Software i AI na zamówienie
Zbudowane od podstaw w software. Zaufane przez enterprise.
Get a custom plan
Niestandardowy software development i technologia marketingu dla enterprise
Oligamy Marketing to dział marketingowy Oligamy Software, zespołu z głębokim doświadczeniem w tworzeniu aplikacji, niestandardowej infrastrukturze i enterprise-grade AI. Nie nauczyliśmy się mówić o AI. Zbudowaliśmy to.
Różnica: nasz dział software stworzył w pełni niestandardowy LLM dla klienta korporacyjnego, który autonomicznie łączy i klasyfikuje dziesiątki tysięcy umów i faktur. Po pierwszej rundzie treningu produkcyjnego model osiągnął 96% trafności. Po drugiej rundzie fine-tuningu osiągnął 99%. To, co kiedyś wymagało zespołu sześciu ekspertów do przeglądu, teraz zautomatyzowano, oszczędzając 340+ godzin pracy miesięcznie i redukując błędy z ~15% do poniżej 1%.
Nasz proces budowy LLM
Discovery i architektura
Mapowanie typów dokumentów, przepływów danych, granic bezpieczeństwa i punktów integracji w infrastrukturze klienta.
Przygotowanie danych i trening
Kuracja i strukturyzacja danych treningowych z dokumentów klienta, konfiguracja pipeline fine-tuningu i ustalenie baselines trafności.
Walidacja i dostrajanie
Benchmark trafności per kategorię dokumentu, iteracja rund treningu, dopóki docelowa trafność nie będzie osiągnięta i zweryfikowana.
Produkcja i hardening bezpieczeństwa
Wdrożenie on-premise z kontrolą dostępu opartą na rolach, pełnym logowaniem audytu i ciągłym monitorowaniem modelu.
99% accuracy. From scratch.
Two training rounds on tens of thousands of real enterprise documents. The model started at 38%, hit 96% on the first production instance, and reached 99% after fine tuning on the errors it actually made. Near infallible at document merging and classification at scale.
Round 1 Accuracy
96%
First production instance
Round 2 Accuracy
99%
After fine tuning on real errors
Documents Processed
50k+
In first deployment batch
Hours Freed Monthly
340+
Employee time reclaimed
Możliwości AI enterprise
Budowa modelu LLM na zamówienie
Specjalistyczne modele języka trenowane od nowa na twoich danych i typach dokumentów.
Inteligencja dokumentów
Automatyczne łączenie, klasyfikacja i ekstrakcja na umowach, fakturach i dokumentach prawnych w skali.
Bezpieczeństwo enterprise
Wdrożenie on-premise bez transmisji danych zewnętrznych, z szyfrowaniem end to end i pełnym śledzeniem audytu.
Automatyzacja procesów
End to end automatyzacja workflow dokumentów zastępująca ręczny przegląd na dużych teamach enterprise.
Iteracyjny trening modelu
Wielokrotne rundy treningu z feedback'iem produkcyjnym, zwiększające trafność z baseline do 99%.
Integracja ERP i CRM
Połączenie pipeline LLM z istniejącą infrastrukturą enterprise bez zakłócania bieżących workflow.
Co zastąpiliśmy
Workflow przetwarzania dokumentów na kliencie korporacyjnym przed i po wdrożeniu naszego niestandardowego enterprise LLM zbudowanego i wytrenowanego całkowicie przez nasz zespół.
Zanim
- Czas per batch dokumentów8 godzin
- Team wymagany6 specjalistów reviewerów
- Stopa błędu~15% na złożonych łączeniach
- Wydajność miesięczna~2,000 dokumentów
- Audit trailRęczny, niekompletny
Po naszym LLM
- Czas per batch dokumentów12 minut
- Team wymagany1 reviewer QC
- Stopa błęduPoniżej 1%, 99% trafności
- Wydajność miesięczna50,000+ dokumentów
- Audit trailAutomatyczne logowanie per zapytanie
Architektura bezpieczeństwa
Common questions
Nasz niestandardowy LLM dla klienta korporacyjnego osiągnął 96% trafności po pierwszej rundzie treningu produkcyjnego i 99% po drugiej rundzie fine-tuningu na rzeczywistych dokumentach. Baseline przed treningiem był 38%. Poprawa pochodzi z iteracyjnego fine-tuningu na rzeczywistych błędach produkcyjnych, nie na syntetycznych danych testowych.
