Grip op veel tabellen
Tabeldata is eenvoudig te verzamelen en te lezen, maar inzicht wordt lastiger naarmate het aantal tabellen groeit. Machine learning vindt de patronen die ze verbinden.
Technologie · Data science en ML
Data science en machine learning: bruikbare inzichten uit tabel- en tijdreeksdata
De meeste bedrijfsdata staat in tabellen, vaak honderden of duizenden. Wij gebruiken data science en machine learning om die data, en de tijdreeksen die erin zitten, om te zetten in prognoses, voorspellingen en beslissingen.
- Inzichten uit honderden bedrijfstabellen
- Nauwkeurige prognoses uit tijdreeksdata
- Modellen voor klantverloop, fraude en klantwaarde
- 57% van ons team is gepromoveerd
- Duits bedrijf, werkt volgens de AVG
Bespreek uw project
5,0 18 reviews op Clutch Winnaar Go Global Awards
Vertrouwd door grote bedrijven, scale-ups en non-profits
Wat het u oplevert
Wat uw data kan doen
Data science haalt inzichten uit uw data; machine learning leert ervan om voorspellingen te doen.
Prognoses met tijdreeksen
Tijdreeksen voegen een expliciete volgorde toe aan uw waarnemingen. Die structuur modelleren is essentieel voor nauwkeurige prognoses.
Voorspellen wat ertoe doet
Van klantwaarde tot machinestoringen: modellen zetten historische data om in voorspellingen waarop uw teams kunnen handelen.
Wat wij leveren
Wat u ermee kunt doen
Typische doelen die we organisaties helpen bereiken met data science en machine learning.
- 01
Voorspelling van klantwaarde
Schat de toekomstige waarde van elke klant om acquisitie- en retentie-inspanningen te richten.
- 02
Analyse van klantverloop
Begrijp het klantverloop en herken de klanten die het meest waarschijnlijk vertrekken.
- 03
Productaanbevelingen
Beveel elke klant relevante producten aan op basis van gedrag en historie.
- 04
Financiële analyse en prognoses
Prognoses op basis van tijdreeksdata die rekening houden met meerdere reeksen en hun onderlinge afhankelijkheden.
- 05
Voorspellend onderhoud
Voorspel wanneer apparatuur aandacht nodig heeft, voordat die uitvalt.
- 06
Fraudedetectie
Detecteer frauduleuze transacties en activiteiten in uw data.
- 07
Spamdetectie
Classificeer en filter ongewenste berichten automatisch.
- 08
Handmatige data-invoer overbodig maken
Automatiseer het vastleggen van data die teams nu met de hand invoeren.
Weet u niet zeker wat u nodig hebt? Beschrijf het probleem en wij adviseren u over de aanpak.
Bespreek uw projectCase studies
Alle case studiesResultaten die we voor klanten behaalden
Financiële sector · Machine learning
Kredietscoringsmodel voor een mkb-financier
800+kenmerken uit 14 databronnen
Een machine-learningmodel dat wanbetaling door kredietnemers voorspelt en de kredietbeoordeling volledig automatiseert. Het verbetert de kwaliteit van de leningportefeuille en verkort de beslistijd van uren tot een fractie van een minuut.
Lees de case study
Bestuurdersscores op basis van telematica voor gebruiksafhankelijke verzekeringen
Per rit rijscore en persoonlijke korting
Een deep-learningmodel dat telematicadata van de telefoons van bestuurders analyseert om rijgedrag te herkennen, elke rit te scoren en persoonlijke kortingen en tips voor veilig rijden te berekenen.
Gepersonaliseerde contentaanbevelingen voor een mediabedrijf
+5% diversiteit van de content die gebruikers consumeren
Een gepersonaliseerd aanbevelingssysteem dat de consumptiepatronen en voorkeuren van elke gebruiker leert over uiteenlopende mediacontent, zodat een mediabedrijf betrokkenheid, klantbehoud en customer lifetime value verhoogt.
Waardebepaling van vastgoed en marktvoorspelling
1 mln.+ vastgoedobjecten geanalyseerd om het model te trainen
Een machine-learningtool die vastgoedprijzen schat, markttrends volgt en aantrekkelijke aanbiedingen vindt. De tool vormde de basis voor vastgoedinvesteringen van ongeveer € 20 miljoen.
