Kumo AI

Что такое Kumo AI?

Kumo AI — это платформа корпоративной предиктивной аналитики, построенная вокруг KumoRFM, базовой модели, специально созданной для структурированных реляционных данных. Подобно тому, как модели GPT обрабатывают язык, KumoRFM обрабатывает реляционные паттерны внутри корпоративных хранилищ данных для предоставления предсказаний без обучения по таким вопросам, как отток, мошенничество, LTV и прогнозирование спроса. Пользователи просто подключают свое хранилище данных, задают предиктивные вопросы на простом английском или через SQL-подобный язык предиктивных запросов (PQL) Kumo и получают действенные результаты в течение секунд. Для более рискованных случаев использования платформа поддерживает тонкую настройку для достижения улучшения точности на 30%+ по сравнению с традиционными моделями. Доверенная DoorDash, Reddit, Databricks, Coinbase и Snowflake, Kumo поддерживается Sequoia Capital и основана ветеранами из Airbnb, Pinterest, Stanford и LinkedIn.

Ключевые функции

• Предсказания без обучения

  KumoRFM мгновенно предоставляет точные предсказания по реляционным данным без какого-либо обучения модели, разработки признаков или настройки ML-пайплайна — просто подключите ваше хранилище данных и начните делать запросы.

• Язык предиктивных запросов (PQL)

  SQL-подобный синтаксис, который позволяет пользователям описывать то, что они хотят предсказать, в нескольких строках кода, устраняя месяцы работы по науке о данных, обычно требуемой для построения сопоставимых моделей.

• Тонкая настройка для критических случаев использования

  Для высокоприоритетных приложений пользователи могут тонко настроить KumoRFM на своих собственных данных, используя платформу Kumo и Research Agent, достигая улучшения точности на 30%+ по сравнению с традиционными подходами ML.

• Нативная интеграция с хранилищем данных

  Подключается напрямую к существующей инфраструктуре хранилища данных (включая Snowflake и Databricks) без дополнительной настройки пайплайна или перемещения данных.

• Движок предсказаний в реальном времени

  Предоставляет предсказания менее чем за секунду в производственном масштабе, обеспечивая живые случаи использования, такие как обнаружение мошенничества, таргетинг рекламы и персонализированные рекомендации.

• Безопасность и объяснимость корпоративного уровня

  Построен с прозрачными, объяснимыми выходами предсказаний и стандартами безопасности корпоративного уровня, что делает его готовым к аудиту для регулируемых отраслей, таких как финансы и здравоохранение.

Варианты использования

• Обнаружение мошенничества : Финансовые учреждения и финтех-платформы могут обнаруживать мошенничество с транзакциями, захват аккаунтов и мошеннические группы в реальном времени без построения пользовательских ML-пайплайнов с нуля.
• Предсказание оттока и LTV : Подписочные бизнесы и платформы электронной коммерции могут выявлять клиентов в группе риска и предсказывать пожизненную ценность для приоритизации усилий по удержанию и привлечению.
• Персонализация и рекомендации : Розничные, медиа и рекламные технологические компании могут поддерживать персонализированные рекомендации продуктов, контентные ленты и таргетинг рекламы, используя реляционные графовые паттерны, изученные из поведения пользователей.
• Прогнозирование спроса : Ритейлеры и операторы цепочки поставок могут предсказывать спрос на продукты по локациям и временным горизонтам, включая сценарии холодного старта для запуска новых продуктов без истории продаж.
• Скоринг лидов и оптимизация конверсии : B2B SaaS и команды продаж могут оценивать лиды, приоритизировать охват и улучшать коэффициенты конверсии, изучая полный реляционный контекст их CRM и продуктовых данных.

Часто задаваемые вопросы