Tylko wdrażanie on-premise. Zero transmisji danych zewnętrznych. System działa w pełni w infrastrukturze klienta z szyfrowaniem end to end w spoczynku i w tranzycie, kontrolą dostępu opartą na rolach, logowaniem audytu per zapytanie i bez telemetrii do trzecich stron. Wdrażanie air-gapped dostępne dla wysokobezpiecznych środowisk.
Mamy doświadczenie produkcyjne z umowami, fakturami, dokumentami prawnymi i zapisami finansowymi. Model jest trenowany na typach dokumentów danego klienta i dostosowuje się do jego formatów, wewnętrznej terminologii i logiki klasyfikacji specyficznej dla branży.
Łączymy pipeline LLM do istniejącej infrastruktury enterprise przez integrację API. System pozyskuje dokumenty z istniejących źródeł danych i pisze wyjścia z powrotem do ERP albo CRM klienta bez zakłócania bieżących workflow. Zakres integracji mapuje się w fazie Discovery and Architecture.
Klasyfikacja dokumentów zasilała wzbogacone dane z powrotem w twoje bidding do reklam. Gdy LLM identyfikuje pożyczki wysokiej jakości, wysyłane są do Google Ads przez offline tracking konwersji. Platforma trenuje swój algorytm biddingu na tych sygnałach wysokiej jakości zamiast na wysłanych formularzach. Klient fintech używając tego podejścia widział spadek kosztu pozyskania o 84% gdy channel rósł z 3% do 15% całej sprzedaży firmy w 12 miesięcy. Mechanizm nie to większe budżety. To lepsze sygnały napędzające dokładniejsze biddingu.
Modele ogólne są trenowane na szerokich, publicznych danych i dobrze radzą sobie z typowymi zadaniami, ale w branżach regulowanych zawodzą. Ogólny LLM nie zna Twoich formatów dokumentów, wewnętrznej terminologii ani konkretnych wymogów zgodności. Model dostrajany uczy się na Twoich rzeczywistych danych produkcyjnych przez kilka rund. Trafność startowa wynosi zwykle 40 do 60%. Po dwóch rundach treningu produkcyjnego dochodzi do 99%. Model przyswaja nie tylko logikę klasyfikacji, ale też wzorce naruszeń zgodności na Twoich rynkach. Platforma pożyczkowa korzystająca z modelu ogólnego błędnie klasyfikuje 15 do 20% złożonych dokumentów, model dostrojony mniej niż 1%. Ta różnica kumuluje się na tysiącach dokumentów miesięcznie i bezpośrednio przekłada na audyt zgodności oraz zaufanie zespołu marketingu do danych.
Tak. System jest trenowany na wzorcach naruszeń polityk Google Ads, Meta i lokalnych regulacji rynkowych. Wskazuje nie tylko samo naruszenie, ale konkretną regułę polityki i dokładny fragment tekstu, który ją łamie. W ramach jednej współpracy usystematyzowaliśmy 112 wzorców naruszeń polityk, a liczba otwartych naruszeń na koniec wyniosła zero. To nie ręczny przegląd zlecony AI, tylko klasyfikacja oparta na AI wbudowana w Twój pipeline dokumentów. Każde naruszenie zostaje wychwycone i zalogowane, zanim dotrze do platformy reklamowej.
Timeline to około 12-16 tygodni. Discovery i architektura zwykle trwają 4 tygodnie: mapowanie typów dokumentów, przepływów danych, granic bezpieczeństwa i punktów integracji w infrastrukturze klienta. Przygotowanie danych i training trwają 4-6 tygodni: kuracja danych treningowych, uruchomienie modeli baseline i budowa corpus fine-tuningu. Walidacja i security hardening trwają 3-4 tygodnie: iteracja trafności, testowanie edge case'ów i hardening wdrożenia on-premise. Pełne wdrożenie produkcyjne z monitoringiem i logowaniem audytu dzieje się w ostatnich 2 tygodniach. To jest agresywne dla infrastruktury enterprise bo nie wymagamy ekstensywnych rund konsultacji ze stakeholderami. Dostarczamy, mierzymy, iterujemy.
