Ресторанный бизнес в значительной степени зависит от качества и эффективности приготовления пищи, сервировки и уборки. Наш клиент, сеть ресторанов быстрого питания, хотел поставить основные операции под автоматизированный беспристрастный контроль. Для этого мы разработали программное обеспечение, которое отслеживает ключевые операции. Он идентифицирует сотрудников и определяет операции, которые они выполняют в каждый момент времени, отслеживает количество людей в очереди на оформление заказа и то, как быстро столы убираются после того, как гости закончили трапезу. Центральный веб-портал предоставляет визуальную аналитику руководству бизнеса, помогая им принимать более эффективные бизнес-решения.

Система на основе машинного обучения, которая оценивает резюме и качество образцов компьютерного кода, представленных для должности разработчиков программного обеспечения. Эта технология многократно повышает эффективность процесса найма. Это позволяет менеджерам по персоналу и рекрутерам нанимать сотрудников быстрее и точнее, обрабатывая больше заявок и затрачивая гораздо меньше времени на дорогостоящих экспертов по программному обеспечению для профессиональной оценки компьютерного кода.

Компания Нейросистемс разработала и внедрила сложную систему рекомендаций для североамериканских платформ онлайн-покупок. Он собирает данные из личных данных клиента, предпочтений, прошлых и текущих покупок, покупок других похожих на него клиентов и преобразует их в динамические предложения. Затем он просматривает весь каталог продукции и подбирает лучшие продукты для конкретного клиента, что позволяет увеличить продажи и удовлетворенность клиентов.

На линии обслуживания всегда есть поток положительных и отрицательных клиентов. Не стал исключением и наш клиент - сеть ресторанов-пиццерий. Задачей проекта было отслеживать эмоциональное состояние клиентов и измерять уровень удовлетворенности обслуживанием в рамках работы конкретных обслуживающего персонала и ресторанов.

Мы использовали нашу собственную специализированную платформу - Happybox, коробочное решение, которое использует компьютерное зрение и машинное обучение для автоматического анализа качества обслуживания и эмоций клиентов на основе видеоданных.

Запрос нашего клиента (региональный банк в Европе) заключался в разработке концепции умного банкомата (HappyBot). Предполагалось, что умный банкомат будет определять пол и возраст посетителей, распознавать эмоции, жесты и приглашать их в интерактивные игры.

Прототип банкомата был продемонстрирован на стенде банка на Форуме Инновационных Финансовых Технологий Finopolis 2019 и завоевал популярность среди участников. Банкомат также мог идентифицировать все фотографии в фотобанке событий, содержащие лица посетителей, и отправлять ему выбранные фотографии по электронной почте.

Многие банки сталкиваются с той же старой проблемой - мошенничеством с наличными. Некоторые кассиры не регистрируют операции по обмену валюты в кассе банка. Вместо этого они просто используют свои собственные деньги для обмена сумм клиентов и кладут прибыль от разницы в обменном курсе себе в карман. В результате банк получает меньшую прибыль и несет репутационные риски.
Мы разработали систему обнаружения наличных денег (ExchangeGuard), которая определяет типы валюты в лотке путем анализа видеопотока и сравнивает эти события с записями, хранящимися в базе данных транзакций банка, чтобы выявить мошеннические действия. В случае, если в системах нет записи о визуально идентифицированной транзакции обмена валюты, уведомляется отдел безопасности / контроля качества, и к такому уведомлению о немедленной проверке прилагается фрагмент видео, содержащий операцию.

Разработанный с учетом особых потребностей клиентов, инструмент индексации видеоконференций может работать как в облачных, так и в локальных сценариях. Он использует распознавание речи и лица и другие технологии компьютерного зрения для анализа записанных видеоконференций и предоставляет авторизованным пользователям мощный инструмент для навигации по видео по ключевым словам, темам и участникам собрания.

В ходе этого проекта мы тесно сотрудничали с заказчиками и собственной командой разработчиков и обеспечили успешную и простую интеграцию новой функции распознавания в существующий операционный продукт с высокой нагрузкой.

Кормление коров на молочных фермах является очень важным процессом, влияющим на количество молока. Мы разработали систему определения количества корма на кормовом столе молочных ферм для одного из наших клиентов.

Постоянное наличие свежего корма в достаточном объеме чрезвычайно важно, поскольку это позволяет получать много молока, но специальные корма слишком дороги, чтобы их можно было просто постоянно заменять. Следовательно, количество корма должно быть строго рассчитано. Более того, у каждой коровы свое кормовое поведение, и невозможно с достаточной точностью предсказать распределение корма в течение дня.

Используя существующую инфраструктуру видеонаблюдения клиентов, наша система позволяет определять наличие и количество корма и посылает сигналы фермерам, когда требуется новая поставка.

ИИ-ассистент для видеоконференций сделает Ваши онлайн-встречи с коллегами или клиентами более комфортными и эффективными, заменив или размыв грязный или неподходящий фон и отфильтровав посторонний шум. Эта модель может работать на недорогих устройствах и обеспечивает простое улучшение для замены фона.