Разработка решений на базе машинного обучения и AI
Находим процессы, где AI дает измеримый эффект, готовим данные, создаем модель и встраиваем ее в работающую IT-систему
Что такое AI и ML?
ML (Машинное обучение) — это система, которая находит закономерности в ваших данных быстрее любой аналитической группы.
AI (Искусственный интеллект) — это когда мы берем эти закономерности и превращаем их в автоматические действия: ответы на звонки, проверку документов или прогнозы продаж.
Варианты для бизнеса
Готовые решения для бизнеса с расчетом "от". Выберете нужный вариант или закажите индивидуальный проект
Разработка рекомендательных систем
- Персонализируем товары, контент и следующие шаги пользователей
- Адаптируем рекомендации под контекст и бизнес-ограничения
- Интегрируем через API с вашими системами
Прогнозирование и предиктивная аналитика для бизнеса
- Предсказываем будущие продажи, спрос и загрузку мощностей
- Рекомендуем действия для удержания каждого клиента
- Интеграция с CRM и автоматическая маршрутизация
Разработка LLM и AI-ассистентов для бизнеса
- Автоматизируем работу с текстами: поиск, ответы, анализ, классификации
- Настраиваем безопасность, контроль источников и права доступа
- Интегрируем через API с вашими системами
Интеллектуальная обработка документов с AI
- Автоматизируем ввод данных из счетов, договоров, актов и анкет в ваши учетные системы
- Распознаем, классифицируем и извлекаем поля с контролем качества и проверками
- Интегрируем через API с СЭД, ERP, CRM и бизнес-процессами
MLOps и сопровождение ML-моделей
- Обеспечиваем стабильную работу моделей в production с автоматическим мониторингом и оповещениями
- Управляем версиями данных, кода и моделей для полной воспроизводимости
- Настраиваем автоматическое переобучение и безопасный откат при ухудшении качества
Разработка систем компьютерного зрения
- Автоматизируем визуальный контроль, поиск дефектов и распознавание объектов
- Настраиваем под ваши камеры, освещение и требования к скорости
- Интегрируем через API с вашими производственными системами
С чего начинать разработку?
Любая разработка AI стартует не с выбора библиотеки, а с ответов на четыре вопроса:
Бизнес-проблема
Что именно не работает?
Стоимость ошибки
Сколько вы теряете, если модель ошибется?
Данные
Где сейчас хранятся ваши данные?
Метрика успеха
Что изменится в цифрах после внедрения?
Нужен ли вашему бизнесу AI?
Прежде чем строить сложную инфраструктуру, мы проводим пилот. Это — самый честный способ проверить, принесет ли AI реальную пользу вашему бизнесу
Baseline (Без ML)
Считаем, как бизнес работает сейчас. Нужно ли тут машинное обучение или хватит правила из 5 строк кода?
Качество данных
Проверяем, достаточно ли у вас истории, чтобы модель научилась прогнозировать
Быстрый прототип
Делаем "скелет" модели за 2–4 недели
Критерии продолжения
Заранее оговариваем цифру. Достигли — идем в разработку
Где применяется?
ML работает там, где есть повторяющиеся паттерны
Прогнозирование
Рекомендации
Обработка текста
Компьютерное зрение
Интеллектуальная обработка документов
Автоматизация решений
Процесс разработки
Прозрачный процесс от анализа до запуска и поддержки
Анализ бизнеса и данных
Анализируем задачу, данные и метрику успеха. Определяем, что будем улучшать и как измерим результат
Проверка гипотезы
Оцениваем качество и полноту данных. Считаем Baseline (без ML) — возможно, хватит простого правила
Быстрый прототип
Создаем "скелет" модели за 2–4 недели. Если метрики не достигают порога — проект стоп
Выбор архитектуры и стека
Подбираем архитектуру модели и ML-стек под вашу задачу и инфраструктуру
Разработка модели
Создаем промышленную версию модели. Обучаем, валидируем и фиксируем лучший вариант
API и интеграции
Проектируем API для связи с CRM, ERP или 1С. Добавляем интерфейс для проверки оператором
Тестирование и валидация
Тестируем API на функциональность, нагрузку и безопасность. Проверяем модель на устойчивость
Развертывание и MLOps
Разворачиваем в рабочем контуре. Настраиваем мониторинг, дрейф и переобучение
Встраивание в процесс
Модель — это ядро. Вокруг него мы строим API, интерфейсы и сценарии, чтобы AI работал внутри ваших процессов
API-шлюз
Отдаем прогнозы в миллисекундах по REST/gRPC в ваши приложения
Интерфейс проверки
Если модель сомневается — передает задачу человеку с подсветкой своего решения
Обратная связь