Marketing Data Engineering: Infrastruktura dla teamów performance
Klasyfikacja dokumentów i przetwarzanie LLM to nie sceneria marketingowa. To fundament danych dla teamów uruchamiających performance marketing w skali. Nasza niestandardowa architektura LLM integruje upstream w twój pipeline danych. Surowe dokumenty (umowy, faktury, zapisy zgodności, komunikacja klienta) przepływają przez system klasyfikacji i wychodzą jako dane strukturalne: wyekstrahowane jednostki, metadane, klasyfikacja regulacyjna, flagi ryzyka. Te wzbogacone dane trafiają następnie do trzech kierunków: twój CRM dla workflow sales, infrastruktura analityki dla insight'ów i krytycznie, platformy reklamowe dla biddingu.
Mechanizm jest konkretny. Klient B2B fintech wysyła dokumenty umów przez nasz pipeline LLM. Model ekstrahuje warunki pożyczki, typ jednostki pożyczkobiorcy, jurysdykcję regulacyjną i punkty kontrolne zgodności. Te dane automatycznie synchronizują się z ich CRM przez API. Gdy przychodzi kampania platformy reklamowej (Google Ads, Meta), wzbogacone dane umowy stają się sygnałami biddingu. Pożyczki z wysoką pewnością jurysdykcji licytują inaczej niż pożyczki wymagające dodatkowego przeglądu. Rezultat to nie mniej błędów. To lepszy targeting, niższy koszt pozyskania klienta wysokiej jakości i szybsze cykle sprzedaży, bo zespół marketingowy teraz ma taki sam kontekst prawny i zgodności co zespół underwritingu. Oligamy Software budowała ten pipeline. Tworzyliśmy systemy wzbogacania danych na pięciu rynkach (Polska, Czechy, Hiszpania, Meksyk, Łotwa) gdzie wymogi zgodności różnią się materialnie. Słownik danych nie jest generyczny. Respektuje lokalne prawo pożyczek, ograniczenia reklamowe i wymogi KYC.
Automatyczna klasyfikacja zgodności w marketingu regulowanym
Marketing w branżach regulowanych (fintech, pożyczki, kryptowaluty, papiery wartościowe) wymaga nie tylko trafności, ale też pełnej widoczności ryzyka zgodności. Skutki naruszeń polityk reklamowych narastają lawinowo: jeden błędnie zaklasyfikowany produkt pożyczkowy może skończyć się zawieszeniem konta na platformie, a błędna klasyfikacja zgodności postępowaniem regulatora. Nasz system LLM uczy się nie tylko klasyfikować dokumenty, ale też oznaczać ryzyko zgodności. Model wykrywa naruszenia polityk reklamowych w wielu jurysdykcjach i na wielu platformach jednocześnie: porównuje dokumenty z polityką Google Ads, regułami Meta i lokalnymi regulacjami rynkowymi. W ramach jednej współpracy usystematyzowaliśmy klasyfikację 112 wzorców naruszeń w regulowanych kampaniach pożyczkowych. Liczba otwartych naruszeń na koniec: zero. Nie mniejsza niż wcześniej. Zero.
Mechanizm: model dostrojony uczy się nie tylko zawartości polityki (nie mylące warunki pożyczki, nie nierealistyczne roszczenia APR) ale dokładnego języka, który ją narusza. Gdy nowy dokument przybywa, system flaguje nie tylko naruszenie ale konkretną regułę polityki i dokładny tekst, który je wyzwala. Ta flaga przesyłana jest do zespołu zgodności w czasie rzeczywistym. Kampanie nie wychodzą na żywo, dopóki naruszenia nie zostaną naprawione. To nie compliance bez automatyzacji. To wbudowana infrastruktura zgodności napędzana AI. Twój zespół marketingowy porusza się szybciej, bo przegląd zgodności dzieje się w minutach, nie dniach. Twój zespół prawniczy ma pełny audit trail bo każda decyzja jest logowana i uzasadniona.
Jak osiągamy 99% trafność: Feedback produkcyjny i iteracyjny trening
Twierdzenia o trafności z vendorów AI są skomodyzowane. Każdy vendor twierdzi trafność klasy enterprise. Różnica jest w metodologii treningu i jak naruszenia mierzy się. Nasz proces to nie syntetyka. Nie trenujemy na zestawach testowych. Trenujemy na twoich danych produkcyjnych, mierzymy na twojej dokładnej logice klasyfikacji i iterujemy bazując na rzeczywistych błędach, które model robi w polu.
