Представьте: вам нужно разослать электронные письма с коммерческим предложением. Чем больше отправлений дойдёт до адресатов и не попадёт в спам, тем выше вероятность, что их откроют и вашим КП заинтересуются. 

Вопрос: как это реализовать? Ответ: сделать рассылку адресной. То есть составить продающий текст, закрывающий потребности клиента, выяснить, кто ЛПР и направить письмо именно ему.  

Если будете искать подобную информацию ручками, то потеряете около 8 часов на одного контрагента. Внушительная цифра, особенно когда требуется отправить сотни писем. Но есть хорошая новость! Благодаря новому сервису от компании PRAI, создаваемому на основе нейросети, это реально сделать за 5 минут.   

Да, конечно! Наша система PRAI_Recognition собирает данные об интересующем вас контрагенте с новостных порталов, официальных сайтов, социальных сетей. То есть помогает искать узконаправленную информацию, которую самим отыскать сложно и долго. Делает она это при помощи интеллектуального поиска именованных сущностей, то есть реальных объектов с собственным именем, на основе ML (few-Shot NER, BERT), а также находит релевантные данные через Elastic Search. В отличие от одной из самых распрастранённых систем поиска именованных сущностей NER Natasha, которая проводит поиск только по трём категориям, PRAI_Recognition анализирует до 8 глубоких и 26 дополнительных сущностей. Всё это позволяет добиваться взвешенной средней гармонической точности и полноты поиска 93%. 

Простыми словами — значительно сокращает общее время поиска и предоставляет более точную и необходимую вам информацию за считанные минуты.

За ней будущее. Нейронные сети способны имитировать работу человеческого мозга и его когнитивные функции. Они состоят из искусственных нейронов или узлов, которые для решения задачи взаимодействуют, обмениваясь информацией. Эти «нейроны» располагаются в несколько слоёв. Первый — входной, через него информация поступает в сеть. Далее — скрытый слой, где вычислительные и аналитические узлы изучают полученные данные. И затем — выходной, который выдаёт окончательный результат.  

Работу ИИ можно сравнить с тем, как человек взаимодействует с новым для него предметом. Сначала он изучает его, тестирует и лишь потом делает выводы. Особенно чётко это заметно у маленьких детей. Получив новую игрушку, они рассматривают её, пробуют на вкус, начинают стучать ею. Если это кружка или другая бытовая вещь, наблюдают, как её используют взрослые. Именно так, произведя определённые действия, ребёнок учится понимать все характеристики предмета и что с ним можно делать. На эти знания малыш и опирается в дальнейшем, когда снова сталкивается с подобным предметом. Точно также работает нейросеть — она обучается, анализирует и делает выводы.

А теперь ближе к нашей теме — поиску узконаправленной информации. И это касается не только электронной рассылки. 

Одна из когнитивных функций, которую может имитировать искусственный интеллект — обработка текстов на естественном языке (NLP). Это направление позволяет работать программными методами с любой информацией в текстовом виде. Например, автоматически переводить статьи, классифицировать публикации по типам и классам, сокращать их, оставляя главное, извлекать именованные сущности из текстов, а также различные факты, создавать диалоговые системы для чат-ботов и так далее.

Согласитесь, в постоянно нарастающем потоке информации самим это сделать почти нереально. Чтобы качественно выполнять обозначенные задачи, потребуется много времени, сил, а зачастую и финансовых средств. А это никому не надо. 

Поэтому наша компания PRAI озадачилась решением вопроса поиска и распознавания именованных сущностей для анализа текстов. Мы создаём сервис, который быстро и качественно находит информацию узконаправленной тематики. Ну о нём вы уже знаете. 

ООО «ПРАЙ» — компания, созданная специалистами IT-разработки. Более 5 лет мы занимаемся написанием и выводом в продакшн программного обеспечения «под ключ». Одно из наших приоритетных направлений — машинное обучение и искусственный интеллект. В общем, мы давно не новички.

В кейсах компании «ПРАЙ» успешно реализованные самописные сервисы для онлайн-торговли и крупных строительных организаций, CRM-системы для автоматизации бизнес-процессов. Разработанные алгоритмы ИИ для обработки, анализа, классификации и перевода оцифрованных документов в цифровые, система по распознаванию голоса и перевода устной речи в письменную.

Благодаря этому опыту, у нас появились собственные наработки в направлении обработки текстов на естественном языке. Это и подтолкнуло к созданию сервиса узконаправленного поиска PRAI. Уверены, он станет важным инструментом email-маркетинга для компаний B2B-сектора, позволит маркетологам оперативно анализировать информацию и составлять персональный текст письма с уникальным предложением, направленным на закрытие потребностей контрагента.