Компания Datanomix в прошлом году в формате гипотезы начала использовать LLM для парсинга технических спецификаций на площадках госзакупок. Цель — группировать похожие товары и анализировать рыночные цены. Эти работы велись в рамках продукта redflags.ai.
Несмотря на простоту идеи, оказалось, что наша компания стала первой в мире, кто применил LLM для извлечения товарных атрибутов, определения рыночной стоимости и автоматического выявления завышенных цен.
Результатом этой работы стало внимание аналитического центра Oxford Insights — одного из ведущих мировых исследователей в области GovTech и цифрового государства. Они опубликовали статью о том, как Datanomix использует искусственный интеллект для повышения прозрачности и борьбы с недобросовестными практиками в Казахстане.
Сегодня с помощью решений компании ежегодно анализируется более 22 миллиардов долларов государственных расходов. Это позволяет предотвращать завышения и экономить до 86 миллионов долларов в год.
Если перед вами стоят задачи по определению рыночных цен и выявлению возможных завышений в закупках, продукт redflags.ai может быть полезен.
Контакт: Виталий Тренкеншу, CEO Datanomix.pro, @certum
Несмотря на простоту идеи, оказалось, что наша компания стала первой в мире, кто применил LLM для извлечения товарных атрибутов, определения рыночной стоимости и автоматического выявления завышенных цен.
Результатом этой работы стало внимание аналитического центра Oxford Insights — одного из ведущих мировых исследователей в области GovTech и цифрового государства. Они опубликовали статью о том, как Datanomix использует искусственный интеллект для повышения прозрачности и борьбы с недобросовестными практиками в Казахстане.
Сегодня с помощью решений компании ежегодно анализируется более 22 миллиардов долларов государственных расходов. Это позволяет предотвращать завышения и экономить до 86 миллионов долларов в год.
Если перед вами стоят задачи по определению рыночных цен и выявлению возможных завышений в закупках, продукт redflags.ai может быть полезен.
Контакт: Виталий Тренкеншу, CEO Datanomix.pro, @certum
Oxford Insights
How Datanomix.pro is using AI to fight fraud and misconduct in Kazakhstan - Oxford Insights
This blog post, in collaboration with the Open Contracting Partnership, marks the start of a series to explore the impact of AI on public procurement and cutting through the AI buzz. We spoke to Vitaliy Trenkenshu, a managing partner at Datanomix.pro in Kazakhstan…
🔥1
🇺🇸 Qlik Connect. Orlando, 13–15 мая — три дня среди семи тысяч «клик-эдептов», и я ловлю себя на мысли, что BI-мир перевернули не презентации, а разговоры людей, которые уже строят аналитику с AI-агентами, пока другие читают white-paper’ы.
День 1.
Зал ещё наполовину пустой, а сцену уже оккупировали Qlik-агенты. Qlik показывает «Agentic BI»: вместо привычных дашбордов говоришь системе «покажи просадку продаж за апрель» — и получаешь не график, а целую историю данных. Answers теперь отвечает и по структурированным таблицам, Discovery Agent сам находит аномалии, а концептуальный Pipeline Agent готовит пайплайн под любую бизнес-цель. Стою в первом ряду и думаю: «Вот он, момент, когда искусственный интеллект перестаёт быть хайпом и становится повседневным интерфейсом».
День 2.
Перемещаемся на шоу-флор. Здесь партнёры Qlik соревнуются, кто круче облегчит жизнь разработчикам. Мы с Motio показываем DevJeannie и Soterre: version control без боли, usage-аналитика прямо в Qlik, автоматическое тестирование QSDA Pro. Рядом Qlik-тренеры проводят живой эксперимент: задаёшь ассистенту «собери витрину по эффективности доставки», и агент за минуту строит star-schema, находит нужные таблицы, рисует связи. Добавляешь «хочу ещё разрез по складам» — и схема перестраивается. Ни строчки кода, полный контроль и прозрачность каждого шага. У разработчиков лёгкий шок: неужели рутина действительно уходит?
День 3.
Кульминация — релиз DevJeannie App Analytics. Вопрос миграции отчётности с on-prem в Qlik Cloud сегодня горит у 80 % клиентов, и мы показываем инструмент, который в реальном времени говорит, какие приложения мигрировать первыми, где самая активная разработка и какие отчёты не трогать. Между сессиями успеваю поймать на короткое интервью CEO Qlik Майка Капоне. Он спокойным тоном рубит правду-матку: «Не спрашивайте, какая у вас AI-стратегия. Спросите, какая у вас бизнес-цель и как AI её усилит». Говорим про Iceberg, Open Lakehouse и то, почему инвестиции в качество данных окупаются быстрее, чем гонка за самой «толстой» моделью.
🚀 Итог. За три дня стало ясно: агент-помощник — это не «сфера в вакууме». Он уже умеет строить витрины, тестировать код и подсказывать, куда мигрировать отчёты. Qlik не просто подтягивает AI, он шьёт его в каждую кнопку своей экосистемы. А мы, Datanomix, привезём эти практики в Казахстан — и покажем, как Agentic BI экономит время и деньги в реальных проектах.
День 1.
Зал ещё наполовину пустой, а сцену уже оккупировали Qlik-агенты. Qlik показывает «Agentic BI»: вместо привычных дашбордов говоришь системе «покажи просадку продаж за апрель» — и получаешь не график, а целую историю данных. Answers теперь отвечает и по структурированным таблицам, Discovery Agent сам находит аномалии, а концептуальный Pipeline Agent готовит пайплайн под любую бизнес-цель. Стою в первом ряду и думаю: «Вот он, момент, когда искусственный интеллект перестаёт быть хайпом и становится повседневным интерфейсом».
День 2.
Перемещаемся на шоу-флор. Здесь партнёры Qlik соревнуются, кто круче облегчит жизнь разработчикам. Мы с Motio показываем DevJeannie и Soterre: version control без боли, usage-аналитика прямо в Qlik, автоматическое тестирование QSDA Pro. Рядом Qlik-тренеры проводят живой эксперимент: задаёшь ассистенту «собери витрину по эффективности доставки», и агент за минуту строит star-schema, находит нужные таблицы, рисует связи. Добавляешь «хочу ещё разрез по складам» — и схема перестраивается. Ни строчки кода, полный контроль и прозрачность каждого шага. У разработчиков лёгкий шок: неужели рутина действительно уходит?
День 3.
Кульминация — релиз DevJeannie App Analytics. Вопрос миграции отчётности с on-prem в Qlik Cloud сегодня горит у 80 % клиентов, и мы показываем инструмент, который в реальном времени говорит, какие приложения мигрировать первыми, где самая активная разработка и какие отчёты не трогать. Между сессиями успеваю поймать на короткое интервью CEO Qlik Майка Капоне. Он спокойным тоном рубит правду-матку: «Не спрашивайте, какая у вас AI-стратегия. Спросите, какая у вас бизнес-цель и как AI её усилит». Говорим про Iceberg, Open Lakehouse и то, почему инвестиции в качество данных окупаются быстрее, чем гонка за самой «толстой» моделью.
