Opracowanie autonomicznych algorytmów uczenia maszynowego i systemu informatycznego do zautomatyzowanej oceny w czasie rzeczywistym podmiotów gospodarczych pod kątem prawdopodobieństwa nieregulowania przez nie zobowiązań finansowych, z uwzględnieniem m.in. wielkości zobowiązania i przewidywanego terminu wykonania.

Celem projektu jest opracowanie autonomicznych i samouczących się algorytmów uczenia maszynowego oraz zintegrowanego systemu informatycznego do zautomatyzowanej oceny w czasie rzeczywistym podmiotów gospodarczych pod kątem prawdopodobieństwa nieregulowania przez nieprzyszłych zobowiązań finansowych. W ocenach będą uwzględniane w szczególności wielkość zobowiązania, przewidywany termin wykonania oraz trendy makro i mikroekonomiczne.

Nowy system będzie w stanie, niezależnie od krótko i długoterminowych zmian trendów makro i mikroekonomicznych, dostarczać wyniki analiz z trafnością istotnie wyższą niż obecne na rynku rozwiązania oraz w czasie zbliżonym do rzeczywistego.

Sztuczna inteligencja w procesie weryfikacji kontrahenta, a także ustalania jego wypłacalności celem zwiększenia odporności na zatory płatnicze w branży transportowej.

Celem projektu jest wdrożenie do bieżącej działalności Lantrans Sp. z o.o. innowacji procesowej polegającej na zoptymalizowaniu oraz udoskonaleniu procesu weryfikacji kontrahenta, a także ustalania jego wypłacalności przy podejmowaniu decyzji dotyczącej nawiązania współpracy w możliwie najkrótszym czasie.