Система Bercut AI реализована на базе технологии Node.js и скриптов машинного обучения, где источником данных является билинговая платформа IN@Voice. При этом система является отчуждаемой и может работать с любым билингом или иным источником данных.
Bercut AI обеспечивает сбор информации о потребностях абонентов, на основе которой оператор может прогнозировать потребление услуг и предлагать актуальные сервисы.
В Bercut AI применяются две модели сбора и обработки данных.
- Офлайн-модель используется для периодического анализа всех доступных на момент обработки данных и служит для получения отчетности о пользователях и потреблении услуг.
- Онлайн-модель анализирует данные в режиме реального времени согласно периодичности и процессу, заданным заказчиком. Также существует возможность формировать запросы для получения прогнозов и нужных предсказательных моделей. Такие запросы могут формироваться как людьми, так и другими системами или приложениями оператора.
Возможные сценарии:
- Конструирование тарифов. Опираясь на сегментацию клиентов, оператор может получать данные о профиле потребления конкретного сегмента и таким образом предлагать актуальные и востребованные продукты.
- Оптимальный тариф: рекомендация оптимального тарифа для каждого абонента на основе его модели потребления и иных признаков (платежи, пол, возраст и т.д.).
- Оптимальный тариф для новых абонентов: рекомендация оптимального тарифа для каждого нового пользователя на основе кластеризации существующих пользователей с похожими характеристиками (пол, возраст, адрес, и т.д.).
- Прогноз модели потребления трафика и динамики дохода в рамках заданного периода (год, месяц, неделя).
- Удержание клиентов. Прогноз оттока пользователей на основе ряда признаков (снижение активности и/или платежей и т.п.) позволяет предпринимать своевременные действия для удержания клиентов и выявлять причины оттока.
- Кредитный скоринг. Расчет скорингового балла для оценки рисков при предоставлении кредитных услуг абоненту, например, при определении суммы и срока обещанного платежа.