KI & ML

Kunstig Intelligens og løsninger for maskinlæring tas i økende grad i bruk med virkelige scenarier ved analyser av konserndata.

Prediktiv modellering, helt eller delvis automatisering av beslutninger, forbedringer av datakvalitet, oppdagelse av svindel, kundesegmentering, og smart regnskap er noen av de mest vanlige casene vi hjelper våre kunder med.

Vil du vite mer?

Kontakt oss

Et typisk prosjekt i KI/ML-implementering består vanligvis av flere deler.

FORRETNINGSFORSTÅELSE

Å definere problemet som skal løses eller muligheten til å utvikles, på en god måte, gir ikke bare prosjektomfanget, men hjelper også bedre å forstå målene for KI-initiativet ditt og hvordan en vellykket gjennomføring av prosjektet ser ut.

DATAFORBEREDELSE

I løpet av dette trinnet blir dataene renset (inkonsekvenser og feil blir adressert) og formatert. Dataene kan også transformeres eller forhåndsbehandles på annen måte, etter hva som er nødvending.

AVSLUTTENDE WORKSHOP(S)

Refleksjon og åpenhet er ikke bare bra i begynnelsen og i prosessen, men også på slutten. Vi ønsker å se tilbake og lære - forhåpentligvis sammen med dere - så vårt neste prosjekt kan bli enda bedre.

MODELLERING

Finne riktig algoritme/kombinasjon av algoritmer for oppgaven, trene og evaluere ytelsen til modellen.

AVSLUTTENDE WORKSHOP

Vi oppsummerer og strukturerer alle funnene og har en avsluttende workshop med prosjekteierne som forklarer og diskuterer funnene, samt deler våre konklusjoner og foreslåtte punkter for handlingsplan.

DATAFORSTÅELSE

Datainnsamling fra alle relevante kilder, utforskning av data, vurdering av dens kvalitet og integritet.

OVERVÅKING OG FORBEDRINGER

Det er avgjørende å se at modellen ikke degraderes over tid – den trenger fortløpende overvåking, og muligens ny opplæring og endringer. Overvåking av modellen er metoden for å sikre at den forblir relevant og nøyaktig.

Å bruke KI til dataanalyse har potensiale til å forbedre ulike aspekter av selskapets drift. Men data tilpasset og generert av de normale forretningsprosessene er ikke det samme som data tilpasset KI. Etter å ha utført noen virkelige scenarier med prosjekter for KI-implementeringer er vi kjent med steiner under vannet - og måtene å overkomme dem på.