Собираем действия оператора, чтобы дообучать модель
Обработка исключений
При сбое или аномалии бизнес-процесс не останавливается
Эксплуатация и надежность
После запуска мы не исчезаем. Модель остается под контролем — с мониторингом, защитой и автоматическим обновлением
Версионирование
Мониторинг дрейфа
Контроль качества
Автопереобучение
Конфиденциальность
Объяснимость решений
Контроль источников
Ограничения применения
Модель остается точной и безопасной на всем сроке службы. Вы получаете стабильный прогноз, полный контроль над данными и готовность к проверкам регуляторов — без простоев и сюрпризов
Отрасли и сферы применения
Разрабатываем ML- и AI-решения для различных отраслей бизнеса
Ритейл
Порталы для розничных сетей
Производство
Автоматизация производственных процессов
Медицина
Информационные системы медучреждений
Образование
Образовательные платформы и LMS
Логистика
Управление логистическими процессами
Финансы
Порталы для финансовых организаций
Строительство
Управление проектами и документооборотом
Крупные компании
Корпоративные решения для Enterprise
Примеры реализованных проектов
Кейсы разработки ML- и AI-решений
- Цифровой HR-документооборотЗадача бизнесаПеревести кадровый документооборот в полностью электронный вид, объединив все архивы и внедрив единый сервис ЭЦПРешениеЕдиный портал с интеграцией Oracle, S3, SAP HR, SAP ERP, сервисом ЭЦП и удобным интерфейсомПодробнееРезультатСократили время получения подписанного документа в 3 раза за счет цифровизации 100% кадрового документооборота, объединив 4+ системы в 1 портал с ЭЦП в один клик с любого устройства и исключив потери документов
- Сервис распознавания документовЗадача бизнесаАвтоматизировать распознавание паспортов и COVID-сертификатов, исключив ручной ввод и ускорив обработку документовРешениеРешение построено на базе обученной нейросети, микросервисной архитектуры, технологий компьютерного зрения, фронтенда и API-интеграции с корпоративными системамиПодробнееРезультатОбработка документов ускорилась с 15–20 минут до 5–10 секунд, исключен ручной ввод, точность > 95%, автоматическая валидация паспортов и COVID-сертификатов, быстрый онбординг, масштабируемость и интеграция с HRM и системами безопасности
- Сервисы верификации данных сотрудникаЗадача бизнесаАвтоматизировать верификацию персональных данных сотрудников, ускорить онбординг и снизить нагрузку на службу безопасностиРешениеСоздали микросервисную систему с автопроверкой, интеграцией с госреестрами, оповещениями и полным аудитомПодробнееРезультатУскорили проверку данных с дней до минут, сократили ручной труд СБ на 70–80%, исключили ошибки, ускорили онбординг и снизили комплаенс-риски за счет масштабируемой архитектуры
- Цифровой HR-документооборотЗадача бизнесаПеревести кадровый документооборот в полностью электронный вид, объединив все архивы и внедрив единый сервис ЭЦПРешениеЕдиный портал с интеграцией Oracle, S3, SAP HR, SAP ERP, сервисом ЭЦП и удобным интерфейсомПодробнееРезультатСократили время получения подписанного документа в 3 раза за счет цифровизации 100% кадрового документооборота, объединив 4+ системы в 1 портал с ЭЦП в один клик с любого устройства и исключив потери документов
- Сервис распознавания документовЗадача бизнесаАвтоматизировать распознавание паспортов и COVID-сертификатов, исключив ручной ввод и ускорив обработку документовРешениеРешение построено на базе обученной нейросети, микросервисной архитектуры, технологий компьютерного зрения, фронтенда и API-интеграции с корпоративными системамиПодробнееРезультатОбработка документов ускорилась с 15–20 минут до 5–10 секунд, исключен ручной ввод, точность > 95%, автоматическая валидация паспортов и COVID-сертификатов, быстрый онбординг, масштабируемость и интеграция с HRM и системами безопасности
Чем индивидуальная разработка лучше типового решения
Коробочные решения подходят для стандартных задач, но не всегда учитывают реальные процессы компании, требования к безопасности, интеграции и масштабирование. Индивидуальная разработка позволяет создать портал под конкретную бизнес-логику, роли пользователей и внутренние системы
Доработка готовой платформы
- Быстрый старт
- Можно использовать как промежуточное решение
- Подходит, если бизнес-процессы близки к возможностям платформы
- Но сложные доработки могут стать дорогими и трудными в поддержке
