Полиматика выпустила интеллектуальную систему поддержки принятия решений

Система поддержки принятия решений (СППР) Polymatica Decision Manager входит в экосистему Polymatica, которая включает в себя конструктор для создания интерактивных информационных панелей (дашбордов) и отчетов, инструмент для многомерного анализа больших массивов данных и платформу для создания и управления ML-моделями. Таким образом, российская компания «Полиматика» предоставляет своим клиентам инструменты для решения задач на всех этапах интеллектуального анализа данных, а Polymatica Decision Manager выполняет задачи последней мили аналитики. Система является функциональным аналогом таких зарубежных решений как SAS Real-Time Decision Manager, FICO Scoring, Experian PowerCurve и других.

«Системы поддержки принятия решений активно внедряются в различных отраслях и бизнес-процессах компаний: кредитный скоринг в финансовом секторе, цифровые советчики для промышленных предприятий, риск-ориентированные системы в государственном секторе и многие другие. Использование нашего нового продукта Polymatica Decision Manager позволит существенно упростить внедрение и расширить сферу применения интеллектуальных СППР, при этом обеспечить централизованное и прозрачное управление стратегиями принятия решений. Особенностью продукта является возможность простого использования алгоритмов искусственного интеллекта в цепочках решений благодаря тесному взаимодействию с Polymatica ML. Как и другие наши продукты, система отличается современной архитектурой, широкими возможностями интеграции и масштабирования, интуитивно понятным интерфейсом. При ее разработке мы выбрали формат low-code платформы, что подходит как бизнес-пользователям – для них доступен конструктор из готовых компонентов, так и ИТ-специалистам, имеющим возможность расширения стандартной функциональности за счет добавления собственного программного кода», – комментирует Михаил Александров, главный конструктор Polymatica ML.

В основе Polymatica Decision Manager лежит графический конструктор, позволяющий пользователям управлять цепочками принятия решений на различных шагах их жизненного цикла: создание, тестирование, внедрение и мониторинг. Для создания стратегий могут использоваться экспертные правила, модели машинного обучения, а также запросы к внутренним и внешним сервисам и источникам данных.