Штучний iнтелект

Такі наукомісткі рішення націлені на найрезультативніше вирішення наступних задач:

• збір інформації
• дослідження та аналіз даних
• інтерпретація даних
• моделювання процесів
• планування
• виявлення залежностей
• прогнозування
• виявленні можливих ризиків та управлінні ними
• семантична обробка тексту
• кластерізація даних
• підтримка ухвалення рішень

Нашими спеціалістами проводяться дослідження в таких напрямках технологій та методах штучного інтелекту:

• Інтелектуальний аналіз даних (data mining)
• Експертні системи (expert systems)
• Штучні нейроні мережі (neural networks)
• Логістична регресія (logistic regression)
• Дерева класифікації та регресії (classification and regression trees)
• Нечітка логіка (fuzzy logic)
• Регресійний аналіз (regression analysis)
• Генетичні алгоритми (genetic algorithms)
• Методи опорних векторів (support vector machines)

Вищеописані розробки та методи були втілені в програмах та програмних системах

1.	Semantic Analyser
	Веб додаток Semantic Analyser призначений для автоматичного семантичного аналізу текста з метою виявлення змістовних одиниць даного тексту. Додаток дозволяє структурувати текстові дані з можливістю подальшого їх використання.
2.	Universal Scoring Platform
	Universal Scoring Platform надає усі необхідні параметри для інтеграції та аналізу даних, систем штучного інтелекту, створення звітності та прийняття рішень.
3.	Платформа моделювання, управління та оптимізації бізнес процесів підприємства
	Пакет програмного забезпечення «Управління бізнес-процесами» допомагає організаціям вирішувати важливі та складні бізнес-проблеми. За допомогою платформи «Управління бізнес-процесами» компанії можуть моделювати, впроваджувати бізнес-процеси, здійснювати моніторинг їх виконання, а також виконувати оцінку ефективності роботи процесів та подальшу оптимізацію.
4.	Модуль прогнозування
	Якісний прогноз є ключем до вирішення таких актуальних бізнес-задач, як оптимізація запасів на сховищах та фінансових потоків, бюджетування, оцінка інвестиційної привабливості та інше. На практиці дуже складно отримати якісне прогнозування, виконавши одну просту операцію. Для вирішення цього завдання частіше за все необхідно виконати декілька дій: очищення, трансформацію, побудова моделі і т.п. У Модуль прогнозування БМС Софт включено повний набір інструментів для вирішення даної задачі, починаючи від підключення до різних джерел даних і закінчуючи побудовою адаптивних моделей. Механізми, які реалізовані в даному модулі, забезпечують підтримку процесу прогнозування на всіх етапах робіт.

В сучасних умовах жорсткої конкуренції перемагає той, хто більше зосереджується на питаннях інформатизації, збору інформації, її дослідженні та аналізу, а також на прогнозуванні, виявленні можливих ризиків та управлінні ними. Компанія БМС Софт є одним з лідерів у цій сфері, використовуючи провідні наукові методи та новітні інформаційні технології для вирішення вищевказаних задач бізнесу.