Возьмите ИИ-решения
под полный контроль
Развертывайте и управляйте ML-моделями в вашей инфраструктуре. Полная безопасность данных, гибкость настройки и производительность корпоративного уровня
Запросить демонстрацию
AI/ML-инфраструктура нового поколения
100%
Контроль данных
40%
Экономия времени
25%
Снижение затрат
данные могут меняться в зависимости от конкретной задачи клиента
Сценарии применения
Решения для разных отраслей и задач
Мультиагентные системы
ИИ - техподдержка
Интеллектуальный помощник технической поддержки
Проблема
-
Долгое время отклика на обращения
-
Перегруженность специалистов технической поддержки
-
Отсутствие удобной системы работы с ошибками и формирования обращений
Решение
-
RAG-система и база знаний с авто-ответами и диагностикой
-
Интеграция с ITSM для автоматизации тикетов
-
Авто-решения для типовых инцидентов и сценариев
Результат
-
Сокращение времени разрешения инцидентов на
~50%
-
Снижение нагрузки на специалистов на
30–40%
-
Уменьшение количества повторных обращений
ИИ - секретарь
Интеллектуальный помощник для автоматизации бизнес-процессов
Проблема
-
Потеря времени на поиск информации в файловом хранилище
-
Ручные обработка документов и отправка писем
-
Хаос в файловой системе
Решение
-
Интеллектуальная индексация и поиск по базе знаний
-
Автоматическая сортировка и редактирование файлов
-
Авто-генерация писем/напоминаний и интеграция с почтовыми сервисами
Результат
-
Поиск информации в
5-10
раз быстрее
-
Сокращение файлового хранилища до
20-30%
-
Рост продуктивности сотрудников
ИИ BI - аналитик
Агент для автоматизации процессов бизнес-аналитики и управления данными
Проблема
-
Долгая обработка и анализ данных
-
Отсутствие инструментов анализа больших данных
-
Отсутствие предиктивной аналитики для формирования скоринговых моделей
Решение
-
Бесшовная интеграция данных
-
Генерация дашбордов и отчетов в реальном времени
-
Предиктивная аналитика и рекомендации для операций
Результат
-
Отчёты за часы вместо дней
-
Точность прогнозов выше на
20-30%
-
Оптимизация принятия стратегических решений
ИИ - финансист
Агент для автоматизации финансовых задач и глубокой аналитики
Проблема
-
Ручной ввод данных и проводка первичной документации
-
Задержка в формировании отчетности
-
Отсутствие инструментов глубокой аналитики финансов
Решение
-
Автоматизация учета и сверок в «1С»
-
Авто-формирование финансовых отчетов
-
ML-прогнозы cash-flow и рекомендации по оптимизации затрат
Результат
-
Снижение числа ошибок в документах
-
Отчетность
в 2–3
раза быстрее
-
Экономия расходов
15-20%
без потери эффективности
ИИ - мониторинг рисков
Агент для автоматизации контроля норм для государственных компаний и банков
Проблема
-
Нарушение норм ведения документации, приводящее к штрафам
-
Угрозы обмана и утечки информации
-
Поверхностная проверка операций и транзакций
Решение
-
Автоматический мониторинг соответствия регуляторным требованиям
-
Умный анализ транзакций в реальном времени
-
Авто-генерация регуляторных отчетов
Результат
-
Снижение штрафов и рисков на
30–40%
-
Умная блокировка подозрительных операций
-
Ускорение подготовки регуляторных отчетов и повышение доверия регуляторов
Запросить демо
Машинное обучение
Прогнозирование работы инфраструктуры ТЭЦ
Проблема
-
Внеплановые остановки оборудования ТЭЦ ведут к большим экономическим издержкам
Решение
-
Система интеллектуального мониторинга и предиктивной аналитики для фактического и прогнозируемого состояния оборудования
Результат
-
Снижение непредвиденных перерывов в работе оборудования до
15%
-
Повышение КПД котлов на
7%
-
Сокращение срока окупаемости с
5 лет
до времени интеграции системы
-
Повышение эффективности работы операторов инфраструктуры ТЭЦ на
30%
Поиск поверхностных дефектов
Проблема
-
Необходимо найти трещины на поверхности (в частности на бетоне)
Решение
-
Решение для распознавания объектов на изображении, разработать пайплайн для обучения модели распознавания изображений
Результат
-
Разгрузка инспектора качества поверхностных конструкций на
70%
-
Обработка массива данных изображений бетонных поверхностей от
10 Гб
Прогнозирование продаж
Проблема
-
Необходимость прогнозировать будущие продажи на основе данных за прошлые периоды, учитывая особенности и внешнеэкономические признаки
Решение
-
Предварительная обработка данных, применение модели Catboost (градиентный бустинг) для построения прогнозов
Результат
-
Получены прогнозы для большинства комбинаций с точностью
80%
-
Прогнозируемое повышение выручки на
20%
за счет уменьшения будущих издержек
Анализ качества воздуха
Проблема
-
Необходимость принятия оперативных решений относительно работы завода исходя из окружающей климатической ситуации