🚀 Итог. За три дня стало ясно: агент-помощник — это не «сфера в вакууме». Он уже умеет строить витрины, тестировать код и подсказывать, куда мигрировать отчёты. Qlik не просто подтягивает AI, он шьёт его в каждую кнопку своей экосистемы. А мы, Datanomix, привезём эти практики в Казахстан — и покажем, как Agentic BI экономит время и деньги в реальных проектах.
🔥3
Datanomix. Сопровождаем крупные компании в реализации дата-стратегий: внедряем единую платформу для аналитики данных, монетизируем внутренние данные, создаём центры компетенций, приводим в порядок финансовую и управленческую отчётность.
Навигатор по публикациям:
1. Внедрение культуры работы с данными в Halyk Bank
2. Результаты исследования основных барьеров и вызовов внедрения ИИ в Казахстане
3. Участие компании в качестве ведущего партнёра на CFO Summit 2025
4. Qlik AI Reality Tour в Алматы: собрали всех лидеров дата-трансформации города
5. Кейс создания центра компетенций в Technodom, опубликованный в Digital Business
6. Magnum Cash & Carry и Datanomix: как BI-аналитика влияет на прибыль и управляемость
7. Внедрение Qlik в Комитете автомобильного транспорта Казахстана: цифровая трансформация контроля перевозок
8. Как внедрение LLM помогло Казахтелекому оптимизировать бюджеты на госзакупки
9. Как Datanomix помог Казахстану усилить контроль над госзакупками — кейс мирового уровня, опубликованный в Forbes Kazakhstan
10. Как Bereke Bank (тогда ещё Сбербанк Казахстан) системно выстроил аналитику и сэкономил 160 млн тенге в год
11. Datanomix Academy — практическая подготовка аналитиков данных на платформе Qlik
12. «ОКО» — аналитическая система выявления рисков в государственных закупках в Генеральной прокуратуре РК
13. Как Datanomix оптимизировал Qlik-приложение переписи населения — кейс с Бюро национальной статистики
14. Масштабируемая аналитика для финансового сектора: опыт ПКБ с Qlik в высоконагруженной среде
15. Автоматизация интеграции 1С и BI: как упростить передачу данных и избавиться от ручного труда
16. Путь Асылхана Генията: как обучение в Datanomix Academy помогло парню из Уральска выйти на глобальный уровень
17. Более 50 CDO и руководителей DWH и data engineering из Казахстана и Узбекистана приняли участие в первой встрече нового сезона thecdo.kz
18. Oxford Insights — один из ведущих мировых аналитических центров в сфере GovTech и цифрового государства — опубликовал статью о Datanomix
19. Итоги нашего участия в Qlik Connect 2025
Навигатор по публикациям:
1. Внедрение культуры работы с данными в Halyk Bank
2. Результаты исследования основных барьеров и вызовов внедрения ИИ в Казахстане
3. Участие компании в качестве ведущего партнёра на CFO Summit 2025
4. Qlik AI Reality Tour в Алматы: собрали всех лидеров дата-трансформации города
5. Кейс создания центра компетенций в Technodom, опубликованный в Digital Business
6. Magnum Cash & Carry и Datanomix: как BI-аналитика влияет на прибыль и управляемость
7. Внедрение Qlik в Комитете автомобильного транспорта Казахстана: цифровая трансформация контроля перевозок
8. Как внедрение LLM помогло Казахтелекому оптимизировать бюджеты на госзакупки
9. Как Datanomix помог Казахстану усилить контроль над госзакупками — кейс мирового уровня, опубликованный в Forbes Kazakhstan
10. Как Bereke Bank (тогда ещё Сбербанк Казахстан) системно выстроил аналитику и сэкономил 160 млн тенге в год
11. Datanomix Academy — практическая подготовка аналитиков данных на платформе Qlik
12. «ОКО» — аналитическая система выявления рисков в государственных закупках в Генеральной прокуратуре РК
13. Как Datanomix оптимизировал Qlik-приложение переписи населения — кейс с Бюро национальной статистики
14. Масштабируемая аналитика для финансового сектора: опыт ПКБ с Qlik в высоконагруженной среде
15. Автоматизация интеграции 1С и BI: как упростить передачу данных и избавиться от ручного труда
16. Путь Асылхана Генията: как обучение в Datanomix Academy помогло парню из Уральска выйти на глобальный уровень
17. Более 50 CDO и руководителей DWH и data engineering из Казахстана и Узбекистана приняли участие в первой встрече нового сезона thecdo.kz
18. Oxford Insights — один из ведущих мировых аналитических центров в сфере GovTech и цифрового государства — опубликовал статью о Datanomix
19. Итоги нашего участия в Qlik Connect 2025
60 новых аналитиков данных: выпуск Tech Orda 2024
8 июля 2025 года Datanomix Academy провела торжественный онлайн‑выпускной курса Tech Orda 2024. Программа реализуется в рамках государственной инициативы по развитию цифровых навыков и даёт возможность пройти обучение в ведущих IT‑школах страны за счёт грантовой поддержки.
По итогам 26‑недельного обучения сертификаты получили 60 специалистов из 12 городов Казахстана, освоившие навыки работы с Qlik Sense: от базовой подготовки до уровня Qlik Sense Business Analyst. За время курса было выполнено свыше 4000 домашних заданий, средний балл финального теста составил 26 из 30, а 59 из 60 выпускников готовы рекомендовать программу коллегам.
Мы всегда опираемся на обратную связь.
И цифры говорят сами за себя:
⚫️ 9,61 из 10 — удовлетворённость подачей материала
⚫️ 4,93 из 5 — оценка работы кураторов
⚫️ Каждый 3‑й студент уже применяет Qlik Sense на практике
Среди ярких достижений: победа Еділбайқызы Мартины в баттле DAB Kazakhstan и проекты Тауекела Аккисева, Азизы Бектемисовой и Александра Глиняного.
Курс был разработан под руководством экспертов Datanomix и Qlik Partner Ambassadors - Виталия Тренкеншу и Александра Полоротова.
Следующий поток обучения уже готовится к старту.
8 июля 2025 года Datanomix Academy провела торжественный онлайн‑выпускной курса Tech Orda 2024. Программа реализуется в рамках государственной инициативы по развитию цифровых навыков и даёт возможность пройти обучение в ведущих IT‑школах страны за счёт грантовой поддержки.
