★★★★★
طلبنا من رؤى الذكاء بناء نظام توصية لمتجرنا الإلكتروني. خلال 6 أسابيع كان النظام يعمل على بيئة الإنتاج. معدل النقر على المنتجات المقترحة ارتفع من 3.2% إلى 11.7% في الشهر الأول. الفريق كان متجاوباً جداً مع ملاحظاتنا أثناء مرحلة الاختبار.
ماذا يقول عملاؤنا
تقييمات مباشرة من أشخاص عملنا معهم في مشاريع مختلفة
★★★★★
كنا نقضي 20 ساعة أسبوعياً في فرز طلبات التأمين يدوياً. بعد أن بنى فريق رؤى الذكاء نظام تصنيف تلقائي، انخفض الوقت إلى 4 ساعات. النظام يصنّف الطلبات حسب مستوى المخاطر ويرسلها تلقائياً للقسم المعني. الخطأ في التصنيف أقل من 2%.
هدى الشامسي
مديرة العمليات، تأمين الخليج★★★★☆
تعاقدنا مع رؤى الذكاء لتحليل بيانات مرضانا وتحسين جدولة المواعيد. النموذج الذي بنوه يتنبأ بالمرضى الذين لن يحضروا موعدهم بدقة 84%، فأصبحنا نرسل تذكيرات مخصصة لهم. معدل الغياب انخفض من 22% إلى 9%. النقطة الوحيدة التي أخذت وقتاً أطول من المتوقع كانت تنظيف البيانات القديمة.
د. فراس نعمان
المدير الطبي، عيادات الرعاية المتكاملة★★★★★
أعجبني أن الفريق لم يقترح حلاً معقداً عندما لم نكن بحاجة إليه. مشكلتنا كانت في توقع الطلب الموسمي على منتجاتنا. بنوا نموذج سلاسل زمنية بسيطاً باستخدام بيانات ثلاث سنوات، ودقة التوقع وصلت إلى 89%. وفّرنا تكاليف تخزين كبيرة لأننا أصبحنا نطلب الكميات الصحيحة.
رامي الحلبي
مدير سلسلة التوريد، مصنع الغذاء الطازج★★★★★
نحن شركة صغيرة (15 موظفاً) وكنت أظن أن الذكاء الاصطناعي شيء للشركات الكبيرة فقط. رؤى الذكاء صممت لنا روبوتاً برمجياً يستخرج بيانات الفواتير من ملفات PDF ويدخلها في نظامنا المحاسبي تلقائياً. كان يأخذ من الموظف ساعتين يومياً، الآن يتم في دقائق.
سلمى بركات
صاحبة مكتب استشارات مالية★★★★☆
عملنا مع رؤى الذكاء على مشروع تحليل مشاعر العملاء من تقييمات تطبيقنا على المتاجر الرقمية. النموذج يتعامل مع العربية الفصحى واللهجات المحلية. ساعدنا في تحديد المشكلات المتكررة قبل أن تتحول إلى أزمات. أتمنى لو كانت لوحة التحكم أسرع قليلاً في التحميل.
عمر القاسمي
مدير المنتج، تطبيق توصيل سريعدراسات حالة
نظرة أعمق على مشروعين أنجزناهما مع نتائج قابلة للقياس
تحسين مسارات التوصيل لشركة لوجستية
شركة لوجستية في الرياض تدير أسطولاً من 45 مركبة توصيل. كانت تعتمد على خبرة السائقين في اختيار المسارات، مما أدى إلى تفاوت كبير في أوقات التوصيل. طلبت منا بناء نظام يقترح المسار الأمثل لكل سائق بناءً على عناوين التسليم وحالة المرور المتوقعة والأولويات الزمنية.
جمعنا بيانات GPS من المركبات لمدة 6 أشهر (حوالي 280 ألف رحلة). بنينا نموذج تحسين يجمع بين خوارزمية المسار الأقصر وتوقعات الازدحام المرورية حسب الساعة واليوم. المشروع استغرق 14 أسبوعاً من البداية إلى التشغيل الكامل.
18%
تخفيض في وقت التوصيل
12%
توفير في استهلاك الوقود
14
أسبوع مدة المشروع
45
مركبة تستخدم النظام
نظام توقع المخزون لسلسلة متاجر تجزئة
سلسلة متاجر تضم 8 فروع في الإمارات كانت تعاني من مشكلتين متعاكستين: بعض المنتجات تنفد قبل وصول الشحنة التالية، وبعضها يتراكم في المستودع لأسابيع. طلبوا منا بناء نظام يتوقع الطلب على كل منتج في كل فرع بشكل أسبوعي.
حللنا بيانات المبيعات لسنتين ونصف (1.2 مليون عملية بيع). أخذنا في الاعتبار الموسمية والعروض الترويجية والأعياد والطقس. النموذج يعمل كل يوم أحد ويرسل توصيات الطلب لكل فرع. خلال 4 أشهر من التشغيل، انخفض المخزون الراكد بنسبة 23% وحالات نفاد المنتجات تراجعت بنسبة 31%.
23%
تخفيض المخزون الراكد
31%
تراجع حالات نفاد المنتجات
8
فروع مشمولة
10
أسابيع مدة التطوير
هل لديك مشروع مشابه؟
أخبرنا عن التحدي الذي تواجهه وسنقيّم إن كان الذكاء الاصطناعي هو الحل المناسب. الاستشارة الأولى مجانية ومدتها 30 دقيقة.
تواصل معنا الآن