Telegram Group & Telegram Channel
#aicase С какими только кейсами к нам не приходят. Вот вам детективная история.

Оглавление
- Начало детективной истории (этот пост)
- Продолжение детективной истории
- Завершение детективной истории
- Результаты презентации - пилим AI Платформу!

Какое-то время назад, из чешского отдела промышленной компании (производит станки для металлообработки) с шумом ушли продажники. Как потом выяснилось, они не просто ушли, но и прихватили с собой базу клиентов. Причем не просто прихватили базу, но и втихую пометили всех существующих клиентов как неактивных.

Вскрылось это сильно позже, когда много воды утекло. И владельцы компании пришли к нам c задачей - восстановить потерянных клиентов и приоритизировать их по важности. Срок - середина лета.

Казалось бы, ну какой тут LLM? Достаточно поднять пару бэкапов БД за разные периоды, сделать дельту и восстановить все.

Но есть нюанс. Система - CRM дремучего кода выпуска на IBM (NSF/DB2). Происшествие было настолько давно, что никаких бэкапов не осталось. Audit Manager включен не был. Просто анализ timestamps ничего интересного не показывает - важные изменения потерялись в шуме активной работы с клиентами.

А ведь надо не только откатить изменения, но и на каждую компанию сделать анализ ее перспективности. Тут уже как раз и подтягивается логика поиска и генерации лидов при помощи LLM.

А самое интересное, что лид на этом проекте сейчас - тот самый человек, которого я прокачивал с нуля до data-scientist-a (с ChatGPT под капотом)

Ваш, @llm_under_hood 🤗

Про другие кейсы можно почитать на канале по тэгу #aicase. Оглавление тут.

PS: Данные компании в этом описании изменены: компания не металлургическая и не из Чехии, но суть та же.
👍19🔥15😱86🤩2



tg-me.com/llm_under_hood/360
Create:
Last Update:

#aicase С какими только кейсами к нам не приходят. Вот вам детективная история.

Оглавление
- Начало детективной истории (этот пост)
- Продолжение детективной истории
- Завершение детективной истории
- Результаты презентации - пилим AI Платформу!

Какое-то время назад, из чешского отдела промышленной компании (производит станки для металлообработки) с шумом ушли продажники. Как потом выяснилось, они не просто ушли, но и прихватили с собой базу клиентов. Причем не просто прихватили базу, но и втихую пометили всех существующих клиентов как неактивных.

Вскрылось это сильно позже, когда много воды утекло. И владельцы компании пришли к нам c задачей - восстановить потерянных клиентов и приоритизировать их по важности. Срок - середина лета.

Казалось бы, ну какой тут LLM? Достаточно поднять пару бэкапов БД за разные периоды, сделать дельту и восстановить все.

Но есть нюанс. Система - CRM дремучего кода выпуска на IBM (NSF/DB2). Происшествие было настолько давно, что никаких бэкапов не осталось. Audit Manager включен не был. Просто анализ timestamps ничего интересного не показывает - важные изменения потерялись в шуме активной работы с клиентами.

А ведь надо не только откатить изменения, но и на каждую компанию сделать анализ ее перспективности. Тут уже как раз и подтягивается логика поиска и генерации лидов при помощи LLM.

А самое интересное, что лид на этом проекте сейчас - тот самый человек, которого я прокачивал с нуля до data-scientist-a (с ChatGPT под капотом)

Ваш, @llm_under_hood 🤗

Про другие кейсы можно почитать на канале по тэгу #aicase. Оглавление тут.

PS: Данные компании в этом описании изменены: компания не металлургическая и не из Чехии, но суть та же.

BY LLM под капотом


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/llm_under_hood/360

View MORE
Open in Telegram


telegram Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

What is Telegram Possible Future Strategies?

Cryptoassets enthusiasts use this application for their trade activities, and they may make donations for this cause.If somehow Telegram do run out of money to sustain themselves they will probably introduce some features that will not hinder the rudimentary principle of Telegram but provide users with enhanced and enriched experience. This could be similar to features where characters can be customized in a game which directly do not affect the in-game strategies but add to the experience.

Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.

telegram from sg


Telegram LLM под капотом
FROM USA