Voorspelling van spelersverloop voor een online gamingplatform
11,3% klantverloop na nieuwe retentiestrategieën
Een machine-learningmodel dat het gedrag van spelers tijdens het spel leert en de kans op verloop binnen een bepaalde periode voorspelt, zodat het platform de meest passende retentiestrategie kan inzetten.
Waarom AI Superior
AI op onderzoeksniveau, met de werkwijze van een productbedrijf
Veel leveranciers kunnen een demo bouwen. Het lastige deel is AI betrouwbaar laten werken op echte data en binnen echte bedrijfsprocessen, en daarvoor is een ander soort team nodig.
01
Team met onderzoeksachtergrond
AI Superior werd in 2019 opgericht door AI-onderzoekers met gepubliceerde papers en patenten, en het hele team werkt volgens die wetenschappelijke standaard.
- PhD57%
- MSc28%
- BSc15%
02
Gebouwd voor productie
Bij elk project beperken we het risico in fasen, met een go/no-go-beslissing bij elke mijlpaal. Uw budget gaat alleen naar benaderingen die op uw data al hebben gewerkt.
4× ons slagingspercentage bij proofs of concept ten opzichte van het marktgemiddelde
03
Een compleet team vanaf dag één
Strategie, modellen en software komen van één team, dus er gaat niets verloren bij overdrachten tussen leveranciers.
- Product AI-productowner, business analist, projectmanager
- Data Data scientists, ML-engineers, BI-analist
- Ontwikkeling Software engineers, QA, DevOps
04
Uw data blijft onder controle
Mag data uw organisatie niet verlaten, dan bouwen we op private, zelf gehoste modellen in plaats van AI-diensten van derden.
- AVG, Duits bedrijf
- Zelf gehoste LLM's
- Transparante methoden
Ons team
De experts achter uw project
Uw project wordt geleid door senior data scientists en engineers met een onderzoeksachtergrond, ondersteund door onze product- en ontwikkelteams.
-
Dr. Ivan Tankoyeu CEO Gepromoveerd in de informatica. Erkend door de IEEE GRSS Society, winnaar van de Global AI Hackathon 2017, Kaggle TOP500 data scientist (2014).
-
Dr. Sergey Sukhanov Advisor Gepromoveerd in machine learning, data scientist sinds 2013. Publicaties, patenten en meer dan 30 geïmplementeerde AI-use cases; meerdere IEEE-prijzen.
Klantreviews
5,0 Beoordeeld met 5,0 door de klanten voor wie wij bouwen
18 geverifieerde reviews op Clutch
“AI Superior toonde een sterke inzet om ons oplossingen van hoge kwaliteit te leveren.”
Verbetert en onderhoudt de data-infrastructuur van een aanbieder van kredietoplossingen: datapipelines, ML-modellen en rapportages op maat.
“AI Superior is zeer zorgvuldig op al onze behoeften ingegaan en heeft ze in het project meegenomen.”
Bouwde AI-modellen en een dashboard voor een pilotprogramma dat afval detecteert in dronebeelden.
“Ik waardeer hun aanpak, hun expertise en de kwaliteit van de informatie die ze aanleveren.”
AI- en machine learning-consultancy om de juiste use cases te vinden voor een bedrijf in webdesign en graphics.
Zo werken wij
Een gefaseerde levenscyclus voor AI-projecten
Elke fase eindigt met een resultaat dat u kunt controleren, en over de volgende fase beslist u pas als u de vorige hebt zien werken. Scope en budget houdt u zelf in de hand.
- Eerst een inschatting, dan een besluitU ziet scope en verwachte resultaten voordat de bouw begint.
- Go/no-go na elke faseElke fase eindigt met een controleerbaar resultaat en een besluit over de volgende stap.
- Open over risico'sWe delen risico's en kansen zodra de analyse ze aan het licht brengt.
- Go/no-go-beslissing
Verkenning
Samen met uw team werken we het bedrijfsprobleem uit en bepalen we de richting van de oplossing.
