Top Python Agenturen in Deutschland

• Titel: Semantische Analyse von Social Media Hashtags
• Auftraggeber:
• Expertise: Application Management
• Schwerpunkte: Python

Beschreibung

Der NLP-Algorithmus hilft bei der Analyse des Tons von Veröffentlichungen über Bitcoins, um Änderungen im Kurs der Kryptowährung vorherzusagen. Innowise hat die Lösung für eine Kryptowährungsbörse entwickelt, um genauere Vorhersagen über den Anstieg oder Fall des Bitcoins zu machen. Da die Kursentwicklung stark von der Stimmung der Anleger abhängt, müssen auch einige emotionale Faktoren berücksichtigt und rationalisiert werden. Zusätzlich zu den Standardmethoden zur Vorhersage von Wechselkursen analysiert das System eine riesige Menge an Daten aus sozialen Netzwerken und Medien, korreliert sie mit Handelsdaten und gibt eine bessere Prognose ab. Unser Team aus Python-Entwicklern und Datenwissenschaftlern verwendete den NLP-Algorithmus, der es dem System ermöglichte, Daten aus Twitter-Beiträgen zu sammeln und zu analysieren, in denen das Wort "Bitcoin" erwähnt wird. Die semantische Technologie verarbeitet die logische Struktur von Sätzen, um die wichtigsten Elemente im Text zu identifizieren und die Essenz der Diskussionen zu verstehen. Im nächsten Schritt sammelt und speichert das System Daten und nutzt dann die Analyse, um Veränderungen des Bitcoin-Kurses für einen bestimmten Zeitraum (eine Woche oder einen Monat) vorherzusagen. Der Vorteil des Systems ist, dass es ständig lernt. So kann es zum Beispiel bereits winzige Details wie persönlichen Humor oder Sarkasmus erkennen und so die Prognosen noch genauer machen. Technologien und Werkzeuge: Python, SpaCy, Gensim, Keras, Scikit-learn.

• Titel: GAFATEAM: Mobile Bestell-App
• Auftraggeber: GAFATEAM
• Expertise: Application Management
• Schwerpunkte: GraphQL, JavaScript, Python, TypeScript, Sonstiges

Beschreibung

Eine Bestell-App für ein Großhandelsunternehmen bietet viele Vorteile für das Unternehmen, sowie seine Kunden. Die App spielt eine entscheidende Rolle bei der Transformation und Verbesserung der Effizienz in den Beschaffungs- und Bestellprozessen. Sie bringt zahlreiche innovative Werkzeuge und Funktionen mit sich, die es den Kunden ermöglichen, Bestellungen schneller, genauer und bequemer abzuwickeln. Das Hauptziel der EasyOrder-App war es, den Beschaffungsprozess zu optimieren und die Effizienz zu steigern. Kunden können somit in Echtzeit auf Informationen zugreifen und Bestellungen in kürzerer Zeit und mit weniger Fehlern aufgeben. Darüber hinaus sollte die Kommunikation zwischen den Kunden des Unternehmens und den Lieferanten verbessert werden, um die Zusammenarbeit zu fördern.  

Herausforderung

Die Entwicklung einer Bestell-App für GAFA-TEAM stellte uns vor einige bedeutende Herausforderungen. Insbesondere die Integration verschiedener Datenformate und Datenbanken unserer Lieferanten erforderte den Einsatz leistungsstarker Datenintegrationslösungen. 

Darüber hinaus galt es sicherzustellen, dass die Bestell-App die individuellen Anforderungen jedes unserer Kunden berücksichtigen konnte. Hierbei war eine hohe Anpassungsfähigkeit und Flexibilität in der Entwicklungsarbeit gefragt, da jeder Kunde spezifische Vorgaben hinsichtlich Produkte, Preise und Lieferzeiten hatte. Die App wurde so konzipiert, dass sie diese Vielfalt berücksichtigen konnte, ohne dabei die Benutzerfreundlichkeit zu beeinträchtigen. 

Die Gestaltung einer benutzerfreundlichen Benutzeroberfläche und -erfahrung hatte ebenfalls hohe Priorität. Dies erforderte eine sorgfältige Planung und eine enge Zusammenarbeit im Entwicklungsprozess. Diese Maßnahmen waren ausschlaggebend für den erfolgreichen Einsatz der Bestell-App.

Lösung

Durch die erfolgreiche Entwicklung der GAFA-TEAM EasyOrder-App haben wir eine wegweisende Lösung geschaffen, die den Bestellprozess für Kunden und Lieferanten nachhaltig verbessert. Mit einer breiten Palette von Funktionen wird die Bestellabwicklung effizienter und die Benutzererfahrung optimiert. 

Mit dieser App können Kunden Bestellungen direkt und bequem über ihre Smartphones oder Tablets aufgeben, was den gesamten Prozess beschleunigt und vereinfacht. Sie können sogar Produkte am Regal scannen oder den GTIN-Code nutzen, um die gewünschte Menge unkompliziert einzugeben. Die App ermöglicht auch die Auswahl von Produkten, wenn keine Online-Verbindung verfügbar ist, wodurch Flexibilität und Zugänglichkeit gewährleistet werden. 

Zudem haben unsere Kunden Zugriff auf ihre Einkaufslisten, individuellen Ordersätze und das gesamte Produktsortiment, um Bestellungen nach ihren individuellen Bedürfnissen zusammenzustellen. Eine leistungsstarke Suchfunktion erleichtert die Suche nach Artikeln anhand von Artikelnummer, GTIN oder Namen, was die Produktauswahl und -suche verbessert. 