Индивидуальная разработка
- Функциональность проектируется под процессы компании
- Можно реализовать сложные интеграции
- Архитектура учитывает рост нагрузки
- Гибкая настройка ролей и доступов
- Безопасность закладывается на этапе проектирования
- Продукт можно развивать по мере роста бизнеса
Типовое коробочное решение
- Подходит для базовых сценариев
- Ограничения по кастомизации
Поможем выбрать подходящий формат разработки
Какие данные нужны для оценки проекта
Чтобы предварительно оценить сроки, стоимость и состав работ, нам важно понять бизнес-задачу, доступные данные и системы, с которыми предстоит интеграция
Бизнес-задача и метрика успеха
Источники и структура данных
Объем и качество данных
Доступ к данным и безопасность
Необходимость разметки данных
Инфраструктура и системы для интеграции
Требования к производительности
Требования к безопасности и хранению данных
Наличие гипотезы или готового прототипа
Желаемые сроки и этапность
Требования к эксплуатации и поддержке
Если подробного технического задания пока нет — это нормально. Мы поможем структурировать требования и определить оптимальный состав первой версии проекта
От чего зависит стоимость
Оцениваем проекты индивидуально с учетом всех факторов
Сложность бизнес-задачи и метрики
Чем сложнее прогноз и жестче требования к точности, тем больше времени на исследование и настройку модели
Количество моделей и подходов
Одна задача может требовать несколько моделей — это увеличивает сложность разработки
Интеграции
Количество и сложность интеграций с CRM, ERP, 1С влияют на сроки разработки API
Сложность интерфейса
Дашборды и интерфейсы проверки решений добавляют время к разработке
Требования к безопасности и конфиденциальности
Шифрование, локализация данных и регуляторы требуют дополнительной проработки
Данные и разметка
Объем, качество и доступность данных определяют время на подготовку
Скорость, нагрузка и инфраструктура
Высокие требования к скорости и количеству прогнозов усложняют архитектуру
Эксплуатация и MLOps
Мониторинг дрейфа, автоматическое переобучение и SLA требуют времени на настройку инфраструктуры
Стоимость проекта зависит от множества факторов. Для точной оценки нам нужно обсудить ваши задачи, текущую инфраструктуру и требования к системе
Почему выбирают UniDev
Мы не просто разрабатываем проекты — мы помогаем бизнесу решать задачи
Делаем IT понятным и удобным для бизнеса
Говорим на языке бизнеса, просто и понятно
Масштабируем команду под задачу
Гибко подбираем состав команды под потребности проекта
Реализуем сложные проекты
Опыт работы с enterprise-системами и высокими нагрузками
Помогаем подготовить технические требования
Структурируем задачи, если нет готового ТЗ
Работаем проактивно и без лишней бюрократии
Предлагаем решения, замечаем проблемы до их появления
Поддерживаем и развиваем продукт после запуска
Остаемся с проектом на долгосрочной основе
Часто задаваемые вопросы
Ответы на ключевые вопросы о наших IT-продуктах и проектах.
Разработка AI и ML-решений для бизнеса
UniDev выполняет разработку AI-решений и систем машинного обучения для бизнеса. Мы проектируем индивидуальные ML-сервисы, которые встраиваются в существующие процессы и помогают автоматизировать работу с данными, находить закономерности, прогнозировать показатели и сокращать объем ручных операций. Решение создается под конкретную задачу компании, доступные источники данных, требования к точности и условия промышленной эксплуатации.
Разработка системы искусственного интеллекта может включать подготовку и анализ данных, выбор архитектуры, обучение и проверку моделей, создание API и пользовательских интерфейсов, интеграцию с корпоративными системами и развертывание в рабочем контуре. В зависимости от задачи применяются прогнозные модели, рекомендательные алгоритмы, LLM и AI-ассистенты, компьютерное зрение, интеллектуальная обработка документов и другие подходы машинного обучения.
Кастомная AI-разработка подходит компаниям, которым нужно не экспериментальное решение, а управляемый инструмент, связанный с текущей IT-инфраструктурой и бизнес-метриками. UniDev может начать с пилота, проверить гипотезу на данных заказчика, а затем масштабировать решение и подготовить его к стабильной эксплуатации. Такой подход позволяет оценивать эффект AI не по демонстрации технологии, а по измеримому результату в конкретном процессе.