Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Прогноз заболеваемости

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Недостаток данных для прогнозирования спроса на лекарства: Аптеки часто сталкиваются с проблемой избыточного или недостаточного запаса лекарств, что приводит к финансовым потерям или неудовлетворенности клиентов.
  2. Сезонные всплески заболеваемости: Непредсказуемость сезонных заболеваний (грипп, ОРВИ) затрудняет планирование закупок.
  3. Ручной анализ данных: Традиционные методы анализа данных требуют значительных временных и человеческих ресурсов.
  4. Отсутствие персонализированных рекомендаций: Аптеки не могут эффективно предлагать клиентам дополнительные товары на основе их потребностей.

Типы бизнеса​

  • Сети аптек.
  • Фармацевтические дистрибьюторы.
  • Медицинские учреждения, сотрудничающие с аптеками.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Прогнозирование спроса на лекарства:
    • Анализ исторических данных о продажах и заболеваемости.
    • Прогнозирование спроса на основе сезонности, эпидемиологической обстановки и других факторов.
  2. Оптимизация запасов:
    • Рекомендации по закупкам для минимизации излишков и дефицита.
  3. Персонализированные рекомендации:
    • Анализ покупок клиентов и предложение сопутствующих товаров.
  4. Мониторинг эпидемиологической обстановки:
    • Интеграция с открытыми источниками данных (например, данные Минздрава) для актуального прогнозирования.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для одной аптеки или сети.
  • Мультиагентная система: Для крупных сетей с распределенными складами и филиалами.

Типы моделей ИИ​

  1. Машинное обучение:
    • Регрессионные модели для прогнозирования спроса.
    • Классификационные модели для анализа эпидемиологической обстановки.
  2. Анализ временных рядов:
    • Прогнозирование на основе исторических данных.
  3. NLP (Natural Language Processing):
    • Анализ текстовых данных (например, новостей о вспышках заболеваний).
  4. Рекомендательные системы:
    • Персонализированные предложения для клиентов.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных:
    • Исторические данные о продажах.
    • Данные о заболеваемости (локальные и глобальные).
    • Внешние данные (погода, новости, эпидемиологические отчеты).
  2. Анализ данных:
    • Очистка и предобработка данных.
    • Выявление закономерностей и трендов.
  3. Генерация решений:
    • Прогноз спроса на лекарства.
    • Рекомендации по закупкам и персонализированные предложения.
  4. Визуализация и отчеты:
    • Интерактивные дашборды для менеджеров.

Схема взаимодействия​

[Внешние данные] --> [Сбор данных] --> [Анализ данных] --> [Прогнозирование] --> [Рекомендации]
                                                                                   |
                                                                                   v
                                                                           [Отчеты и визуализация]

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ бизнес-процессов аптеки.
    • Определение ключевых метрик (например, точность прогноза, ROI).
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готовых моделей или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Подключение к внутренним системам аптеки (CRM, ERP).
  4. Обучение:
    • Обучение сотрудников работе с агентом.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Регистрация на платформе:
    • Получите API-ключ для доступа к сервису.
  2. Интеграция с системами:
    • Подключите API к вашей CRM или ERP-системе.
  3. Настройка параметров:
    • Укажите регион, категории товаров и другие параметры.
  4. Запуск агента:
    • Начните получать прогнозы и рекомендации.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование спроса​

Запрос:

{
  "api_key": "your_api_key",
  "region": "Москва",
  "product_category": "противовирусные",
  "time_period": "2023-12-01 to 2023-12-31"
}

Ответ:

{
  "predicted_demand": 1200,
  "confidence_interval": "1100-1300",
  "recommended_stock": 1250
}

Персонализированные рекомендации​

Запрос:

{
  "api_key": "your_api_key",
  "client_id": "12345",
  "purchase_history": ["парацетамол", "витамин C"]
}

Ответ:

{
  "recommended_products": ["иммуномодуляторы", "маска медицинская"]
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. Прогнозирование спроса:
    • POST /api/v1/predict_demand
    • Назначение: Прогнозирование спроса на лекарства.
  2. Рекомендации по закупкам:
    • POST /api/v1/recommend_stock
    • Назначение: Оптимизация запасов.
  3. Персонализированные рекомендации:
    • POST /api/v1/recommend_products
    • Назначение: Предложение сопутствующих товаров.

Примеры использования​

Кейс 1: Оптимизация запасов в сети аптек​

  • Проблема: Сеть аптек страдает от излишков товаров в межсезонье.
  • Решение: Использование агента для прогнозирования спроса и оптимизации закупок.
  • Результат: Снижение излишков на 30%, увеличение прибыли на 15%.

Кейс 2: Персонализированные предложения​

  • Проблема: Низкий уровень повторных покупок.
  • Решение: Внедрение рекомендательной системы.
  • Результат: Увеличение повторных покупок на 20%.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем оптимальное решение для вашего бизнеса.
Связаться с нами