По итогам 26‑недельного обучения сертификаты получили 60 специалистов из 12 городов Казахстана, освоившие навыки работы с Qlik Sense: от базовой подготовки до уровня Qlik Sense Business Analyst. За время курса было выполнено свыше 4000 домашних заданий, средний балл финального теста составил 26 из 30, а 59 из 60 выпускников готовы рекомендовать программу коллегам.
Мы всегда опираемся на обратную связь.
И цифры говорят сами за себя:
«Qlik Sense охватывает весь спектр задач — от визуализации до архитектурных решений уровня Data Mesh. Эти знания я планирую внедрять в банковских процессах»,
— отметил Даурен Айдарханов, менеджер Data Governance в КМФ.
"Qlik Sense — идеальное решение: просто, гибко и понятно. Особенно ценно, что мы изучали SQL, Qlik-скрипты и BI в связке."
— добавила Таншолпан Киреева, аналитик Бюро национальной статистики.
Среди ярких достижений: победа Еділбайқызы Мартины в баттле DAB Kazakhstan и проекты Тауекела Аккисева, Азизы Бектемисовой и Александра Глиняного.
Курс был разработан под руководством экспертов Datanomix и Qlik Partner Ambassadors - Виталия Тренкеншу и Александра Полоротова.
«Результаты студентов вдохновляют продолжать и поднимать планку выше»,
— подчеркнул Александр Полоротов.
Следующий поток обучения уже готовится к старту.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6
Datanomix Academy приглашает на онлайн-конференцию:
📅 19 августа 2025 | 🕒 15:00 (по Астане)
Узнайте, как получить грант по программе Tech Orda 2025 и за полгода:
⚫️ Освоить Qlik Sense и создавать аналитические дашборды.
⚫️ Управлять AI/ML-продуктами — от идеи до запуска.
Спикеры:
👩💼 Татьяна Дубовая — руководитель Datanomix Academy
Академия и грантовое обучение: миссия, результаты, возможности
👩🏻💻 Анель Кыдырбекова — Data Consultant, Qlik Data Architect
Практический анализ данных в Qlik Sense: возможности и реальные кейсы
🧑🔧 Ренат Алимбеков — AI инженер, автор курса
Управление AI/ML-продуктами: от идеи до успешного запуска
Почему стоит участвовать:
✅ Узнаете, как работает грантовая программа и кто может подать заявку.
✅ Получите обзор современных инструментов и технологий.
✅ Увидите реальные примеры применения Qlik.
✅ Сможете задать вопросы напрямую экспертам.
Регистрация обязательна: https://datanomix.pro/techorda2025
📅 19 августа 2025 | 🕒 15:00 (по Астане)
Узнайте, как получить грант по программе Tech Orda 2025 и за полгода:
Спикеры:
👩💼 Татьяна Дубовая — руководитель Datanomix Academy
Академия и грантовое обучение: миссия, результаты, возможности
👩🏻💻 Анель Кыдырбекова — Data Consultant, Qlik Data Architect
Практический анализ данных в Qlik Sense: возможности и реальные кейсы
🧑🔧 Ренат Алимбеков — AI инженер, автор курса
Управление AI/ML-продуктами: от идеи до успешного запуска
Почему стоит участвовать:
Регистрация обязательна: https://datanomix.pro/techorda2025
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Datanomika (Alex Polorotov)
В этом выпуске подкаста "AI Ойбай" вы узнаете:
• Как получить скидку 5% на инвестиции с помощью GPT: Чат GPT выступил в роли лидогенератора и помог Виталию получить спецусловия, доказав, что скоро наступит эра GPT Optimization.
• Что такое MCP — "универсальный USB-C адаптер для ИИ-агентов": Этот протокол, созданный Antropic и поддержанный Google и OpenAI, позволит вашему ИИ-агенту общаться со внешним миром и, например, самостоятельно бронировать вам командировки в Booking.
• Почему люди больше не нужны для ML-позиций: В ходе платного тестового задания ИИ-агент (Claude) справился с работой на 22% лучше, чем лучший человеческий кандидат.
• Как ИИ-агенты учатся на ошибках, которые человек совершит снова: Агенты Уровня 4 (самообучающиеся) могут хранить свой опыт и избегать однотипных ошибок, которые постоянно совершает даже зрелый агент Уровня 3.
• За что человеку будут платить в будущем: Виталий утверждает, что ИИ уже лучше думает, планирует и прорабатывает стратегии, чем "белые воротнички". Ваше главное конкурентное преимущество — готовность взять на себя ответственность.
• Почему цифровой мир сейчас неудобен для ИИ: Насколько нам легко ориентироваться в интернете, настолько ИИ-агентам сложно, потому что все сайты и интерфейсы спроектированы исключительно для людей (например, всплывающие баннеры).
👉 Смотрите выпуск, чтобы понять, почему ИИ становится вашим "экзокортексом" и как устроены автономные экосистемы (Уровень 5), где агенты нанимают друг друга для совместной работы (протокол A2A)!
Переходите по ссылке в шапке профиля или ищите на YouTube "AI Ойбай | ИИ-агенты: новые коллеги или конкуренты?"
https://youtu.be/nkcKiSQIEXI
• Как получить скидку 5% на инвестиции с помощью GPT: Чат GPT выступил в роли лидогенератора и помог Виталию получить спецусловия, доказав, что скоро наступит эра GPT Optimization.
• Что такое MCP — "универсальный USB-C адаптер для ИИ-агентов": Этот протокол, созданный Antropic и поддержанный Google и OpenAI, позволит вашему ИИ-агенту общаться со внешним миром и, например, самостоятельно бронировать вам командировки в Booking.
• Почему люди больше не нужны для ML-позиций: В ходе платного тестового задания ИИ-агент (Claude) справился с работой на 22% лучше, чем лучший человеческий кандидат.
• Как ИИ-агенты учатся на ошибках, которые человек совершит снова: Агенты Уровня 4 (самообучающиеся) могут хранить свой опыт и избегать однотипных ошибок, которые постоянно совершает даже зрелый агент Уровня 3.
• За что человеку будут платить в будущем: Виталий утверждает, что ИИ уже лучше думает, планирует и прорабатывает стратегии, чем "белые воротнички". Ваше главное конкурентное преимущество — готовность взять на себя ответственность.
• Почему цифровой мир сейчас неудобен для ИИ: Насколько нам легко ориентироваться в интернете, настолько ИИ-агентам сложно, потому что все сайты и интерфейсы спроектированы исключительно для людей (например, всплывающие баннеры).
👉 Смотрите выпуск, чтобы понять, почему ИИ становится вашим "экзокортексом" и как устроены автономные экосистемы (Уровень 5), где агенты нанимают друг друга для совместной работы (протокол A2A)!
