Како су системи постављени, испоручени и шта су дали у пракси.

Ови прикази су намерно селективни: довољни да покажу проблем, приступ решењу и доказ испоруке, без откривања интерног материјала који треба да остане интерни. Тренутни јавни примери долазе из рада у Делта Холдингу; спољни клијентски пројекти биће додати када буду могли да се објаве.

Како читати доказе

Ове приказе треба читати по томе шта се променило, не по броју тврдњи.

Сваки приказ је јавно безбедан и намерно селективан. Корисни доказ је облик процеса, скуп ограничења, оперативне одлуке и мерљив резултат.

Промењени процес

Који процес се променио, ко користи резултат и где је људско расуђивање остало у петљи.

Облик система

Зашто је решење постало слој препорука, интерни асистент, стабилизација или одлука да AI систем није потребан.

Оперативна ограничења

Приступ, провера, власништво, увид у трошкове и предаја тиму део су доказа, не споредни детаљи имплементације.

Мерљив резултат

Исход или коришћење приказују се само тамо где је мерење јавно безбедно.

Delta Holding

Пројекат 01

Подршка одлучивању у процени кредитног ризика

Систем за подршку одлучивању кредитног ризика, развијен у Делта Холдингу. Повезује јавне ризичне сигнале са интерним контекстом у препоруке за аналитичаре.

Контекст: B2B анализа кредитног ризика и одређивање лимита у оквиру финансијске функције компаније са више правних лица.
Исход: Забележени исходи процеса укључивали су око 75% бржу анализу, квалитет оцењен са 4,4/5 од стране аналитичара и више од 90% прихваћених препорука.

Python
LLM API-ји
Дизајн процеса
Структурисана подршка доношењу одлука

Прочитајте приказ пројекта →

Delta Holding

Пројекат 02

Интерно хостован асистент за приступ знању

Интерни асистент за приступ знању, развијен у Делта Холдингу, са Azure AD приступом, операторским површинама и увидом у коришћење и трошкове.

Контекст: Интерни систем за приступ знању за више пословних целина, са захтевима у погледу контроле приступа, управљања квалитетом и увида у рад система.
Коришћење и повратне оцене: Пуштен у рад за око 1.500 корисника са одобреним приступом, са више од 300 стварних корисника и више од 85% позитивних експлицитних оцена одговора.

Flask
Docker
PostgreSQL
pgvector
LangChain
Azure AD SSO

Прочитајте приказ пројекта →

Процена процеса

Ако имате сличан интерни AI процес за који треба развити систем или га довести до стварне употребе, могу да проценим одакле има смисла кренути.

Кратак опис процеса, корисника, тренутне фазе и ограничења обично је довољан да се процени да ли израда система или саветовање имају смисла.

Пошаљите опис процеса Погледајте полазне тачке