Облачный разуматор - сервис для создания интеллектуальных экспертных систем любой сложности на основе миварных технологий с возможностью интегрирования с внешними приложениями. Доступ к сервису может быть получен через локальное развертывание, используя инфраструктуру клиента, либо же через облако, наш собственный кластер.

Разуматор основан на базе логического искусственного интеллекта, что позволяет реализовывать гибкие и легко интегрируемые системы. Миварные технологии позволяют не только определить оптимальное решение решаемой задачи, они также показывают полную логическую цепочку, тем самым обосновывая принятое решение, что заметно выделяет используемую концепцию на фоне прочих экспертных систем. Приложение имеет веб-интерфейс - это позволяет пользователям не устанавливать его на устройства и использовать его в любой точке мира.

К тому же миварный подход позволяет не ограничиваться лишь на простых логических правилах (“Если …, то …”) - при задании правил можно использовать программный код, что заметно расширяет функционал и потенциал создаваемых систем. При этом миварные системы способны работать в режиме реального времени - если в процессе реализации условия изменятся, то комплекс найдет новое оптимальное решение задачи.

Проблемы:
1) Решение сложных и нетривиальных вопросов в любой предоставленной предметной области.

2) Конструирование гибкого инструмента для построения модели предметной области

3) Конструирование гибкого инструмента для анализа предметной области и генерации определенного решения.

Решения:
1) Построение совершенной, не зависящей от предметной области, экспертной системы.

2) Разделение сервиса построения модели предметной области и сервиса анализа с созданием специальных методов общения (API). Где API - универсальный, а сервис модели предметной области достаточно гибок для задания любых параметров и атрибутов в любых количествах.

3) Построение инструмента анализа, не зависящего от каких-либо установленных атрибутов. Такое возможно при помощи задания некоторых свойств приоритета у атрибутов и параметров предметной области. В итоге получаем более сложную для настройки систему анализа с более гибкими возможностями.

На начальном этапе целевой аудиторией будут являться различные продвинутые организации в сфере банковских услуг, заинтересованные во внедрении и развитии технологий экспертных систем. К ним отнесем: «Яндекс Банк», «СберБанк», «Тинькофф», «АльфаБанк». В дальнейшем при условии масштабирования технологии и успешной ее реализации, можно затронуть и другие активно развивающиеся IT-организации: Вконтакте, дочерние организации экосистемы Яндекс (Яндекс.Музыка, Яндекс.Еда, Яндекс.Маркет и т.д.), Связной, Ozon и другие.