Переходите по ссылке в шапке профиля или ищите на YouTube "AI Ойбай | ИИ-агенты: новые коллеги или конкуренты?"
https://youtu.be/nkcKiSQIEXI
YouTube
ИИ-агенты: новые коллеги или конкуренты?
Подкаст с Виталием Тренкеншу — о том, как ИИ меняет привычные инструменты и наше отношение к работе.
Почему Google уже не справляется с ролью главного источника знаний и как на смену ему приходят ИИ-агенты. Зачем нужен новый протокол MCP, чтобы агенты могли…
Почему Google уже не справляется с ролью главного источника знаний и как на смену ему приходят ИИ-агенты. Зачем нужен новый протокол MCP, чтобы агенты могли…
🔥4
Forwarded from Vitaliy Trenkenshu (Datanomix)
Сделал AI-помощника для специалистов по закупкам Казахстана.
Он помогает понять рыночную цену на товар на госзакупках. А также определить код ЕНСТРУ этого товара.
Как это работает: вводите наименование и характеристики (например, "Бумага А4, 80 гр").
Он ищет по договорам и техспекам с портала госзакупок, находит топ 10-25 релевантных договоров, анализирует их спецификации и выдает цену-ориентир за единицу товара и код ЕНСТРУ.
Это поможет не закупать товары втридорого (что иногда случается). А также сформировать переговорную позицию с поставщиком и отстоять более выгодную цену. Ну или найти альтернативных поставщиков.
Пока в тестовом-демонстрационном режиме.
Буду благодарен за обратную связь.
https://buyer.kz.redflags.ai/
Он помогает понять рыночную цену на товар на госзакупках. А также определить код ЕНСТРУ этого товара.
Как это работает: вводите наименование и характеристики (например, "Бумага А4, 80 гр").
Он ищет по договорам и техспекам с портала госзакупок, находит топ 10-25 релевантных договоров, анализирует их спецификации и выдает цену-ориентир за единицу товара и код ЕНСТРУ.
Это поможет не закупать товары втридорого (что иногда случается). А также сформировать переговорную позицию с поставщиком и отстоять более выгодную цену. Ну или найти альтернативных поставщиков.
Пока в тестовом-демонстрационном режиме.
Буду благодарен за обратную связь.
https://buyer.kz.redflags.ai/
🔥6
Forwarded from Datanomika (Alex Polorotov)
В новом выпуске AI Ойбай к Александру Полоротову присоединяется Арман Асакаев, Fintech AI Center.
В этом выпуске вы узнаете:
• Дефицит данных и теневой рынок: Банки и финансовые организации сталкиваются с проблемой недостаточности данных, особенно когда им нужно выйти в новые географические (например, ВКО) или клиентские сегменты, где у них нет репрезентативной выборки. Поскольку получить эти данные легально сложно, их отсутствие порождает нелегальный рынок.
• Data Marketplace (Safe Zone): Для решения проблем с данными и утечками Арман и его команда пилотируют Data Marketplace, или "Safe Zone". Эта площадка предназначена для обмена, аренды и продажи данных, что позволит стартапам и крупным игрокам тестировать модели. Проект запущен в пилотном режиме с 11 потребителями данных и четырьмя поставщиками.
• Инновационные технологии для приватности (PETs): Маркетплейс работает благодаря двум ключевым технологиям, обеспечивающим юридическую чистоту и безопасность:
1. Синтетические данные: Данные, сгенерированные с помощью генеративного ИИ (двух нейросетей, синтезатора и дискриминатора) на основе реальных данных. Они не содержат ни одной реальной записи, но при этом сохраняют важные статистические взаимосвязи и распределения (например, слабые зависимости между возрастом, регионом и покупательским поведением).
2. Конфиденциальные вычисления (Confidential Computing): Используется аппаратное шифрование (приватный ключ в процессоре) для создания зашифрованной, «темной» зоны. Владелец данных шифрует данные, а владелец модели шифрует модель, и оба отправляют их на процессор. Процессор выполняет расчеты внутри этой зоны, и ни одна из сторон не видит активов другой. Юридически это не считается передачей данных, что делает процесс легальным.
Смотрите полный выпуск, чтобы узнать, как эти технологии изменят финансовый рынок Центральной Азии.
https://www.youtube.com/watch?v=kvJREg_lhmw
В этом выпуске вы узнаете:
• Дефицит данных и теневой рынок: Банки и финансовые организации сталкиваются с проблемой недостаточности данных, особенно когда им нужно выйти в новые географические (например, ВКО) или клиентские сегменты, где у них нет репрезентативной выборки. Поскольку получить эти данные легально сложно, их отсутствие порождает нелегальный рынок.
• Data Marketplace (Safe Zone): Для решения проблем с данными и утечками Арман и его команда пилотируют Data Marketplace, или "Safe Zone". Эта площадка предназначена для обмена, аренды и продажи данных, что позволит стартапам и крупным игрокам тестировать модели. Проект запущен в пилотном режиме с 11 потребителями данных и четырьмя поставщиками.
• Инновационные технологии для приватности (PETs): Маркетплейс работает благодаря двум ключевым технологиям, обеспечивающим юридическую чистоту и безопасность:
1. Синтетические данные: Данные, сгенерированные с помощью генеративного ИИ (двух нейросетей, синтезатора и дискриминатора) на основе реальных данных. Они не содержат ни одной реальной записи, но при этом сохраняют важные статистические взаимосвязи и распределения (например, слабые зависимости между возрастом, регионом и покупательским поведением).
2. Конфиденциальные вычисления (Confidential Computing): Используется аппаратное шифрование (приватный ключ в процессоре) для создания зашифрованной, «темной» зоны. Владелец данных шифрует данные, а владелец модели шифрует модель, и оба отправляют их на процессор. Процессор выполняет расчеты внутри этой зоны, и ни одна из сторон не видит активов другой. Юридически это не считается передачей данных, что делает процесс легальным.
Смотрите полный выпуск, чтобы узнать, как эти технологии изменят финансовый рынок Центральной Азии.
https://www.youtube.com/watch?v=kvJREg_lhmw
YouTube
Утечки, синтетические данные и как зарабатывают, не нарушая закон
Арман Асакаев, основатель и член Попечительского совета центра FinTech AI Center, рассказывает, куда движется рынок ИИ и почему данные — главный барьер и главный ресурс. Искусственный интеллект и данные становятся новой валютой времени, и Казахстан уже делает…
🔥2
Forwarded from DigitalBusiness.kz
Казахстанский стартап научил ИИ понимать закупки. Вот как это поможет бизнесу
Крупные казахстанские компании стабильно теряют часть выделенных на закупки средств из-за завышенных цен, даже если все процедуры корректны.
