Intelligenza Artificiale
Costruiamo soluzioni di Intelligenza Artificiale (AI) e di apprendimento automatico per un’ampia gamma di settori e casi d’uso.
La capacità degli algoritmi di apprendimento automatico di analizzare grandi serie di dati e scoprire modelli significativi lo rende un partner perfetto per l’industria farmaceutica. Pharma e medicina sono discipline ricche di dati. Quando si tratta di analizzare dati medici, classificazione dei pazienti, analisi delle immagini, analisi genetica e scoperta e vendita di farmaci, nessun agente umano può competere con macchine potenti e altamente intelligenti. Tuttavia, i dati possono essere complessi e facilmente interpretabili erroneamente.
Negli ultimi anni ci sono stati importanti cambiamenti nella tecnologia e anche nella quantità di dati che i rivenditori hanno. Più dati significa che le aziende sono molto più capaci di alimentare le soluzioni AI e offrire esperienze personalizzate, personalizzate e localizzate ai clienti. Le aziende sono ora in grado di applicare l’intelligenza artificiale attraverso l’intero ciclo di prodotti e servizi al dettaglio, dalla produzione all’interazione con il servizio clienti post-vendita. l’intelligenza artificiale darà ai rivenditori che usano l’intelligenza artificiale la massima possibilità di influenzare gli acquisti al momento e anticipare gli acquisti futuri. Ciò consente di guidare gli acquirenti verso i prodotti giusti in modo regolare e altamente personalizzato.
Gli operatori di telecomunicazioni utilizzano l’apprendimento automatico per migliorare la soddisfazione del cliente e aumentare l’affidabilità della rete. Per citarne alcuni, le telecomunicazioni possono trarre vantaggio dalla modellazione predittiva, dall’analisi dei processi, dal rilevamento delle frodi, dalla previsione del churn e dall’allocazione dinamica delle risorse.
Integrazione dell’Intelligenza Artificiale
Ottimizzazione dei processi:
L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico hanno il potenziale per rendere molti processi di business e di produzione più rapidi e più economici. Per darti alcuni esempi:
- Scoperta del modello: trova schemi improduttivi nel tuo flusso di lavoro e rendili più efficienti.
- Pronostico del passo successivo: sfrutta i tuoi dati per aiutare le macchine e le persone a decidere in tempo reale qual è il prossimo passo migliore da compiere.
- Rilevazione dei problemi: identifica i problemi nella fase iniziale della produzione e scopri qual è la causa principale.
- Ottimizzazione della produzione: utilizzare l’apprendimento automatico per individuare i modi ottimali per massimizzare l’output della linea di produzione.
Motori di Ricerca:
I motori di ricerca alimentati dall’IA possono fare raccomandazioni basate su decine di migliaia di punti dati. Ciò significa risultati altamente pertinenti per l’utente finale. Questo settore dell’apprendimento automatico è particolarmente rilevante per i settori dell’aviazione, della vendita al dettaglio e delle telecomunicazioni in cui viene utilizzato per:
- Offerte di marketing e vendita personalizzate.
- Raccomandazioni basate sulla posizione.
- Raccomandazioni basate sull’attività recente / passata.
- Raccomandazioni basate sull’attività in tempo reale.
- Abbinare le persone con interessi o con altre persone.
Sistemi di autoapprendimento:
Questa area di apprendimento automatico è particolarmente rilevante per i settori dell’aviazione, della vendita al dettaglio e delle telecomunicazioni in cui viene utilizzato per: motori mmender
• Veicoli autonomi
• Prezzi ottimali / dinamici
• Chatbots completamente automatizzati
• Offerte personalizzate ai clienti
• Test di siti Web multivariati
• Curazione intelligente dei contenuti
• Robotica / automazione con tecnologia AI
Chatbot avanzati:
La maggior parte dei chatbot che vedi oggi non sono alimentati dall’intelligenza artificiale. Seguono un semplice flusso di comandi integrato. Tuttavia, l’apprendimento automatico consente di creare chatbos veramente intelligenti e di apprendere in base all’interazione con il cliente. La creazione di questi chatbots richiede più tempo e dati, ma può potenzialmente automatizzare una parte sostanziale delle comunicazioni con i clienti.
Predizione della frode:
Dalle banche alle telecomunicazioni, l’apprendimento automatico viene utilizzato per rilevare transazioni fraudolente e ridurre il tasso di frode. Aiuta anche a ridurre i falsi positivi evitando errori umani e abbassando l’organico nei dipartimenti di conformità delle aziende. I possibili casi d’uso includono:
- Rilevazione di frodi con carta di credito.
- Esplorando il riciclaggio di denaro.
- Ricerca di frodi per reclami assicurativi.
- Esame delle chiamate telefoniche fraudolente.
- Scoperta e blocco di bot dannosi.
- Indagini più mirate
Rilevamento anomalie:
Il rilevamento delle anomalie aiuta a individuare aree / processi problematici nelle fasi iniziali ea prevenire disastri costosi. Questa area di apprendimento automatico è particolarmente rilevante per le aziende nei settori della produzione, della vendita al dettaglio e della finanza.
- Assicurazione della qualità – Assicurati che il tuo output di produzione non includa oggetti di bassa qualità.
- Trova le anomalie nei tuoi registri tecnici e individua gli errori nelle prime fasi.
- Rileva le irregolarità nei tuoi processi aziendali, trova i blocchi e rimuovili.
- Migliora la sicurezza rilevando attività anomale nel filmato in tempo reale.
- Rilevamento delle intrusioni – Identifica modelli insoliti nel traffico di rete che potrebbero segnalare un attacco.
- Rilevamento novità: scopri nuovi modelli nei tuoi dati che non esistevano da qualche tempo.