Start: model bazowy, wstępnie wytrenowany na publicznych danych finansowych i prawnych, klasyfikuje pierwszą partię Twoich dokumentów. Trafność wynosi zwykle 38 do 65%, bo model nigdy nie widział Twojej terminologii, formatów dokumentów ani wymogów zgodności. To oczekiwany punkt wyjścia. Runda pierwsza: analizujemy błędy modelu na rzeczywistych dokumentach produkcyjnych, kategoryzujemy je według typu (pominięta encja, błędna klasyfikacja, źle odczytany wymóg zgodności) i budujemy z nich korpus do fine-tuningu. Model trenuje na tym wyselekcjonowanym zestawie błędów i trafność skacze do 85-96%, bo uczy się Twoich wzorców, a nie wzorców generycznych. Runda druga: dane z bieżącej klasyfikacji produkcyjnej wracają do treningu, model dostaje błędy, przy których był najbardziej pewny, i uczy się na nich bezpośrednio. Trafność dochodzi do 99%, bo system jest dostrojony do edge case'ów istotnych dla Twojego biznesu, a nie dla generycznych benchmarków.
Pomiar jest konkretny. Monitorujemy trafność per kategoria dokumentu (umowy vs. faktury vs. zawiadomienia regulacyjne) i per typ błędu (zgodność vs. klasyfikacja vs. ekstrakcja). Jeśli konkretna kategoria pozostaje słabsza (faktury na 94%, umowy na 99%) alokujemy dodatkowe dane treningu tej kategorii. Ta chirurgiczna precyzja to powód, dlaczego nasze modele osiągają 99% zamiast stagnować na 95%. Infrastruktura treningu działa całkowicie w twoim środowisku. Żadne dane nie opuszczają twoją lokalizację podczas treningu. Logowanie audytu pokazuje każdą iterację treningu, każdy pomiar trafności, każdą próbkę danych użytą. To krytyczne dla regulowanych klientów, którzy nie mogą eksportować danych finansowych i klienckich do infrastruktury trzecich stron.
Budowanie niestandardowej infrastruktury dla wysokojednostkowych teamów marketingowych
Generyczne modele AI nie są zbudowane dla marketingu. Klasyfikują dokumenty. Niestandardowa infrastruktura marketingowa klasyfikuje dokumenty i łączy te klasyfikacje bezpośrednio ze ścieżkami konwersji, biddingiem reklamowym i pomiarem przychodów. Nasz system LLM integruje upstream w twoją warstwę danych i downstream w twój stack marketingowy. Dokumenty przepływają. Wzbogacone dane trafiają do trzech kierunków jednocześnie: twój CRM dla workflow sales, twój data warehouse dla analityki i twoje platformy reklamowe dla biddingu i segmentacji.
Przykład: platforma pożyczkowa przetwarzająca 50,000 dokumentów miesięcznie. Nasz LLM identyfikuje typ pożyczki, profil ryzyka pożyczkobiorcy, kategorię produktu i status regulacyjny per dokument. Te sygnały synchronizują się bezpośrednio z CRM przez API, aktualizując rekord potencjalnego klienta. Google Ads otrzymuje wzbogacone dane przez ConversionUploadService i triggery zdarzeń CRM (qualified lead, high risk, regulatory hold). Platforma reklamowa teraz licytuje inaczej dla pożyczek wysokiego ryzyka niż dla pożyczek standardowych. Koszt pozyskania konwersji wysokiej jakości spada bo algorytm licytacji ma te same dane klasyfikacji co zespół underwritingu. Ta infrastruktura wymaga niestandardowej inżynierii. Nie prebuilt workflow. Twoje formaty dokumentów są unikalne. Twój schemat CRM jest unikalny. Twoja struktura konta reklamowego jest unikalna. Mapujemy wszystkie trzy, budujemy punkty integracji i testujemy end-to-end z rzeczywistymi danymi zanim wdrażamy produkcyjnie. Oligamy Software budowała tę infrastrukturę dla klientów na pięciu rynkach. Polska ma inne regulacje pożyczek niż Meksyk. Wymogi Meta w Meksyku różnią się od wymogów na Łotwie. Nasz zespół inżynierski nie przystosowuje szablonów. Projektujemy niestandardowe pipeline'y per klient i per rynek, respektując lokalne prawa ochrony danych, reguły reklamowe i wymogi zgodności.