На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Регионы России

316 подписчиков

Свежие комментарии

  • Валерьян Смогловский
    Венгрия. Это. Страна. Орбан. Президент!. Зеля. Клоун. Украина. Помойка.МИД Украины вызва...
  • Амара Карпова
    У Кадышевой нет никакой подлости, пошлости, вульгарности как у остальных обитателей в ЗООПАРКЕ под назанием шоу бизне...Бабкина защитила ...
  • Людмила Харькова
    Поиздержалась Фон дер Ляйн однако, надо копеечку положить в кармашек. Похоже дело о закупках медикаментов уже подзабы...Глава Еврокомисси...

T2 представила ИИ-модуль для автоматизации проверки рекламных материалов в Telegram

Российский оператор мобильной связи T2 автоматизировал процесс проверки рекламных материалов с помощью собственного ИИ-модуля, интегрированного в чат-бот платформы Telegram. С момента запуска технологии было успешно обработано более 400 тыс. изображений, благодаря чему компания планирует сэкономить более 25 млн рублей в год.

Разработанная in-house система предназначена для проверки корректности и актуальности размещенных promotional materials (POSM) в торговых точках, которые обслуживаются оператором. ИИ-модуль написан на языке программирования Python и обеспечивает оперативный доступ к данным для всех сотрудников, участвующих в процессе.

Ежемесячно бот анализирует свыше 80 тыс. фотографий из десятков тысяч торговых точек в сети, включая как локальные, так и федеральные каналы продаж. Из-за объема задач, требующих больших трудозатрат, ручная проверка оказалась нецелесообразной, что и подтолкнуло компанию к внедрению автоматизированного решения.

В будущем T2 планирует расширить возможности системы, добавив новые критерии оценки и больше ИИ-моделей на базе computer vision (CV). Денис Голещихин, директор по продажам на массовом рынке T2, отметил, что combinación изложенного анализа больших данных с ручной модерацией позволит более эффективно использовать ресурсы компании и сосредоточиться на развитии крупных проектов.

]]>

 

Ссылка на первоисточник
наверх