Москва

ABBYY

Инструмент для классификации документов. В основе - технология понимания и анализа текстов на естественном языке ABBYY Compreno. Использование семантической технологии позволяет повысить точность классификации документов вне зависимости от особенностей естественного языка: многозначности слов, замены слов местоимениями, предложений со сложными оборотами и других.

ABBYY Smart Classifier SDK работает с информацией на русском языке, также оснащен морфологическим модулем, доступным для всех основных европейских и азиатских языков.

Платформа автоматического распределения потока неструктурированных документов

компьютерное_зрение

искусственный_интеллект

ABBYY Smart Classifier

ABBYY FlexiCapture расширяет возможности работы с информацией, применяя технологии искусственного интеллекта. Они позволяют обрабатывать любые типы документов: как структурированные, так и неструктурированные (договоры, приложения, уставы).

NLP (Natural language processing) выявляет в текстах сущности, роли и факты. Технология NER (Named Entity Recognition) позволяет извлекать именованные сущности, например, ФИО, названия организаций, адреса. С помощью машинного обучения с учителем можно извлекать из размеченных документов любые пользовательские сущности, например, срок действия договора. Расширенная NLP функциональность позволяет извлекать из текста более сложные понятия, такие как: факты, роли и намерения, например, факт назначения на должность или условия контракта.

Благодаря машинному обучению и обработке текста на естественном языке платформа автоматически распознает, классифицирует, извлекает, проверяет и передает данные в информационные системы из любых текстовых сообщений и документов, задействованных в производственных процессах – например, клиентских заявок , запросов и транзакций.

Платформа для интеллектуальной обработки информации

распознавание

нейросети

ABBYY FlexiCapture

IntraMarket

Программно-аппаратный комплекс, состоящий из нескольких SMART панелей (полочных решений), расположенных непосредственно в местах продаж независимо от управляющей системы (ПО), которая позволяет автоматически контролировать эффективность всей цепочки.

Центральный объект системы – акт забора товара покупателем. Все участники товаропроводящей цепочки и внешних контрагентов объединены в единое информационное пространство. Система детектирует отсутствие товара на выкладке, критическое снижение покупательского потока, низкий уровень квалификации персонала и т.д. и моментально сообщает о этом заданному кругу ответственных.

Интеллектуальная трейд-маркетинговая система

ритейл

NtechLab

FindFace SDK — это библиотека на языке C для добавления в продукт функций видеоаналитики.&nbsp;

Нейронная сеть строит по изображению объекта (лица, силуэта или автомобиля) вектор признаков&nbsp;— специальный дескриптор, представляющий собой массив чисел. Из вектора признаков невозможно восстановить исходное изображение объекта, но по близости векторов алгоритм устанавливает сходство между двумя изображениями.

Функционал FindFace SDK:

<ul>
	<li>детектирование. Выявление в видеопотоке лиц и силуэтом людей, автомобилей и номерных знаков. Для найденных объектов определяется ограниченный прямоугольник, а для лиц — контрольные точки (глаза, нос, уголки рта);</li>
	<li>извлечение вектора признаков. Вектор сохраняется в базе данных и используется в операциях идентификации и поиска для оценки сходства с другими объектами;</li>
	<li>верификация и идентификация. Проверка сходства изображений и поиск людей и автомобилей в базе. На основании сравнения пары векторов&nbsp;признаков дается оценка схожести по шкале от 0,0 до 1,0, исходя из которой принимается решение о совпадении;</li>
	<li>liveness. Защита от мошенничества: система подтверждает, что на видео живой человек, а не изображение на экране или фотография;</li>
	<li>извлечение атрибутов объекта. Получение дополнительной информации о человеке или автомобиле на изображении;</li>
	<li>трекинг. Построение траектории перемещения человека или автомобиля на видео.</li>
</ul>

Для лиц определяются возраст, пол, эмоции, наличие бороды и очков&nbsp;и т. д.; для силуэтов&nbsp;— цвет одежды сверху и снизу; для автомобилей&nbsp;— цвет, марка и модель, тип кузова.

Доступно несколько нейронных сетей для распознавания лиц для различных задач.&nbsp;Идентификация и верификация могут выполняться без подключения к интернету.&nbsp;

&nbsp;

ПО для добавления в продукт функций видеоаналитики

биометрия

распознавание_лиц

FindFace SDK

CleverDATA

Ланит

Платформа позволяет маркетологам и агентствам собирать, хранить и обрабатывать большие массивы данных, строить интегрированные 3D-профили клиентов, создавать предиктивные аналитические модели, повышать эффективность B2C маркетинга.