U ontvangt: Scope, aanpak en een globale inschatting van inspanning en verwachte resultaten
- Go/no-go-beslissing
Data en haalbaarheid
We leren uw team en uw data kennen en toetsen of AI het juiste middel is voor dit probleem.
U ontvangt: Een data-assessment en een helder haalbaarheidsoordeel, nog voordat de bouw begint
- Go/no-go-beslissing
Proof of concept / MVP
We beginnen klein, met de data die al beschikbaar is, om de oplossing in de praktijk te testen.
U ontvangt: Gemeten resultaten op uw eigen data en een basis voor de investeringsbeslissing
- Go/no-go-beslissing
Integratie en opschaling
We integreren de oplossing in uw bestaande systemen, finetunen de modellen en passen ze aan waar nodig.
U ontvangt: Een oplossing die draait binnen uw processen, afgestemd op uw data en systemen
-
Evaluatie
We nemen de resultaten met u door en zorgen dat ze goed worden geïnterpreteerd.
U ontvangt: Wat de oplossing heeft opgeleverd en waar u hierna kunt verbeteren
Prijzen en erkenning
Gerekend tot de beste AI-bedrijven
Onderscheiden met internationale bedrijfsprijzen en gerangschikt door onafhankelijke B2B-platforms die met geverifieerde klantreviews werken.
-
Top AI-bedrijf Duitsland 2026 · Clutch -
Top machine learning-bedrijf Duitsland 2026 · Clutch -
Top computer vision-bedrijf Duitsland 2026 · Clutch -
Top generatieve AI-bedrijf Duitsland 2026 · Clutch -
Go Global Awards Winner 2021 · International Trade Council -
Beste dienstverlener in data science & AI, Europa 2021 · German Business Awards -
Top AI-bedrijf 2023 · Clutch -
Top machine learning-bedrijf 2023 · Clutch -
Clutch Champion Najaar 2023 · Clutch -
Clutch Global Najaar 2023 · Clutch -
Top BI- & big data-bedrijf Duitsland 2023 · Clutch -
Top IT-dienstverlener Duitsland 2023 · Clutch -
Top AI-bedrijven 2023 · TrueFirms -
Top machine learning-bedrijven 2021 · Techreviewer -
Meest beoordeelde IT-dienstverleners Duitsland · The Manifest
Wat is het verschil tussen data science en machine learning?
Data science richt zich op het halen van inzichten uit de data die u aanlevert. Machine learning richt zich op het leren van die data om voorspellingen te doen. De meeste projecten combineren beide.
Onze data staat vooral in spreadsheets en databases. Is dat genoeg?
Tabeldata is het meest voorkomende type bedrijfsdata en een goede basis voor machine learning. De uitdaging zit meestal in het volume en de spreiding over veel tabellen, en daar helpt data science.
Waarom vraagt tijdreeksdata om een speciale aanpak?
Een tijdreeks voegt een expliciete volgorde van afhankelijkheid tussen waarnemingen toe. Die structuur, en datasets met veel verschillende tijdreeksen, maken het complexer, maar er rekening mee houden is essentieel voor nauwkeurige prognoses.
Welke bedrijfsvraagstukken lost u doorgaans op?
Onder meer voorspelling van klantwaarde, productaanbevelingen, het overbodig maken van handmatige data-invoer, financiële analyse en prognoses, voorspellend onderhoud, spam- en fraudedetectie, en analyse van klantverloop.
Werkt u ook met andere soorten data?
Ja. Onze projecten gebruiken ook sensordata, kaarten en medische scans, bijvoorbeeld bij gebruiksgebaseerde verzekeringen op basis van smartphonetelematica, gebiedsprijzen in steden en het meten van oogweefsel uit MRI-beelden.
Start uw project
Vertel ons wat AI voor uw bedrijf moet doen
Deel een paar details en ons AI-team neemt het over. Dit zijn de volgende stappen:
- We bekijken uw aanvraag en antwoorden per e-mail.
- Een gesprek met een AI-expert over uw probleem, data en doelen.
- Een helder advies: de aanpak die wij voorstellen en een eerste inschatting.