Die Kommunikation mit Lieferanten wurde ebenfalls vereinfacht, da die App die Möglichkeit bietet, direkt Nachrichten an Lieferanten zu senden, um Fragen zu klären oder spezielle Anforderungen zu besprechen. Die Benutzeroberfläche ist benutzerfreundlich gestaltet, und die einfache Navigation sorgt für eine stressfreie Nutzung der App. 

Mit der GAFA-TEAM EasyOrder-App haben wir die Bestellabwicklung erheblich optimiert. Kunden können Bestellungen schneller und effizienter aufgeben, was zu gesteigerter Effizienz, erhöhter Kundenzufriedenheit und einem klaren Wettbewerbsvorteil führt. Diese Lösung markiert einen wichtigen Schritt in Richtung einer optimierten Beschaffung und eines erfolgreichen Geschäftsbetriebs.

Ergebnisse

Die erfolgreiche Entwicklung der GAFA-TEAM EasyOrder-App hat erheblich zur Verbesserung der Bestellprozesse beigetragen. Die Anwendung steigert die Effizienz, indem sie die Bestellabwicklung beschleunigt und die Genauigkeit der Bestellungen erhöht. Kunden profitieren von der Flexibilität, auch ohne Internetverbindung Produkte auszuwählen, und haben Zugriff auf umfassende Informationen, um ihre Bestellungen zu optimieren. Die benutzerfreundliche Benutzeroberfläche und klare Navigation tragen zur Verbesserung der Benutzererfahrung bei. Die Möglichkeit, Nachrichten an Lieferanten zu senden, ermöglicht eine reibungslose Kommunikation. Insgesamt hat die App dazu beigetragen, unsere Beschaffungsprozesse zu optimieren und unsere Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.

• Titel: Eine Finanzlösung zur Kontrolle und Erleichterung der Kreditvergabe
• Auftraggeber: NDA
• Expertise: Application Management
• Schwerpunkte: Java, JavaScript, Python, Andere

Beschreibung

Dieses IT-Projekt wurde für eine der größten Bankenholdings in Osteuropa umgesetzt. Dort ist man ständig mit unzähligen Prozessen rund um die Erstellung von Kreditangeboten und die Bearbeitung von Kreditanträgen beschäftigt. Diese Prozesse umfassen typischerweise mehrere wichtige Schritte, wie beispielsweise die Identitätsprüfung, die Kreditwürdigkeitsprüfung, die Prüfung der Produktberechtigung sowie die Festlegung der Konditionen und Beträge.

Herausforderung

Vor der Einführung der IT-Lösung waren das Onboarding der Kunden und die Bearbeitung der Anträge manuell und ineffizient. Die Bankangestellten mussten die Kundendaten erfassen und die Systemeinträge von Hand aktualisieren. Auch die Prüfung der Förderkriterien und das anschließende Erstellen der Angebote erfolgte manuell. Dieser zeitaufwendige Verwaltungsprozess schränkte die Möglichkeiten der Banken stark ein. 

Die Kreditfabrik sollte nun diesen komplexen und zeitintensiven Entscheidungsprozess automatisieren und vereinfachen. Sie basiert auf einer Microservice-Architektur mit einer zentralen KI-gesteuerten Plattform. Eine solche Technologie ermöglicht es, nicht nur schnell und effektiv auf Kundenanfragen zu reagieren, sondern diese auch vorherzusagen. 

Somit kann der Kunde zeitnah Kreditangebote generieren, die bereits im voraus sicher bewilligt werden können.

Lösung

Früher dauerte es bis zu einem Monat, um ein Drittel der Kundenbasis zu verarbeiten. Dank dieser Lösung ist der Prozess nun auf vier Tage verkürzt. Sowohl Bargeldkredite als auch Kreditkarten werden nun mithilfe dieser neuen Technologie vergeben. Als Ergebnis kann der Kunde den Prozess zur Kundenregistrierung weiter vereinfachen und die erforderlichen Informationen reduzieren. Abschließend stellt das aktualisierte Risikobewertungsmodell potenziellen Kreditnehmern maßgeschneiderte Kreditangebote bereit. 

Um präzise und maßgeschneiderte Kreditangebote zu generieren, wendet ein Benutzer statistische Modelle zur Beurteilung des Kreditrisikos an. Zusätzlich dazu werden Modelle auf Grundlage von internen und externen Daten eingesetzt, um die Eignung eines Kunden für einen spezifischen Kredit zu bewerten. Es ist ebenfalls erwähnenswert, dass im Zuge der Einführung dieser Lösung ein neues Modell zur Bewertung des Einkommens und des geeigneten Kreditbetrags eingeführt wurde. Dadurch ist es nun möglich, den individuellen maximalen Kreditbetrag für jeden Kunden zu berechnen. 

Die Lösung umfasst Module für die Berechnung von Kreditscores, für die Entscheidungsfindung, für die Interaktion mit externen Datenquellen, für die Verarbeitung von Kundeneinkünften und für die Erkennung und Bewertung von potenziellem Betrug.

Ergebnisse

• Die Zeit, die für die Erstellung vorab genehmigter Kreditangebote benötigt wird, wurde erheblich verkürzt, was den Kreditprozess effizienter und schneller macht; 
• Die von den verfügbaren Algorithmen erstellten Modelle lernen eigenständig aus neuen Daten, was sie für die Bewertung der Kundenabwanderungsraten und der Reaktionen auf Kreditprodukte nützlich macht; 
• Die Integration von Graphenanalyse und Beziehungsanalyse in die IT-Lösung unterstützt die Identifizierung, Untersuchung und Bekämpfung von Kreditbetrug.