פרויקטים

בניית מודל תמחור ML למוצרים פיננסים

פרוייקט

משימה:

עבור חברת פינטק המציעה 12 מוצרים פיננסים שונים ללקוחותיה, נדרש היה לשפר את תהליך התמחור של המוצר על פרופילי סיכון מותאמים

​

אתגרים:

התמודדות עם נתונים היסטוריים לא אחידים, מורכבות המוצרים, העדר תיאורים והסברים, דאטה מבוזר, עמידה בדרישות רגולטוריות מחמירות, ויצירת מערכת עם פרדיקטיביות גבוהה

פתרון:

אימון מודל  (GBM) יחד עם טכנולוגיית XGBoost. המודל כלל מעל 50 תכונות ייחוס. הפתרון הוטמע במערכת קיימת עם זמן חיזוי של 0.2 שניות למקרה ורווחיות. 

רקע

תוצאות

חיזוי ביקושים ואופטימיזציית ניהול מלאי

פרוייקט

משימה:

רשת קמעונאית גדולה ביקשה לייעל את ניהול המלאי ולהפחית חוסרים או עודפים בסניפים.

אתגרים:

ניתוח נתוני מכירות ממאות סניפים בזמן אמת, זיהוי מגמות עונתיות ומקומיות, והתמודדות עם נתונים לא אחידים.

פתרון:

פיתוח מודל  (RNN) לחיזוי ביקושים על בסיס נתוני מכירות יומיים משנתיים קודמות. המערכת משולבת בטכנולוגיית חיזוי בענן, המאפשרת התאמה מיידית לנתונים חדשים.

רקע

תוצאות

בניית ״נציג AI לומד״ במוקדי שירות לשיפור מענה ובניית דאטה

פרוייקט

משימה:

בחברת המעסיקה כ- 1,500 נציגים מוקד ונותנת שירות למעל מיליון לקוחות, נדרש היה לשפר את חוויית הלקוח ולהפחית את זמני ההמתנה במוקדי שירות לקוחות עמוסים.

אתגרים:

התאמה למספר שפות שונות (טיפול ב Biases של כל שפה), אינטגרציה עם מערכת CRM ישנה, והבטחת דיוק במענה לשאלות מגוונות.

פתרון:

פיתוח צ'אטבוט מבוסס מודל שפה עליו ביצענו Fine-Tune,  על נתוני פניות לקוחות קיימים והוטמע בשילוב  (RAG) כדי לאפשר גישה למידע מותאם לקוח מהמערכת על בסיס מידע שנאסף נבנה מודל להנגשת תובנות.

רקע

תוצאות

כלי מבוסס ראייה ממוחשבת להערכת סטודנטים לכירורגיה

פרוייקט

משימה:

עבור אוניברסיטה בינלאומית מובילה, נדרש פיתוח מערכת למעקב אחר ביצועי סטודנטים לרפואה בזמן סשנים מעשיים, במטרה לשפר את ההדרכה ולהתמקד בנקודות חולשה.

אתגרים:

עיבוד נתונים גדולים (1.5TB וידאו בחודש), פיתוח מערכת מבוססת CV ו-ML, והטמעת UI/UX יעיל ונגיש למרצים ולסטודנטים..

פתרון:

המערכת השתמשה ב-CNNs לזיהוי פעולות וב-RNNs לניתוח רצף ביצועים מתוך וידאו מוקלט וזמן אמת. הנתונים עובדו לפלטפורמה יידועתי שפותחה אשר סיפקה ממשק לניטור ביצועים, הפקת דוחות והצפת תובנות מותאמות אישית.

רקע

תוצאות

פתרון לחיזוי ערכי eGFR באמצעות נתונים רפואיים היסטוריים

פרוייקט

משימה:

פיתוח מערכת מבוססת ML לחיזוי ערכי eGFR של מטופלים, בהתבסס על נתוני עבר רפואיים ותוך שימוש בתובנות מתקדמות לייעול אבחון רפואי..

