Инструмент на базе ИИ для анализа и оценки стартапов
Разработана модель машинного обучения на графовых нейросетях для анализа стартапов, превосходящая работу реальных инвесторов более чем в 2 раза.
Задача
Автоматизировать анализ стартапов, повысить точность прогнозов выхода на IPO и сократить время оценки инвестиционных возможностей.
Решение
Создана модель на основе графовых нейронных сетей, которая преобразует табличные данные о сделках и компаниях в графовую структуру, анализирует взаимосвязи между участниками и предсказывает вероятность успеха стартапа, включая выход на IPO.
Результат
Эксперименты на реальных данных показали, что модель превосходит работу реальных инвесторов более чем в 2 раза. Сокращено время анализа, автоматизирован отбор компаний для инвестиций.
Похожие кейсы
ФинКод: платформа для изучения финансовой и инвестиционной грамотности от ВТБ Мои Инвестиции
Создали образовательную платформу в Telegram для ВТБ Мои Инвестиции — 70% пользователей регулярно возвращаются к обучению
ванта: дизайн маркетплейса финансовых продуктов
Спроектировали пользовательскую экосистему для банковского продукта — сократили время оформления кредита до 15–20 минут
Stape – Международные выплаты: Сохраняем команду, которая работает из разных стран
Разработана платформа для легализации и автоматизации платежей удаленным сотрудникам по всему миру, что позволило удержать 97% команды.
ВТБ family: сервис привилегий для премиальных клиентов ВТБ и их семей
Спроектировали сервис, собирающий более 10 000 предложений, — программа объединяет более 3 000 партнёров
Сайт для финтех-продукта Humans.uz
Создали сайт-мультиинструмент с интерфейсом заказа сим-карты и другими функциями для Humans.uz — в первый месяц привлекли более 200 тысяч пользователей
Vitamin.tools – рекламная экосистема
Построили экосистему с автоматизацией ключевых процессов для SMB-рекламодателей → увеличили LTV на 188%