Решение
-
Прогнозирование состояния окружающей среды по данным мониторинга состояния водоемов и превышения предельно допустимой концентрации летучих веществ в воздухе
Результат
-
Снижение риска превышения предельно допустимой концентрации до
2-х
раз
-
Снижение вероятности внимания контролирующих органов до
5
раз
Обработка чертежей и распознавание текста
Проблема
-
Выделение основных рамок чертежей и распознавание текста в их полях
Решение
-
Алгоритм собственной разработки для поиска рамки и выделения полей на ней, а так же моделей OCR для распознавания текста
Результат
-
Снижение времени обработки текста в основной рамке чертежа в
100
раз
-
Одновременная обработка массива чертежей от
1
Гб
-
Снижение затрат на хранение и поиск информации
Анализ качества нефтепродуктов
Проблема
-
Поддержание качества нефтепродукта на заданном уровне
Решение
-
Разработать функционал для прогнозирования изменения качества нефтепродуктов, влияния различных факторов на целевые параметры
Результат
-
Повышение качества нефтепродуктов на
17%
-
Потенциальное снижение издержек при поставках потребителям нефтепродуктов ненадлежащего качества на
15%
Анализ государственных контрактов
Проблема
-
Несоответствие кода общероссийского классификатора продукции и фактического класса контракта
Решение
-
Выявить ключевые группы контрактов, проверить описание контракта, его стоимость и длительность для сверки описания и заявленного класса
Результат
-
Снижение вероятности ошибки при заполнении контракта в
5
раз
Модель протестирована на исторических данных. Ранее частота ошибок классификатора составляла ~1 случай на 100 контрактов, после внедрения — менее 1 случая на 500. Показатель подтвержден сравнением прогнозов модели с ручной верификацией экспертов на контрольной выборке из 5 000 контрактов -
Автоматизация процессов и снижение нагрузки на линейный персонал более чем в
30%
Измерялось количество контрактов, проверяемых вручную специалистами до внедрения и после. За счет автоматической классификации система отфильтровывает корректные контракты и оставляет на проверку только сомнительные
Запросить демо
Почему Тессеракт?
Безопасная, этичная и быстрая ИИ-трансформация
Безопасность
Ваши данные остаются в вашей инфраструктуре. Безопасное взаимодействие с большими языковыми моделями (LLM)
Производительность
GPU-серверы индивидуальной конфигурации
Ускоренное внедрение ИИ
Шаблоны ИИ-агентов для решения типовых бизнес-задач
Запросить демо
Всё для работы с ML в одном решении
Полный цикл от разработки до развертывания моделей
Автоматизация бизнес-задач
Экспертное внедрение и поддержка
Совместимость
GigaChat 2 Lite
правообладатель ПАО Сбербанк
T-Pro
правообладатель АО "ТБанк"
Qwen3
правообладатель Alibaba Cloud/Alibaba Group Holding Limited
Qwen 3- coder
правообладатель Alibaba Cloud/Alibaba Group Holding Limited
DeepSeek R1
правообладатель DeepSeek Intelligent Technology (Shanghai) Co., Ltd.
DeepSeek V3.1
правообладатель DeepSeek Intelligent Technology (Shanghai) Co., Ltd
gemma 3
правообладатель Google LLC
Пользовательское ПО
LLM Ops
Платформа разработки мультиагентных систем
ML Ops
Low-code платформа машинного обучения
Инфраструктурное ПО
*GigaChat®, Qwen™, DeepSeek™, Gemma™ и другие упоминаемые в описании наименования моделей являются товарными знаками соответствующих правообладателей. Использование этих обозначений осуществляется исключительно в информационных целях для указания технической совместимости с ними решения Тессеракт и не подразумевает одобрения, спонсорства или принадлежности указанных моделей к нашей компании.
AI/ML-инфраструктура нового поколения
Управление GPU-ускорителями с поддержкой технологий MIG
Управление GPU-ускорителями с поддержкой технологий MIG
До 8 ТБ DDR5 памяти и 12 отсеков для SAS/ SATA/NVMe ускоряют доступ к данным при обучении моделей
До 8 ТБ DDR5 памяти и 12 отсеков для SAS/ SATA/NVMe ускоряют доступ к данным при обучении моделей
Поддержка до 8 современных GPU
Поддержка до 8 современных GPU
Автоматическое масштабирование под AI/ML-нагрузки
Автоматическое масштабирование под AI/ML-нагрузки
Готовность к кластеризации: PCIe 5.0 и высокоскоростные сетевые интерфейсы
Готовность к кластеризации: PCIe 5.0 и высокоскоростные сетевые интерфейсы
Платформа контейнеризации с интеллектуальным управлением GPU-ресурсами
Платформа контейнеризации с интеллектуальным управлением GPU-ресурсами
Мониторинг потребления GPU
Мониторинг потребления GPU
Готовы начать работу с ИИ?
Свяжитесь с нами для обсуждения вашего проекта. Мы поможем подобрать оптимальную конфигурацию и запустить решение за 4-6 месяцев
