AI DECISIONING
It's all about decision making


비즈니스에 필요한 것은 단순한 분석과 예측이 아니라 현재의 의사결정입니다.
자동화 머신러닝을 넘어선 의사결정 솔루션 다빈치랩스를 경험해보세요.
AI DECISIONING
출시 기념 이벤트
DATA TO DECISION 

일반적인 인공지능 솔루션은 데이터의 패턴을 학습하거나 미래를 예측하는 데에만 집중해왔습니다. 
그러나 진정한 비즈니스 성과를 위해서는 분석된 결과를 토대로 최적의 비즈니스 전략을 검증해볼 수 있어야 합니다. 
AI Decisioning 은 비즈니스 KPI 를 기반으로 전략을 시뮬레이션하여 의사결정을 돕습니다. 

AUTO ANALYSIS MODULE

Future Prediction 


AUTO SUPERVISED LEARNING



비즈니스에서 미래를 정확히 예측할 수 있다면 얼마나 많은 효과가 있을까요?


보유하고 계신 데이터 속에 그 해답이 있습니다. 예측이 필요한 타겟을 정하기만 하면 자동으로 예측 모형을 개발할 수 있습니다.


Target Segmenting


AUTO

RULE SYSTEM



"계약율이 높은 고객들은 공통적으로

어떤 특성을 보일까?"


비즈니스 성과를 위해서 타겟 세그먼팅은 매우 중요합니다. 반응률이 높은 집단, 구매 확률이 높은 상품 추천 등 목표하는 특성에 맞는 대상을 군집화하여 맞춤형전략을 실행해보세요.

Future Forecast


AUTO TIME SERIES

ANALYSIS



제품 가격, 수요, 재고 관리 등 비즈니스 현장에서는 시간에 따라 엄밀하게 관리하고 예측해야 하는 대상이 존재합니다.


시계열분석을 활용하면 전문가가 아니더라도 자동으로 시간에 따른 타겟의 변화를 예측하여 타이밍에 맞는 전략을 실행할 수 있습니다.

Special Group Clustering


AUTO UNSUPERVISED LEARNING



데이터의 특성이 불분명한 경우에도 자동으로 특별한 성향을 지닌 군집을 분류해주며, 이를 통해 신규데이터의 이상치를 판별하거나 새로운 통찰을 얻을 수 있습니다.




DECISION MAKING MODULE

Segment Simulation


RULE OPTIMIZATION




"현재 타겟 고객들에게 이메일을 몇번 보내야 반응률이 올라갈까?"


AUTO RULE SYSTEM을 통해 생성된 타겟 세그먼트를 전략에 맞게 최적화할 수 있습니다. 세그먼트의 크기나 특성을 변경해가면서 타겟이 어떻게 변하는지 관찰할 수 있습니다.  

Optimize your Actions


SIMULATOR




"예측된 상품의 판매량보다 2배를 높이기 위해서는 무엇을 해야 할까?"


AUTO SUPERVISED LEARNING을 통해 예측된 타겟값을 목표에 맞게 변경하기 위해서 어떤 전략을 취해야 하는지 검증해볼 수 있습니다.

KPI-DRIVEN MACHINE LEARNING


일반적인 머신러닝은 비즈니스 성과와 관련성이 적은 통계 지표로 모델을 개발합니다. 
 그러나 다빈치랩스는 비즈니스 KPI 기반 모델링으로 보다 직관적이고 분명한 의사결정을 돕습니다. 



오직 다빈치랩스에서만 찾아볼 수 있는

별함은 무엇일까요?



다빈치랩스는

어떤 분야에서 활용되고 있을까요?

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현업 비즈니스 부서에서부터 데이터 전문가까지 모두가

 활용 가능한 다빈치랩스의 세부 기능을 살펴보세요.

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