Wiktoria Łabaza - VM.pl

Modèle DL pour limiter la perte de clients Pour l’une des plus grandes banques d’Europe

People using self-service banking terminals and ATMs to perform everyday financial transactions. The image represents digital banking, self-service financial solutions, secure payment services, and convenient access to banking technology.

Pour ce client, qui est l’une des cinq plus grandes banques d’Europe, nous avons élaboré un modèle permettant de prédire l’attrition de la clientèle.

Cabine d’essayage virtuelle dans les magasins en ligne

Person using a tablet to virtually try on shoes through an augmented reality shopping application. The image illustrates virtual fitting technology, AI-powered retail experiences, personalized online shopping, and digital fashion solutions for e-commerce.

Pour une startup spécialisée dans l’innovation technologique, nous avons développé une solution dédiée aux clients individuels qui souhaitent essayer des vêtements avant l’achat et la livraison.

Efficacité opérationnelle des sociétés de recouvrement de créances

Financial professional reviewing reports and calculations related to debt collection performance. The image represents data-driven debt collection management, financial analytics, operational efficiency, business reporting, and process optimization for collection agencies.

Pour l’une des plus grandes sociétés de recouvrement de créances en Pologne, nous avons développé des modèles ML pour l’évaluation et l’achat de portefeuilles de créances.

ML dans l’automatisation du processus d’évaluation des risques dans l’industrie financière

Industrial worker using a handheld device in a logistics environment, representing machine learning solutions for automated financial risk assessment. The image illustrates AI-powered data collection, predictive analytics, operational monitoring, and intelligent risk evaluation for finance and supply chain operations.

Pour un client qui s’occupe de la sécurité financière des entreprises du secteur des transports, nous avons construit un modèle ML pour évaluer la fiabilité des clients finaux.

Augmentation de 80 % de la détection des réclamations suspectes grâce aux algorithmes de ML

Insurance professional reviewing claim documents on a clipboard, representing the use of machine learning to detect suspicious insurance claims. The image illustrates AI-driven fraud detection, automated risk assessment, claims processing, and data-driven decision-making in the insurance industry.

Découvrez comment nous avons construit des modèles ML qui faciliteraient le contrôle du pourcentage élevé d’escroqueries dans le secteur de l’assurance.

10 vulnérabilités courantes de l’OWASP et comment les prévenir

Illustration representing the OWASP Top 10 web application security risks and best practices for preventing the most common vulnerabilities.

Informieren Sie sich in unserem Blogartikel über die 10 häufigsten OWASP-Schwachstellen und effektive Präventionsmethoden. Schützen Sie Ihre Website vor potenziellen Sicherheitsrisiken und Cyberangriffen.

Analyse des données et des risques – comment l’IA améliorera vos processus

Illustration showing how artificial intelligence improves business process efficiency through data analysis, featuring an AI assistant alongside analytics charts.

Découvrez comment l’IA peut révolutionner vos processus opérationnels, améliorer l’efficacité et atténuer les risques grâce à l’analyse des données et à des techniques avancées d’évaluation des risques. En savoir plus sur le pouvoir de l’IA aujourd’hui.

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