díj biztosítja a folyamatos működést, frissítéseket és szakmai segítséget.

Garanciánk:

Ha a projekt nem éri el az előre meghatározott cél százalékot (pl. 20% költségcsökkentés, 30% gyorsulás), visszafizetjük az egyszeri bevezetési díjat.

Nem kérjük, hogy higgyen nekünk – mi bizonyítunk a számokkal.