За решение этой проблемы взялась команда казахстанского предпринимателя Виталия Тренкеншу. Несколько лет они создавали аналитические системы для госорганов Казахстана, помогая выявлять коррупционные схемы в сфере госзакупок под брендом Datanomix. В 2025 году команда совершила пивот, чтобы применить технологии и накопленную экспертизу в сфере риск-аналитики в коммерческом секторе, и создала стартап Redflags.ai.
Подробнее на сайте.
Крупные казахстанские компании стабильно теряют часть выделенных на закупки средств из-за завышенных цен, даже если все процедуры корректны.
За решение этой проблемы взялась команда казахстанского предпринимателя Виталия Тренкеншу. Несколько лет они создавали аналитические системы для госорганов Казахстана, помогая выявлять коррупционные схемы в сфере госзакупок под брендом Datanomix. В 2025 году команда совершила пивот, чтобы применить технологии и накопленную экспертизу в сфере риск-аналитики в коммерческом секторе, и создала стартап Redflags.ai.
Подробнее на сайте.
🔥7
Forwarded from Татьяна Дубовая
Qlik 2026: единственный шанс получить инсайты от вендора
9 декабря в 15:00 по Астане состоится закрытая встреча профессионального сообщества, посвящённая развитию Qlik на 2026 год.
Спикер: Александр Полоротов, Co-founder Datanomix.pro
Это единственная возможность узнать о ключевых изменениях напрямую от Qlik Partner Ambassador.
📌 Записи не будет — только прямой эфир
Что вас ждёт:
⚫️ Новости из Qlik: обзор направлений развития платформы.
⚫️ Обновления Qlik 2026: изменения в продуктах, сервисах и экосистеме.
⚫️ Инсайты партнёрского сообщества: информация, ранее доступная только партнёрам.
⚫️ Практическая польза: влияние на аналитику, автоматизацию и процессы принятия решений.
⚫️ Q&A: вопросы напрямую эксперту от вендора.
Кому будет полезно:
Руководителям IT и аналитикам, BI-разработчикам, Data Engineers и всем, кто работает с Qlik.
⚡️Забронируйте место прямо сейчас
9 декабря в 15:00 по Астане состоится закрытая встреча профессионального сообщества, посвящённая развитию Qlik на 2026 год.
Спикер: Александр Полоротов, Co-founder Datanomix.pro
Это единственная возможность узнать о ключевых изменениях напрямую от Qlik Partner Ambassador.
📌 Записи не будет — только прямой эфир
Что вас ждёт:
Кому будет полезно:
Руководителям IT и аналитикам, BI-разработчикам, Data Engineers и всем, кто работает с Qlik.
⚡️Забронируйте место прямо сейчас
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Datanomix Academy
AI-мониторинг изнутри: Как мы в Datanomix построили систему контроля проектов
В управлении проектами часто работает «человеческий фактор»: менеджер причесал отчет, юрист просмотрел риск в контракте, а в рабочем чате назревает конфликт, который все игнорируют.
Мы в Datanomix решили эту проблему через автоматизацию. Приглашаем вас на технический разбор нашей внутренней системы мониторинга.
Дата: 25 февраля 2026 в 15:00 (Астана)
Спикер: Никита Сусоев, Аккаунт-директор Datanomix.pro / redflags.ai
О чем расскажем без прикрас:
⚫️ Архитектура: Как связать 5 AI-агентов через LangGraph.
⚫️ RAG: Как мы нарезаем и векторизуем данные, чтобы поиск не «галлюцинировал».
⚫️ Экономика: Сколько реально стоят токены LLM при ежедневной работе.
⚫️ Инструменты: Опыт разработки на Google Antigravity.
Это не теоретический вебинар, а демонстрация работающей системы: от графа взаимодействий до live-демо.
Зарегистрироваться на вебинар👈
В управлении проектами часто работает «человеческий фактор»: менеджер причесал отчет, юрист просмотрел риск в контракте, а в рабочем чате назревает конфликт, который все игнорируют.
Мы в Datanomix решили эту проблему через автоматизацию. Приглашаем вас на технический разбор нашей внутренней системы мониторинга.
Дата: 25 февраля 2026 в 15:00 (Астана)
Спикер: Никита Сусоев, Аккаунт-директор Datanomix.pro / redflags.ai
О чем расскажем без прикрас:
Это не теоретический вебинар, а демонстрация работающей системы: от графа взаимодействий до live-демо.
Зарегистрироваться на вебинар
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Forwarded from Datanomix Academy
1000 товаров vs 50 000 тендеров: как AI автоматизирует подбор лотов
05.03.2026 в 15:00 на вебинаре Datanomix мы разберем, как AI-технологии меняют правила игры в procurement.
Спикер: Виталий Тренкеншу, CEO, Datanomix.pro, bids.do, эксперт в области AI и автоматизации данных.
Детально разберем кейс и архитектуру bids.do — тендерного агрегатора, который заменяет рутину эффективным трехстадийным AI-pipeline.
В программе вебинара:
1. Retrieve: алгоритмы гибридного поиска релевантных кандидатов среди тысяч лотов.
2. Enrich: автоматическое извлечение требований из ТЗ и документации.
3. Rerank: оценка соответствия и финальный скоринг.
Кого ждем на встрече:
- Поставщиков с широким каталогом (500+ позиций), работающих с госзакупками.
- CTO и техлидов, проектирующих системы автоматизации закупок.
- Product-менеджеров, внедряющих AI-поиск и матчинг в свои продукты.
Забронировать место на вебинаре: https://datanomix.pro/bids_do-architecture
Масштабировать участие в госзакупках вручную — путь к выгоранию тендерного отдела. Когда в каталоге 1000+ позиций, а на goszakup.gov.kz падают десятки тысяч лотов, стандартные ключевые слова перестают работать. Менеджеры тонут в PDF-инструкциях, а компания упускает прибыльные контракты.
05.03.2026 в 15:00 на вебинаре Datanomix мы разберем, как AI-технологии меняют правила игры в procurement.
Спикер: Виталий Тренкеншу, CEO, Datanomix.pro, bids.do, эксперт в области AI и автоматизации данных.
Детально разберем кейс и архитектуру bids.do — тендерного агрегатора, который заменяет рутину эффективным трехстадийным AI-pipeline.
В программе вебинара:
1. Retrieve: алгоритмы гибридного поиска релевантных кандидатов среди тысяч лотов.
2. Enrich: автоматическое извлечение требований из ТЗ и документации.
3. Rerank: оценка соответствия и финальный скоринг.
Кого ждем на встрече:
- Поставщиков с широким каталогом (500+ позиций), работающих с госзакупками.
- CTO и техлидов, проектирующих системы автоматизации закупок.
- Product-менеджеров, внедряющих AI-поиск и матчинг в свои продукты.
