Точное таргетирование в интернет-маркетинге — важнейший элемент, позволяющий расходовать рекламный бюджет максимально эффективно. Большинство предлагаемых решений на рынке предлагают слишком узкий набор параметров таргетирования — возрастные группы, пол, группы по интересам. Во всех существующих на сегодня решениях не хватает самого главного — определения платёжеспособности, что могло бы сократить рекламные бюджеты на порядок, и при этом кратно увеличить их эффективность.

В 2019-м году Яндекс запатентовал свой способ определения доходов пользователей, однако эта технология анализирует достаточно скудный набор информации: анализирются данные GPS, сервисов и приложений, которые использует человек в своём мобильном устройстве. При этом визуальные данные Яндекс не анализирует, ограничиваясь лишь поведенческими метриками.

Наш метод определения достатка человека по его фото способен найти наибольшее применение в социальных сетях — так как для наилучшего качества оценки желательно проанализировать не одно фото человека, а полный набор его фото из профиля. Технология позволит таргетировать рекламу в социальной сети в соответствии с достатком человека, например:

• микрокредитные организации, организации по найму низкоквалифицированной рабочей силы заинтересованы в таргетинге на слои населения с небольшим достатком
• интернет-магазины люксовых брендов и преимальной бытовой техники, автомобилей, авиабилетов заинтересованы в таргетинге на слои населения с достатком выше среднего

Таргетирование в соответствии с достатком целевой аудитории позволяет кратно сократить расходы на рекламную кампанию, что крайне важно в условиях острой экономии средств.

В 2016-м году Facebook запустил свой аналог определения достатка человека в социальной сети компании, однако большинство рекламодателей жалуются на крайне низкое качество результатов: алгоритм компании несовершенен. Наша команда уверена, что технология RAMTech способна в значительной степени превзойти существующие аналоги.

Технология RAMTech позволяет определять не только уровень достатка, но также детектировать социальный статус ("нищий", "бомж"). При интеграции в системы безопасности это позволит повысить качество контроля там, где это необходимо, и снизить зависимость от человеческого фактора — системы контроля на основе искусственного интеллекта способны работать в режиме 24/7 и не испытывают усталости.

Наш глубоко оптимизированный алгоритм позволяет использовать технологию даже на среднем по мощности "железе", не требуя наличия дорогостоящего оборудования.

Определение платежеспособности заёмщика — крайне важная задача при принятии решения об одобрении кредита. Уже сейчас в банках используются самые разные подходы на основе ИИ, для комплексного скоринга заёмщика.

Скоринг человека по его фотографии (в том числе по набору его фотографий в социальных сетях) — очень важный элемент для составления итоговой оценки платёжеспособности. Также данный подход востребован и в системах взимания долга.

Уже сейчас в торговых центрах пытаются использовать ИИ для отслеживания покупателей, анализа их потребностей, прогнозирования объёмов и качества продаж. Однако существующие решения на сегодня достаточно примитивны.

Многопрофильный скоринг посетителей в реальном времени позволит кратно повысить качество предложения в ТЦ, улучшить прогнозирование, а также в реальном времени отображать ту рекламу на электронных билбордах, которая будет наиболее эффективна для потока посетителей в данный момент.

Технология скоринга личности по фото и видео поможет в решении целого спектра городских задач:

• определение наиболее удачного размещения нового торгового центра или социального объекта, в соответствии с достатком жителей/посетителей того или иного региона
• определение среднего достатка граждан того или иного региона в режиме реального времени
• прогнозирование потребностей граждан того или иного региона
• многое другое

При этом, для точного скоринга вполне достаточно использовать уже имеющиеся технические возможности — в частности, записи с камер наблюдения в метро и переходах.