אתגרים:

עיבוד טרה-בייטים של נתונים גולמיים, פיתוח מודלים מורכבים מבוססי Ensemble, והתאמת הפתרונות לצרכים רפואיים תוך הבטחת ויזואליזציה נגישה של נתונים ותוצאות

פתרון:

פותחו מודלים מבוססי ML, כולל מודלים מבוססי Ensemble ומודלים של Decision Trees להסברים נגישים. הנתונים עובדו בעזרת אלגוריתמים מתקדמים לעיבוד Big Data, עם התאמה למבני נתונים רפואיים מורכבים. הפתרון כלל ויזואליזציה ברורה של תובנות ומסקנות לצורך תמיכה בקבלת החלטות.

רקע

תוצאות

מערכת מבוססת LLM-FT ארגוני לשיפור תהליך קבלת החלטות וזיהוי אנומליות

פרוייקט

משימה:

עבור חברה המפעילה פלטפורמת מסחר דיגיטלית לעסקים, נדרש פיתוח והטמעת מערכת חכמה לניהול ידע ארגוני, המאפשרת חילוץ מידע ממערכות פנימיות, זיהוי סתירות ואנומליות, והצפת תובנות למנהלים ועובדים.

​

אתגרים:

חיבור למערכות ארגוניות מגוונות (CRM, ERP, BI), עיבוד מידע מובנה ולא מובנה ממקורות שונים, והבטחת זמינות ואבטחת מידע ברמה גבוהה.

פתרון:

פותחה מערכת מבוססת LLM מתאים בשילוב Knowledge Graph למיפוי קשרים בין נתונים ויכולות Anomaly Detection לזיהוי חריגות. הממשק כלל חיפוש בשפה טבעית ותצוגה ברורה של תובנות מותאמות אישית 

רקע

תוצאות

אופטימיזציה למסלולי הפצה בשילוב רכיב IoT

פרוייקט

משימה:

המשימה הייתה להפחית את עלויות ההפצה ולשפר את עמידת בחברת לוגיסטיקה גדולה עבור זמני אספקה מובטחים

אתגרים:

עיבוד בזמן אמת של נתוני תנועה מחיישני GPS, נתונים ממערכות חיזוי עומסים, והתאמת מסלולים לדינמיות של שעות עומס

פתרון:

פיתוח מערכת מבוססת Reinforcement Learning עם אלגוריתם DQN, המסוגלת לחשב מסלולים מיטביים בזמן אמת. המערכת מותאמת להתחבר למכשירי IoT ברכבי ההפצה ולחשב מסלולים מהירים לכל משאית

רקע

תוצאות

מערכת מיון אוטומטי של מועמדים ותמיכה למנהלי גיוס

פרוייקט

משימה:

לשפר את תהליך מיון קורות החיים בחברה משאבי אנוש העוסקת בגיוס מנהלים כדי להפחית עומס על צוותי הגיוס ולזהות מועמדים מתאימים במהירות.

​

אתגרים:

עיבוד קבצים בפורמטים שונים (PDF, Word וקו״ח דיגיטליים), הבנת וסיווג נתונים לא מובנים כמו כישורים, השכלה וניסיון עבודה, והבטחת מיון הוגן תוך צמצום הטיות הקשורות לשם, גיל או מגדר.

פתרון:

שימוש במודל שפה מתאים לניתוח והבנה סמנטית של קורות החיים. פותח מנגנון  (NER) לחילוץ פרטים רלוונטיים, כמו תארים, מיומנויות וניסיון עבודה, והמערכת שולבה עם טכנולוגיית  (RAG) כדי להתאים את המידע לדרישות התפקיד מתוך מאגרי נתונים בזמן אמת. 

רקע

תוצאות

אופטימיזציה של תהליך ניהול תביעות רכב עם מודל SLM

פרוייקט

משימה:

חברת ביטוח הציבה מטרה לקצר את זמן עיבוד התביעות ולהפחית את עומס העבודה על צוותי החיתום

​

אתגרים:

ניתוח מסמכים במגוון פורמטים (PDF, תמונות סרוקות) והפקת נתונים קריטיים בצורה מדויקת.

פתרון:

שימוש בטכנולוגיית OCR בשילוב מודל SLM ייעוד כדי לחלץ מידע מתביעות ולנתח אותו. המערכת מותאמת להפיק סיכומי תביעות ולהציע החלטות אוטומטיות

רקע

תוצאות