Забронировать место на вебинаре: https://datanomix.pro/bids_do-architecture
Forwarded from Datanomika (Alex Polorotov)
https://www.velodb.io/blog/velodb-datanomix-partnership-ai-data-infrastructure
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
www.velodb.io
VeloDB Partners with Datanomix.pro to Bring AI-Ready Data Infrastructure to Central Asia
VeloDB partners with Datanomix.pro to bring real-time analytics and AI-ready data infrastructure to Central Asia. The partnership combines VeloDB's unified SQL engine with Datanomix.pro's regional expertise to help organizations build RAG systems, AI copilots…
🔥4
На технологическом саммите K-Tech 2026 в Астане сооснователь Datanomix.pro Александр Полоротов поделился инсайтами о том, почему старая модель цифровизации больше не работает и как бизнес переходит на рельсы AI-first.
Главные тезисы выступления, которые стоит внедрить уже сегодня:
Зрелость бизнеса теперь измеряется не просто наличием софта, а количеством решений, которые AI-агенты принимают для роста прибыли (P&L).
«Сейчас наиболее эффективно использовать не 50 сеньор-разработчиков, а двух, обвешанных AI-агентами, которые их усиливают», — Александр Полоротов.
Отрезвляющие «факапы» и дофаминовая ловушка
Интеграция ИИ — это не только магия, но и скрытые камни:
1. Дофаминовая ловушка: Успешный пилот вызывает у боссов эйфорию. Кажется, что масштабировать ИИ на всю компанию можно за пару кликов, но это иллюзия.
2. Garbage In — Garbage Out: Если в вашей компании бардак с базами данных, то ИИ на входе получит мусор и на выходе выдаст мусор. Data Governance становится базовым выживанием.
3. Цена неточного промпта: Спикер поделился личным факапом — из-за криво сформулированной команды при обучении «вайб-кодингу» нейросеть поняла все слишком буквально и подчистила данные на ПК. Архитектурный контроль человека все еще рулит!
Разбор кейсов и трендов читайте в первоисточнике: Статья на Datanomix.pro
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
datanomix.pro
AI-first компании: Александр Полоротов рассказал о будущем бизнеса на K-Tech 2026
На саммите K-Tech 2026 Александр Полоротов представил концепцию AI-first компаний, рассказал о внедрении AI-агентов, вайб-кодинге и новой модели цифровой трансформации бизнеса.
🔥7
AI-агенты не заменят дашборды — они станут их логичным продолжением.
На Business Technology Expo 2026 сооснователь Datanomix.pro Александр Полоротов представил концепцию гибридной архитектуры данных для Agentic AI. По его мнению, будущее корпоративной аналитики — в сокращении пути от бизнес-сигнала к действию за счет совместной работы BI-систем и AI-агентов.
Ключевые тезисы:
⚫️ Дашборды остаются основным инструментом контроля и принятия решений для человека.
⚫️ AI-агенты становятся исполнительным слоем, способным не только анализировать данные, но и инициировать бизнес-действия.
⚫️ Существующие BI-системы должны использоваться как надежный источник данных (Ground Truth) для ИИ, а на первом этапе агентам рекомендуется предоставлять доступ только на чтение (read-only).
⚫️ Для Agentic AI необходимы семантический слой метрик и real-time аналитические базы данных.
⚫️ В критически важных процессах обязательным остается принцип Human in the Loop — финальное решение принимает человек.
Среди представленных кейсов — проекты в реальном секторе, антифроде и управлении товарными остатками, где применение AI-решений обеспечило значительный экономический эффект и помогло предотвратить многомиллионные потери.
Подробнее: Статья Datanomix.pro
На Business Technology Expo 2026 сооснователь Datanomix.pro Александр Полоротов представил концепцию гибридной архитектуры данных для Agentic AI. По его мнению, будущее корпоративной аналитики — в сокращении пути от бизнес-сигнала к действию за счет совместной работы BI-систем и AI-агентов.
Ключевые тезисы:
Среди представленных кейсов — проекты в реальном секторе, антифроде и управлении товарными остатками, где применение AI-решений обеспечило значительный экономический эффект и помогло предотвратить многомиллионные потери.
Подробнее: Статья Datanomix.pro
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
datanomix.pro
AI-агенты и BI-системы: Александр Полоротов представил гибридную архитектуру данных на BT Expo 2026
На BT Expo 2026 Александр Полоротов рассказал о гибридной архитектуре данных для Agentic AI, роли BI-систем, AI-агентов и автоматизации бизнес-процессов на основе аналитики.
🔥3
Хаос в ERP-системах стоит крупному бизнесу от 6% до 12% бюджета на закупки. Как навести порядок? 🤦♂️💼
Знакомая ситуация: один филиал закупает «Бумага А4 80г белая», а второй — «Офисная бумага А4 80 gsm». Текстовое совпадение для систем — всего около 38%. Из-за дубликатов история закупок дробится, автоматическое сравнение цен становится невозможным, а миграция на новые ERP-системы затягивается на годы.
Команда Datanomix.pro объявила об официальном запуске решения этой проблемы — AI-платформы Catalog Hub! 🚀
Это «умный шлюз» перед загрузкой данных в MDM или ERP-системы. Сервис принимает на вход хаотичный текст из прайс-листов или тендеров и мгновенно превращает его в структурированный JSON-контракт.
Ключевые возможности Catalog Hub:
⚫️ Классифицировать (
⚫️ Нормализовать (
⚫️ Распознавать (
⚫️ Обогащать (
🎯 Главное отличие от обычных нейросетей (LLM): Стандартные языковые модели нестабильны и могут выдумывать характеристики или менять ключи данных. Архитектура Catalog Hub построена на строгом реестре свойств с глобальными ID и специальном QA-пайплайне.
Это гарантирует 100% повторяемость: один и тот же входящий текст всегда будет давать одинаковый предсказуемый результат на выходе.
📊 Эффект для бизнеса: «Мы не пытаемся заменить существующие MDM или ERP-системы, — подчеркивают разработчики. — Catalog Hub встраивается в текущий ИТ-стек и берет на себя самую грязную работу». Вместо года ручного труда и бесконечных совещаний бизнес получает чистый мастер-каталог за считанные недели, что позволяет запустить ERP-систему на 3–6 месяцев раньше запланированного.
⚡️ Условия тест-драйва: Платформа уже доступна для интеграции через API (базовая стоимость — $50 за 1 000 запросов). Чтобы оценить качество обработки на собственных справочниках, первые 500 API-запросов доступны бесплатно. Этого объема достаточно для прогона 125–250 позиций через полный цикл очистки.