Разработка позволяет осуществлять подбор оптимального предложения продукта, оптимального канала для взаимодействия с клиентом, оптимизацию контента сайта под ожидания посетителя, выявление наиболее склонной к отклику новой аудитории.

Платформа построена с использованием технологий Big Data и внедряется внутри периметра заказчика, в формате выделенного облака или SaaS.

Платформа управления данными

маркетинг

большие_данные

Hermann.AI

EORA

OneChat автоматизирует клиентскую поддержку&nbsp;с помощью чат-ботов на основе искусственного интеллекта и омниканальности. Бот понимает естественную речь и способен генерировать ответы на типовые вопросы, при слишком сложном вопросе, он переводит клиента на оператора, бот принимает и рассчитывает заявки, вносит в них изменения по запросу клиента, предлагает подходящие услуги и товары, сервис позволяет реализовывать персонализированный маркетинг, проводит анкетирования и опросы, рассылает напоминания.

Программное обеспечение для контактных центров

мессенджеры

EORA OneChat

Smart_Engines

Система, в основе которой OCR-технологии, технологии компьютерного зрения и машинного обучения.

API позволяет использовать решение в ряде задач, среди которых:

<ul>
	<li>нечеткий поиск похожих изображений.&nbsp;Технология&nbsp;основана на построении компактных описаний изображений (digital image fingerprinting), инвариантных к яркостным и пространственным искажениям&nbsp;в виде векторов многомерного метрического пространства. Это позволяет количественно сравнивать изображения на «схожесть», проводить индексирование больших массивов графических данных и выполнять нечеткий поиск похожих изображений, выявление дубликатов;</li>
	<li>интеллектуальное сканирование неформатных документов на мобильных устройствах.&nbsp;В основе технологии лежит алгоритм «склейки» изображения в видеопотоке в режиме реального времени;</li>
	<li>детектирование сигналов светофора.&nbsp;Технология позволяет детектировать сигналы светофора в видеопотоке в режиме реального времени и предназначена для использования в системах помощи водителю, автономных системах управления автомобилем и системах наблюдения;</li>
	<li>визуальная одометрия.&nbsp;Для сопоставления между собой пары изображений применяется технология инвариантного описания особых точек, обобщенная нами для случая, когда изображение соответствует существенно не плоскому объекту, снятому с различных ракурсов.&nbsp;Навигация осуществляется сопоставлением кадра с беспилотного (летательного или наземного) аппарата с геопривязанным изображением или аэрокосмической картой местности.&nbsp;</li>
</ul>

Система на базе OCR-технологий, компьютерного зрения и машинного обучения

машинное_обучение

Computer Vision

Набор технологических решений, который позволяет формировать электронный архив с автоматической классификацией документов и проверкой комлектности. Также он позволяет обрабатывать существующие архивы изображений, снижая размеры (до 90%) и повышая информативность содержащихся элементов.

Система подготовки документов к архивному хранению

Smart ArchiveHelper

Smart CardReader позволяет автоматически распознавать номер, срок и имя на всех типах банковских карт. Система не требует соединения с интернетом, не хранит и не передает распознанные данные банковских карт. Решения на базе Smart CardReader можно использовать для распознавания клубных, дисконтных, транспортных и других видов пластиковых карт.

Интеграция Smart CardReader в платежные сервисы дает возможность пользователям автоматически вводить данные банковских карт при осуществлении платежей, переводов и других финансовых операций в мобильных приложениях и на интернет-сайтах. Время обработки карты составляет около секунды, при этом обеспечивается точность распознавания номера не менее 99,61%.

<a href="https://apps.apple.com/us/app/smart-code-engine/id1597490872">Мобильное приложение</a>

Система распознавания банковских карт

Smart CardReader

Программное обеспечение для распознавания данных

идентификация

Smart ID Engine

Технология распознавания лиц, объектов, процессов на базе машинного обучения и искусственных нейронных сетей. Vision позволит автоматизировать и повысить точность комплексной визуальной проверки различной сложности.

Возможности: 98% точность определения лица среди миллиона, TensorRT на инференсе, &lt;10ms на фото на GPU,&nbsp;314 классов распознавания сцен, 25 000 классов – объектов.

С помощью API можно решить такие кейсы, как: определение сцен и объектов; отслеживание людей; распознавание знаменитостей, распознавание текста на изображениях; обнаружение автомобилей; увеличение разрешения; поиск достопримечательностей; выявление дефекта на производстве; определение номеров автомобилей; модерация изображений.

Технологии Vision доступны через программные интерфейсы API, которые постоянно расширяются.

Технология распознавания лиц, объектов, процессов

Карточки