Trans-Uni Kft.
Vállalati AI/ML fejlesztés

Vállalati AI és automatizáció a meglévő rendszerekhez illesztve.

A Trans-Uni AI/ML fejlesztési megközelítése konkrét üzleti feladatból indul ki. Az adatokat, jogosultságokat és minőségkapukat figyelembe véve építünk AI támogatású folyamatokat és automatizációt.

Dokumentumfeldolgozás

Visszatérő dokumentumok adatainak kinyerése, rendszerezése és ellenőrzése, a bizonytalan eseteknél emberi felülvizsgálattal.

Vállalati tudáskeresés

Belső dokumentumok és tudásforrások kereshetővé tétele a meglévő hozzáférési szabályok figyelembevételével, visszakövethető válaszokkal.

Munkafolyamatok automatizálása

Ismétlődő előkészítési, döntéstámogatási és riportolási feladatok gyorsítása a meglévő rendszerekhez kapcsolódva, mérhető eredménnyel.

Fő területek

  • AI/ML fejlesztés
  • Generatív AI
  • Automatizáció
  • Adatalapú folyamatok

Breeze: AI/ML projekt a gyakorlatban

A Breeze egy skálázható SaaS kérdőívplatform, amely AI, GPT, NLP és machine learning technológiák felhasználásával készült.

Breeze referencia megtekintése

AI bevezetés üzleti kontrollal

A használati esetet, az adatforrásokat és a siker mércéjét előre tisztázzuk. A megoldást a meglévő jogosultságokhoz és folyamatokhoz illesztjük, a bizonytalan kimenetek kezelését is megtervezve.

Gyakori kérdések

Mikor érdemes AI-t bevezetni?

Ha van konkrét, ismétlődő üzleti feladat, hozzáférhető és megfelelő minőségű adat, valamint mérhető elvárt eredmény.

Az AI megoldás önálló rendszer lesz?

Nagyvállalati környezetben általában az a hasznos, ha a megoldás a meglévő rendszerekhez, adatfolyamokhoz és kontrollokhoz kapcsolódik.

Kapcsolódó oldalak