Данные · Облако · ИИ для регулируемых отраслей
Данные. Аналитика. ИИ.
Мы воплощаем это в реальность.
STELLAR AI Lab — технологическая компания, созданная на стыке данных, облачных технологий и искусственного интеллекта. Мы помогаем финтех-компаниям, банкам и логистическим компаниям раскрыть полную ценность данных с помощью интеллектуальных, масштабируемых и безопасных решений.
Мы проектируем, внедряем и обеспечиваем техническое сопровождение платформ на базе современного стека технологий работы с данными для компаний из США, стран Латинской и Южной Америки, Европы и Азии.
Отрасли
Глубокий опыт там, где данные регулируются, велики по объёму и критичны для бизнеса.
Финтех
Мошенничество, кредитный риск и решения в реальном времени
Цифровым кредиторам и платёжным компаниям нужно принимать решения за миллисекунды на данных из десятков источников, при этом регулятор требует объяснимости.
ПодробнееБанки
Регулируемые данные, управление и аудируемый ИИ
Банки хранят десятилетия данных в core-системах при строгих требованиях к локализации, происхождению данных и модельному риску. Задача — модернизироваться, не нарушая комплаенс.
ПодробнееЛогистика
Прогнозирование, маршрутизация и прозрачность цепочки
Телеметрия автопарка, WMS, TMS и заказы маркетплейсов живут в разных системах. Без единого слоя данных планирование остаётся реактивным, а маржа утекает.
Подробнее
Как мы работаем
Прозрачный процесс трансформации сырых данных в промышленные решения.
- 01
Диагностика
Изучаем источники данных, регуляторные ограничения и ключевые бизнес-решения.
- 02
Архитектура
Создаем архитектуру целевой платформы данных на основе передовых технологий со встроенными инструментами защиты информации и регулирования данных.
- 03
Разработка
Поэтапно внедряем процессы обработки данных, аналитические модели и прикладные сервисы, тесно взаимодействуя с вашей командой с самого начала.
- 04
Эксплуатация
Управляемые сервисы, мониторинг и постоянные улучшения, чтобы платформа продолжала приносить результат.
Проекты
Что мы построили и что это изменило.
Digital lender, LATAM · Финтех
Антифрод в реальном времени для цифрового кредитора
Потоковый feature store и объяснимая скоринговая модель заменили движок правил, блокировавший слишком много добросовестных клиентов.
-38%
потери от мошенничества (пример)
-62%
ручных проверок (пример)
Regional bank · Банки
Управляемая облачная платформа данных для регионального банка
Миграция локального хранилища в Google Cloud с трассируемостью, контролем доступа и аудитом, принятыми службой внутреннего аудита.
11 ч → 40 мин
время ежедневной загрузки (пример)
100%
покрытие трассируемостью регуляторных отчётов
Last-mile operator · Логистика
Прогноз спроса и ETA для оператора последней мили
Объединённые данные о заказах, автопарке и погоде питают модели прогнозирования и ETA, которыми ежедневно пользуются планировщики и клиенты.
+14%
доставок вовремя (пример)
-9%
километров на доставку (пример)
Продукты
Готовые к внедрению платформы, сокращающие время до результата.
Stellar Data Platform
Управляемый modern data stack за несколько недель
Референсная архитектура с приёмом, трансформацией, управлением данными и наблюдаемостью, преднастроенная для регулируемых компаний.
ПодробнееStellar Risk AI
Объяснимые решения по мошенничеству и кредитам
Сервис скоринга в реальном времени с feature store, мониторингом моделей и объяснением каждого решения.
ПодробнееStellar Control Tower
Прогнозирование и прозрачность операций цепочки поставок
Прогноз спроса, предсказание ETA и операционная картина почти в реальном времени поверх данных WMS, TMS и автопарка.
Подробнее
Нам доверяют
ведущие компании
Наши партнёры
Мы работаем с ведущими технологиями, чтобы предоставлять лучшие услуги.
Fivetran
Интеграции, объединяющие данные вашей компании
Snowflake
Облачное хранилище данных для ИИ и масштабирования
dbt
Автоматизация процессов обработки данных
Google Cloud
Облачная платформа для масштабируемости и гибкости
Sigma
Визуализация данных на базе ИИ
Nullafi
Защита данных с фильтрацией и обфускацией в реальном времени
Сертификации и практики
- Партнёр Snowflake
- Партнёр Google Cloud
- Практика Fivetran и dbt
- Соответствие регуляторным требованиям
- Документация модельного риска
- Безопасность на уровне архитектуры
- Данные остаются в вашем облаке
Блог
Смотреть все
18 августа 2026 г. · 6 мин чтения
Объяснимый ИИ в банках: чего на самом деле требуют регуляторы
Командам модельного риска не нужна лекция о значениях SHAP. Им нужны коды причин, стабильная документация и мониторинг, доказывающий, что модель ведёт себя так, как при валидации.
Читать далее
2 июля 2026 г. · 5 мин чтения
Прежде чем строить roadmap ИИ: контракты данных
Большинство неудачных ИИ-инициатив, которые мы видели, погибли выше по потоку — из-за изменения схемы, о котором никто не сообщил. Контракты данных — самая дешёвая страховка.
Читать далее
20 мая 2026 г. · 5 мин чтения
Прогноз спроса в логистике последней мили: три урока
Точность прогноза — не цель. Цель — более удачные решения о мощностях. Вот что изменило результат в наших логистических проектах.
Читать далее
Готовы заставить данные работать?
Расскажите о задаче. В течение двух рабочих дней мы вернёмся с конкретным первым шагом.
Связаться с нами