👉 Проверить свои SKU и оставить заявку на пилотный проект можно на официальном сайте: catalog.redflags.ai
Знакомая ситуация: один филиал закупает «Бумага А4 80г белая», а второй — «Офисная бумага А4 80 gsm». Текстовое совпадение для систем — всего около 38%. Из-за дубликатов история закупок дробится, автоматическое сравнение цен становится невозможным, а миграция на новые ERP-системы затягивается на годы.
Команда Datanomix.pro объявила об официальном запуске решения этой проблемы — AI-платформы Catalog Hub! 🚀
Это «умный шлюз» перед загрузкой данных в MDM или ERP-системы. Сервис принимает на вход хаотичный текст из прайс-листов или тендеров и мгновенно превращает его в структурированный JSON-контракт.
Ключевые возможности Catalog Hub:
/classify): определяет точный код категории каталога с точностью до 97% (в топ-5 результатов). /normalize): извлекает характеристики (размер, плотность, цвет) и приводит единицы измерения к единому стандарту (превращает «80 gsm», «80г» и «80 г/м²» в единый понятный ИТ-формат). /identify): алгоритм распознает бренд, модель и артикул производителя (MPN). /enrich): автоматически находит технические параметры товара в открытых каталогах производителей и datasheet-файлах.🎯 Главное отличие от обычных нейросетей (LLM): Стандартные языковые модели нестабильны и могут выдумывать характеристики или менять ключи данных. Архитектура Catalog Hub построена на строгом реестре свойств с глобальными ID и специальном QA-пайплайне.
Это гарантирует 100% повторяемость: один и тот же входящий текст всегда будет давать одинаковый предсказуемый результат на выходе.
📊 Эффект для бизнеса: «Мы не пытаемся заменить существующие MDM или ERP-системы, — подчеркивают разработчики. — Catalog Hub встраивается в текущий ИТ-стек и берет на себя самую грязную работу». Вместо года ручного труда и бесконечных совещаний бизнес получает чистый мастер-каталог за считанные недели, что позволяет запустить ERP-систему на 3–6 месяцев раньше запланированного.
⚡️ Условия тест-драйва: Платформа уже доступна для интеграции через API (базовая стоимость — $50 за 1 000 запросов). Чтобы оценить качество обработки на собственных справочниках, первые 500 API-запросов доступны бесплатно. Этого объема достаточно для прогона 125–250 позиций через полный цикл очистки.
👉 Проверить свои SKU и оставить заявку на пилотный проект можно на официальном сайте: catalog.redflags.ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
catalog.redflags.ai
Catalog Hub — AI-нормализация номенклатуры для ERP и закупок
Catalog Hub приводит хаотичную номенклатуру к структурированному виду до того, как она попадает в ERP или MDM. Готовый JSON для вашего мастер-справочника.
🔥5
От автоматизации процессов — к «облаку навыков»: как ИИ превращает экспертизу лучших сотрудников в актив компании
Большинство компаний совершают одну и ту же ошибку: пытаются автоматизировать регламенты и очевидные действия. Но оцифровка стандартных инструкций больше не приносит прибыли. Настоящая ценность скрыта в уникальных подходах ваших лучших сотрудников.
На технологическом кемпе AI Camp сооснователь Datanomix.pro Александр Полоротов представил принципиально новый подход к управлению: извлечение и масштабирование навыков с помощью ИИ-агентов.
📌 Главные инсайты воркшопа:
Смените фокус. Вместо вопроса «Что мы можем автоматизировать?» задайте другой: «Какой подход к работе или навык лучшего сотрудника нам нужно масштабировать прямо сейчас?». Задача ИИ — не заставить всех следовать формальному скрипту, а скопировать успешный опыт лидера и передать его остальным.
Анатомия навыка. Чтобы перенести экспертизу в «облако навыков» компании, ее нужно разложить на 4 элемента: триггеры, рабочая среда (CRM, 1С), база знаний и критерии качества.
Чат-бот ≠ ИИ-агент. Бот — это лишь интерфейс. ИИ-агент — самостоятельная сущность, способная принимать решения и совершать действия, сокращая путь от сигнала до результата.
Экономика будущего. Интеграция ИИ меняет структуру P&L-отчетов. Появляется статья расходов P&R (оплата токенов за действия агентов). Бизнес перейдет от оценки «софта и зарплат» к оценке стоимости каждого полезного действия ИИ.
🛠 7 шагов к извлечению корпоративной экспертизы:
От диагностики «узкого места» бизнеса в воронке до определения зон риска, где ошибка ИИ-агента недопустима. Методология позволяет не просто автоматизировать рутину, а зафиксировать ключевой управленческий навык.
Полный текст статьи и разбор кейса доступны по ссылке
Большинство компаний совершают одну и ту же ошибку: пытаются автоматизировать регламенты и очевидные действия. Но оцифровка стандартных инструкций больше не приносит прибыли. Настоящая ценность скрыта в уникальных подходах ваших лучших сотрудников.
На технологическом кемпе AI Camp сооснователь Datanomix.pro Александр Полоротов представил принципиально новый подход к управлению: извлечение и масштабирование навыков с помощью ИИ-агентов.
📌 Главные инсайты воркшопа:
Смените фокус. Вместо вопроса «Что мы можем автоматизировать?» задайте другой: «Какой подход к работе или навык лучшего сотрудника нам нужно масштабировать прямо сейчас?». Задача ИИ — не заставить всех следовать формальному скрипту, а скопировать успешный опыт лидера и передать его остальным.
Анатомия навыка. Чтобы перенести экспертизу в «облако навыков» компании, ее нужно разложить на 4 элемента: триггеры, рабочая среда (CRM, 1С), база знаний и критерии качества.
Чат-бот ≠ ИИ-агент. Бот — это лишь интерфейс. ИИ-агент — самостоятельная сущность, способная принимать решения и совершать действия, сокращая путь от сигнала до результата.
Экономика будущего. Интеграция ИИ меняет структуру P&L-отчетов. Появляется статья расходов P&R (оплата токенов за действия агентов). Бизнес перейдет от оценки «софта и зарплат» к оценке стоимости каждого полезного действия ИИ.
🛠 7 шагов к извлечению корпоративной экспертизы:
От диагностики «узкого места» бизнеса в воронке до определения зон риска, где ошибка ИИ-агента недопустима. Методология позволяет не просто автоматизировать рутину, а зафиксировать ключевой управленческий навык.
Вывод для собственников: Не гонитесь за трендами и не автоматизируйте процессы ради автоматизации. Идите от бизнес-цели на год, находите скрытые точки роста и превращайте хаотичные ИТ-эксперименты в структурированные цифровые активы.
