No label defined (Q87548)
Jump to navigation
Jump to search
Project in Poland financed by DG Regio
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | No label defined |
Project in Poland financed by DG Regio |
Statements
741,167.7 zloty
0 references
1,003,762.11 zloty
0 references
85.0 percent
0 references
1 June 2017
0 references
31 May 2019
0 references
TECHY LABS SP. Z O.O.
0 references
Realizacja Projektu C-live odbywa się na terenie Stalowej Woli(Podkarpacie) i wszystkie prace zespołowe są koordynowane z firmowego biura, usytuowanego w Stalowej Woli. Projekt C-live wprowadza redukcje kosztów zakupu baz danych klientów indywidualnych (konsumenckich) o 15% i odciąża czas call-center do 20% naszej grupie docelowej firm, kupującym bazy konsumenckie. W skład grupy wchodzą firmy takie jak: Netia, PZU, Pekao SA, PKO BP, AVIVA, AXA itp. System C-live to zestaw ponad 30 gotowych innowacyjnych algorytmów walidujących dane osobowe, algorytmy sprawdzają, czy otrzymane informacje kontaktowe na formularzu rejestracyjnym lub w zakupionej bazie danych konsumentów są aktywne, i że zostały pozostawione przez osobę fizyczną, a nie przez maszynę/skrypt. Nasze algorytmy działają w czasie rzeczywistym i wykorzystują innowacyjną inteligencję kognitywną, co pozwala na natychmiastowe wykrycie nieprawidłowości w detalach otrzymanych od konsumentów (klientów indywidualnych) zainteresowanych usługami naszych klientów. Nasz MVP systemu C-live został zainstalowany i przetestowany na kliencie PZU SA, wyniki testu były potwierdzeniem naszych założeń modelu biznesowego i poprzednich analiz rynkowych, których dokonaliśmy na naszej grupie docelowej podczas spotkań biznesowych. PZU SA wprowadzając system C-live, zredukował koszty pozyskiwania danych w internecie o 17%, jak i wprowadziło to redukcje kosztów call-center prawie o 20%. Trwają jeszcze prace nad kolejnymi możliwościami C-live, jak śledzenie użytkownika i tworzenie profilów behawioralnych wraz z wykorzystaniem systemów kognitywnych IBM, które pozwolą na szybką analizę informacji i wyciągnięcie jeszcze ciekawszych wiadomości z generowanych informacji na temat użytkownika. Nasz zespół składa się z wyspecjalizowanych ludzi z zakresu bankowości, finansów, programowania, marketingu, serwerach i analizie danych. (Polish)
0 references
Identifiers
POPW.01.01.02-18-0007/17
0 references