Заказчики: МегаФон Москва; Телекоммуникация и связь Подрядчики: OneFactor (Уанфактор) ЕдиныйФактор Продукт: oneFactor: Платформа машинного обучения для обработки больших массивов данныхНа базе: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) Дата проекта: 2022/01 — 2022/07
|
Технология: Data Mining
Технология: PaaS - Platform As A Service - Бизнес-платформа как сервис
|
2022: Запуск платформы машинного обучения для оптимизации ключевых бизнес-процессов
Компания oneFactor 13 сентября 2022 года сообщила о запуске в коммерческую эксплуатацию платформы машинного обучения (ML-платформы) для оптимизации ключевых бизнес-процессов на основе обработки больших массивов данных. С помощью ML-платформы аналитики могут строить модели для оценки рисков, сегментации клиентского портфеля и повышения качества услуг. Первыми пользователями платформы стали МегаФон, Skyeng и Авито.
В 2022 году МегаФон и Skyeng начали использовать программное обеспечение компании oneFactor, которое работает на основе технологий машинного обучения. Итоги двух месяцев использования платформы показали значительный рост эффективности бизнес-процессов, удовлетворенности клиентов, а также существенную экономию издержек на операционных процессах. Кроме того, в течение месяца ПО проходило тестирование в Авито, в рамках которого была построена модель для эффективного и оперативного предотвращения потенциально небезопасных регистраций на основании данных, подключенных к платформе.
Компания Skyeng активно использует ML-платформу oneFactor для построения персонализированных коммуникаций с пользователями и приоритизации поступающих лидов по вероятности оплаты. На платформе была построена модель, которая прошла обучение на результатах звонков по историческим данным компании. Модель позволяет спрогнозировать успешность звонка и определяет оптимальный скрипт для коммуникации с клиентом.
C помощью ML-платформы oneFactor аналитики МегаФона выявили кейсы в бизнес-модели сотового оператора, которые могли быть значительно оптимизированы за счет применения big data решений, например, предсказание лучшего времени для контакта с абонентом. Итоги работы показали значительный рост удовлетворенности клиентов.
ML-платформа oneFactor позволяет аналитикам получить готовый полный цикл разработки моделей машинного обучения: сбор внутренних и внешних данных в автоматическом режиме, обучение моделей, запуск в эксплуатацию (MLOps) и AutoML за минуты без помощи ИТ-служб, а также исполнение моделей в различных режимах, включающих real-time обработку, батч и регулярный мониторинг.
Так, например, чтобы определить правильное время для контакта с клиентом, в платформу загружаются обезличенные данные абонентов сотового оператора с информацией об используемых ими услугах. Дальше происходит обучение модели с использованием алгоритмов, реализованных oneFactor. Также модель дополняется сторонними данными и в дальнейшем система сама рекомендует, в какой конкретно час лучше коммуницировать с клиентом.
Решающим для нас при выборе ML-платформы oneFactor для ряда real-time кейсов стало быстрое внедрение, наличие готовых инструментов для моделирования, высокая производительность и качество решения в целом. Мы заявили для нашего проекта высокие требования - время исполнения запроса в реальном времени 500мс при средней нагрузке не менее 300RPS (Requests Per Second). Платформа oneFactor позволяет выдерживать такие высокие значения скорости и производительности исполнения ML-моделей благодаря заложенной в архитектуру возможности легкого горизонтального масштабирования. Это позволило нам сделать сервис МегаФона еще более удобным для клиентов, - отметил Сергей Федорченко, директор по управлению корпоративными данными МегаФона. |
Несмотря на наличие собственной команды и inhouse инфраструктуры для машинного обучения и построения data driven процессов, мы активно используем ML-платформу oneFactor. Это помогает нам в процессах привлечения новых клиентов, управления маркетинговыми кампаниями и для построения более релевантных персонализированных процессов под каждого пользователя наших продуктов, – комментирует Ирина Бубнова, менеджер по продажам Skyeng. |
Сервисы, основанные на больших данных - это важный источник создания дополнительной ценности продукта и инструмент решения бизнес-задач, в том числе в рамках работы с безопасностью пользователей. Для нас важно работать проактивно, не давая нарушителям возможности получить доступ к платформе Авито. Алгоритм на основе машинного интеллекта ежедневно анализирует до 8 млрд кликов, выявляя потенциально небезопасные действия пользователей и определяя невидимые связи между аккаунтами. Сотрудничество с oneFactor поможет нам продолжить развитие "умных" алгоритмов и оставаться одной из самых безопасных интернет-платформ на рынке, – отметил директор департамента Trust&Safety Авито Андрей Рыбинцев. |
По словам генерального директора oneFactor Станислава Мурина, «продукты на основе больших данных являются одним из ключевых драйверов роста российской экономики. Для нас одной из ключевых задач компании является предоставление нашим партнерам высококачественного инструментария и экспертизы для решения задач бизнеса с помощью машинного обучения. И мы рады, что наши клиенты используют отечественные высокотехнологичные разработки для решения своих задач и задач своих пользователей».Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft
Одна из компетенций oneFactor – создание продуктов на основе платформы машинного обучения с коротким time-to-market. Обученную модель можно использовать в работе уже через 30 минут после публикации. Клиенты компании могут приступить к промышленному моделированию уже на следующий день после заключения контракта. Так, например, аналитики МегаФона начали работу на следующий день после заключения контракта, а уже через день на платформе было порядка двух млн промышленных запросов.
Платформа машинного обучения oneFactor предоставляется как PaaS (Platform as a Service), в стоимость лицензии включены все инфраструктурные ресурсы, что значительно экономит время и средства на покупку и развёртывание инфраструктуры. Наличие готовых инструментов значительно сокращает время начала работы с платформой.
Также на платформе есть необходимые инструменты контроля качества данных моделей, признаков и источников. На каждом этапе поставки данных и создания новых возможностей системы применяются алгоритмы, которые в случае выявления аномалий сигналят «alert» в систему мониторинга на стороне клиента. Качество данных контролируется как внутри oneFactor, так и в системах мониторинга МегаФона, Skyeng и Авито.
По словам представителей oneFactor, простота интеграции, возможности для моделирования, высокая производительность позволяют пользователям платформы отказаться от такого иностранного программного обеспечения как, например, SAS Enterprise Miner, SAS Real-time Decision Manager, IBM SPSS Modeller и Experian Powercurve.