Полный текст статьи и разбор кейса доступны по ссылке
datanomix.pro
От автоматизации процессов к облаку навыков: как превратить экспертизу лучших сотрудников в актив компании при помощи ИИ
Вместо ручного поиска: как сквозные AI-конвейеры автоматизируют анализ тендеров и подбор товаров
Классический поиск по ключевым словам в тендерных агрегаторах зашел в тупик. Когда у поставщика в каталоге 10–17 тысяч позиций, менеджеры тратят часы на чтение ТЗ, но в 99% случаев лоты уходят в мусор из-за несовпадения одной мелкой характеристики. Раздувать штат тендерных специалистов неэффективно.
На примере нового проекта bids.do управляющий партнер Datanomix.pro Виталий Тренкеншу рассказал, как перевести эту рутину на семантический матчинг и нейросети.
🛠 Архитектура решения: двухэтапный AI-конвейер
Прямое сравнение миллионов лотов с тысячами товаров «в лоб» через LLM стоило бы космических денег. Поэтому разработчики внедрили двухшаговую систему:
Этап Retriever: Комбинация полнотекстового (BM25) и векторного поиска. Задача — быстро и дешево отсечь лишнее и сузить гигантский каталог до 30–40 потенциальных кандидатов.
Этап Reranker: Отобранные позиции вместе с текстом техзадания отправляются в большую языковую модель (LLM), которая проводит детальный аудит параметров.
📌 Ключевые инженерные и бизнес-выводы:
Борьба с «черным ящиком». Бизнес не верит абстрактным оценкам вроде «соответствие 85%». Критически важная фича системы — развернутое текстовое обоснование от ИИ. Менеджер четко видит, по какому именно пункту (сроки, гарантия, характеристики) товар подходит или не подходит.
Оптимизация стоимости токенов. Первая версия архитектуры выдавала расчетную стоимость затрат на ИИ в $19 млн в год. Продукт спасли две оптимизации: предварительная фильтрация категорий (снизила затраты в 100 раз) и групповой запрос Listwise Reranking (сократил расходы еще в 6 раз).
Точность на редких товарах. Стандартные ML-модели путаются в гигантских бизнес-справочниках. Проблему решили через ИИ-обогащение контекста на базе анализа 1 млн реальных техспецификаций. Это дало точность в 85% даже на редких позициях.
Подробнее: статья Datanomix.pro
Классический поиск по ключевым словам в тендерных агрегаторах зашел в тупик. Когда у поставщика в каталоге 10–17 тысяч позиций, менеджеры тратят часы на чтение ТЗ, но в 99% случаев лоты уходят в мусор из-за несовпадения одной мелкой характеристики. Раздувать штат тендерных специалистов неэффективно.
На примере нового проекта bids.do управляющий партнер Datanomix.pro Виталий Тренкеншу рассказал, как перевести эту рутину на семантический матчинг и нейросети.
🛠 Архитектура решения: двухэтапный AI-конвейер
Прямое сравнение миллионов лотов с тысячами товаров «в лоб» через LLM стоило бы космических денег. Поэтому разработчики внедрили двухшаговую систему:
Этап Retriever: Комбинация полнотекстового (BM25) и векторного поиска. Задача — быстро и дешево отсечь лишнее и сузить гигантский каталог до 30–40 потенциальных кандидатов.
Этап Reranker: Отобранные позиции вместе с текстом техзадания отправляются в большую языковую модель (LLM), которая проводит детальный аудит параметров.
📌 Ключевые инженерные и бизнес-выводы:
Борьба с «черным ящиком». Бизнес не верит абстрактным оценкам вроде «соответствие 85%». Критически важная фича системы — развернутое текстовое обоснование от ИИ. Менеджер четко видит, по какому именно пункту (сроки, гарантия, характеристики) товар подходит или не подходит.
Оптимизация стоимости токенов. Первая версия архитектуры выдавала расчетную стоимость затрат на ИИ в $19 млн в год. Продукт спасли две оптимизации: предварительная фильтрация категорий (снизила затраты в 100 раз) и групповой запрос Listwise Reranking (сократил расходы еще в 6 раз).
Точность на редких товарах. Стандартные ML-модели путаются в гигантских бизнес-справочниках. Проблему решили через ИИ-обогащение контекста на базе анализа 1 млн реальных техспецификаций. Это дало точность в 85% даже на редких позициях.
Итог: Технологии выходят на уровень, когда ИИ берет на себя не просто рассылку уведомлений, а чтение сложных документов и сопоставление их с прайсами. В закупках начнут побеждать те, кто заменит рутину алгоритмическими конвейерами.
Подробнее: статья Datanomix.pro
datanomix.pro
ИИ вместо тендерного отдела: как bids.do автоматизирует поиск закупок и подбор товаров
Виталий Тренкеншу представил AI-платформу Bids.do для автоматизации тендеров. Как искусственный интеллект анализирует закупки, подбирает товары и снижает затраты бизнеса.
🔥3
Trusted Kazakhstan: почему международный IT-бизнес выбирает Казахстан🇰🇿
Аккаунт-директор Datanomix.pro Никита Сусоев стал гостем нового выпуска подкаста Digital Business × Astana Hub, посвященного феномену Trusted Kazakhstan — формированию Казахстана как надежной экосистемы для развития международного IT-бизнеса.
Вместе с CEO Astana Hub Магжаном Мадиевым и основателем Digital Business Виталием Волянюком обсудили:
• как изменилась IT-экосистема Казахстана после 2022 года;
• влияние релокации специалистов и компаний на рынок и IT-экспорт;
• роль Astana Hub в привлечении международных проектов и инвестиций;
• запуск Digital Nomad Visa и условия для иностранных специалистов;
• инфраструктуру для жизни и работы экспатов — от банковских сервисов до образования и языковой среды.
🔗 Подробнее о ключевых тезисах дискуссии, опыте Никиты Сусоева и ссылка на полный выпуск — в статье: https://datanomix.pro/articles/trusted-kazakhstan-digital-business
Аккаунт-директор Datanomix.pro Никита Сусоев стал гостем нового выпуска подкаста Digital Business × Astana Hub, посвященного феномену Trusted Kazakhstan — формированию Казахстана как надежной экосистемы для развития международного IT-бизнеса.
Вместе с CEO Astana Hub Магжаном Мадиевым и основателем Digital Business Виталием Волянюком обсудили:
• как изменилась IT-экосистема Казахстана после 2022 года;
• влияние релокации специалистов и компаний на рынок и IT-экспорт;
• роль Astana Hub в привлечении международных проектов и инвестиций;
• запуск Digital Nomad Visa и условия для иностранных специалистов;
• инфраструктуру для жизни и работы экспатов — от банковских сервисов до образования и языковой среды.
🔗 Подробнее о ключевых тезисах дискуссии, опыте Никиты Сусоева и ссылка на полный выпуск — в статье: https://datanomix.pro/articles/trusted-kazakhstan-digital-business
🔥1