Swiftron Unlock Your Full Potential with AI.
Predvidite manjkajoče izdelke v košarici v milisekundah. Zagotavljamo model Transformer po meri, usposobljen na vaših surovih podatkih ERP, ki zgodovinske nakupne vzorce pretvori v zelo natančne napovedi izdelkov, kar znatno poveča vašo povprečno vrednost naročila.
Digitalni B2B nakup je skoraj vedno opuščen, če se stranki zdi nakupovalna košarica nepopolna. Ne glede na to, ali nujno potrebnega dopolnilnega dela ni mogoče najti ali pa trenutno ni na zalogi — posledica je nenadna zapustitev košarice. Panogovne študije potrjujejo, da približno 70 odstotkov B2B nakupovalnih košaric propade prav zaradi te frustracije.
Tukaj nastopi naš Transformer. Namesto da bi kupca pustili, da ročno išče dodatke ali nadomestke, naš model v realnem času predvidi manjkajoče artikle. Na podlagi vaših preteklih naročil umetna inteligenca proaktivno zapolni te vrzeli in stranki takoj vzbudi občutek popolne, logične nakupovalne košarice, še preden preide h konkurentu.
Izkusite moč avtoregresivnega sklepanja v praksi. V spodnji simulaciji lahko interaktivno opazujete, kako naš model Transformer dekodira aktiven vzorec naročila. V trenutku, ko izdelek položite v virtualno košarico, model na podlagi milijonov preteklih transakcijskih zaporedij izračuna logično naslednji izdelek. Demo prikazuje, kako umetna inteligenca v delčku sekunde predvidi manjkajoče komponente ali predlaga ustrezne nadomestke za dopolnitev košarice.
Naš model Transformer se uči neposredno iz surove zgodovine naročil vašega ERP sistema. Zameji dejanske, preverjene nakupne vzorce vaše celotne baze strank. Ključ do naše neprekosljive zmogljivosti v manj kot sekundi leži v načinu uporabe tega znanja. Namesto izvajanja počasnih, sinhronih iskalnih poizvedb v obsežni zbirki podatkov ERP med postopkom blagajne, so bila vsa komercialna pravila in nakupna vedenja že prenesena v parametre modela AI med usposabljanjem.
Ker je kavzalna logika vnaprej prevedena v nevronsko mrežo, AI takoj prepozna, da dodajanje izdelkov A in B običajno zahteva izdelek C za dokončanje. Z ločitvijo težke obdelave podatkov od okolja v živo odpravljamo ozka grla pri zakasnitvi, hkrati pa zagotavljamo napovedno navzkrižno prodajo, ki dokazano poveča povprečno vrednost naročila za 20 do 35 odstotkov.
Zagotavljamo čisto algoritemsko moč našega temeljnega modela, s čimer vašemu zaupanja vrednemu IT ekosistemu omogočamo izvedbo implementacije. Naš napovedni model je licenciran in dostavljen kot varna, vsebniška Docker slika. To zagotavlja, da vaši občutljivi B2B podatki o naročilih nikoli ne zapustijo vašega nadzorovanega okolja. Certificirani SAP svetovalci, sistemski integratorji ali vaša interna razvojna ekipa prevzamejo ta vsebnik in ga namestijo neposredno v vašo lastno infrastrukturo.
Z izpostavitvijo čistega vmesnika REST ali gRPC vašim partnerjem omogočamo nemoteno povezavo logike umetne inteligence z vašimi specifičnimi sprednjimi in zalednimi sistemi. Oni zgradijo, prilagodijo in upravljajo končni potek dela v e-trgovini, kar zagotavlja, da se naša napovedna inteligenca brezhibno zlije z vašo korporativno arhitekturo.
Vaši podatki ostajajo suvereni. Model Swiftron je nameščen kot izolirana, kontejnerizirana Docker slika neposredno v vaši lastni IT infrastrukturi ali infrastrukturi vašega zaupanja vrednega partnerja. Vaših surovih B2B podatkov ne pridobivamo ali obdelujemo na zunanjih strežnikih v oblaku.
Ne. Računsko zahtevno prepoznavanje vzorcev poteka asinhrono med usposabljanjem. Sklepanje v živo uporablja izjemno hitro napovedovanje, ki prek vmesnikov REST ali gRPC API v milisekundah zagotavlja natančna priporočila in popolnoma zaobide počasne, sinhrone poizvedbe v podatkovnih bazah ERP.
Da. Tradicionalni vtičniki za priporočila tukaj odpovejo, vendar je naš Causal Transformer zasnovan posebej za redka B2B okolja. Uporablja vdelave ALiT za preslikavo geometrijskih razmerij med izdelki v celotni bazi strank, s čimer prepozna osnovne nabavne vzorce tudi pri nizki pogostosti nakupov.
Ta problem "hladnega zagona" rešujemo z uporabo poravnave oblaka točk (Point Cloud Alignment). Na novo uvedeni izdelki so matematično pozicionirani v latentnem vektorskem prostoru blizu podobnih izdelkov. To omogoča umetni inteligenci, da jih natančno priporoči že po nekaj naročilih, ne da bi bilo treba mesece čakati na zgodovinske podatke.
Sploh ne. Swiftron zagotavlja napovedni temeljni model kot motor, ki temelji na API-ju. Vaša obstoječa IT hiša, svetovalec za SAP ali agencija poskrbi za integracijo sprednjega dela (frontend), pri čemer uporabi API za izgradnjo prilagojenega e-commerce delovnega toka, ki ustreza vašim specifičnim potrebam.
Model se usposablja na surovih, anonimiziranih transakcijskih zaporedjih. Ker se arhitektura Transformer uči vzročnosti neposredno iz podatkov o zaporedju, z vaše strani ni potrebno zapleteno ročno označevanje podatkov ali obsežna predobdelava. Zadostuje preprost izvoz CSV.
Izkoristite skriti potencial svojih surovih transakcijskih podatkov ERP, da preprečite drage zapustitve košaric in samodejno povečate vrednost naročila. Z veseljem bomo ocenili strukturo vaših podatkovnih temeljev in vas nato povezali s certificiranimi IT partnerji, ki bodo naš visoko zmogljiv model integrirali v vašo individualno sistemsko arhitekturo.