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MACHINE LEARNING E INTELLIGENZA ARTIFICIALE SONO LA STESSA COSA?

La convergenza tra Big Data e Intelligenza Artificiale risulta essere lo sviluppo più importante in assoluto che plasmerà il modo in cui le aziende creeranno valore attraversi l’uso dei propri dati e degli analytics.

L'Intelligenza Artificiale e il Machine Learning sono due parole molto in voga e spesso sembrano essere usate in modo intercambiabile. Questi due termini si sentono molto di frequente quando si parla di Big Data, di analytics ed emergono nelle ondate di trasformazioni tecnologiche che stanno attraversando la nostra era. Per entrambi, il reale valore per le imprese si fonda sui dati.

Tuttavia, l'Intelligenza Artificiale e il Machine Learning non sono esattamente la stessa cosa, ma la percezione che lo siano può talvolta causare un pò di confusione.

L'Intelligenza Artificiale (IA) è l'intelligenza esibita dalle macchine.Il termine "Intelligenza Artificiale" viene utilizzato quando una macchina simula le funzioni "cognitive" che l’uomo associa ad altre menti dei suoi simili, quali "Apprendimento" e "Risoluzione dei problemi".

Il Machine Learning (ML) è una classe di algoritmi che automatizza la costruzione di modelli analitici e offre ai computer la capacità di apprendere senza essere stati esplicitamente programmati. Utilizzando algoritmi che apprendono in modo iterativo dai dati, il Machine Learning consente di trovare informazioni nascoste senza essere stati esplicitamente programmati.

IA & ML:
COME UTILIZZARLI

L'Intelligenza Artificiale e il Machine Learning sono fattori chiave per guidare le strategie aziendali.

Ogni giorno vengono alla luce esempi di nuovi problemi risolti e di mercati obsoleti trasformati da quella che viene comunemente chiamata "IA". In generale, l'Intelligenza Artificiale può andare a soddisfare tre importanti necessità aziendali:

  • automatizzare i processi aziendali
  • ottenere informazioni analizzando i dati
  • ingaggiare clienti e dipendenti

Il teknowlogy PAC INNOVATION RADAR ha classificato Reply in vetta nel 2020 come provider di servizi di Intelligenza Artificiale

scienza
dei dati

Fa riferimento alle tecniche in cui un essere umano supportato da una macchina tenta di estrarre informazioni e conoscenza dai dati. Questo include modelli predittivi al massimo livello.

machine
learning

È la scienza del creare algoritmi e programmi in grado di imparare da soli sulla base di sorgenti di dati eterogenee come sistemi, cose ed esseri umani.

intelligenza artificiale

È lo studio sulla creazione di agenti intelligenti. Nella pratica, consiste nella programmazione di un computer affinché si comporti ed esegua un'attività come farebbe un agente intelligente (ovvero una persona).

LE LEZIONI CHE ABBIAMO IMPARATO

Dopo un paio d’anni di esperienza con i progetti di Machine Learning abbiamo appreso alcune lezioni.

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  • IA e ML…

    ...danno risultati quando si ha un problema in cui la definizione di tutte le possibili condizioni e regole che descrivono quel problema particolare richiede una quantità di tempo infinita. Un algoritmo è in grado di comprendere come definire tutte quelle regole infinite a partire dai dati.

    L’IA si occupa di macchine intelligenti che scrivono autonomamente un insieme infinito di regole per automatizzare un task a partire dai dati.

  • I DATI SONO IL PROBLEMA DA RISOLVERE E DA CUI INIZIARE IN UN PROGETTO DI IA.

    L'IA inizia da sorgenti di dati differenti: storici, generati dagli utenti e in tempo reale. Per addestrare una rete neurale sono davvero necessari i Big Data.

    Senza Big Data l'IA non darà alcun risultato.

  • SOLO I BIG DATA POSSONO ALIMENTARE E ADDESTRARE UNA RETE NEURALE.

    Se si ha una casistica limitata a 10 esempi, sarà molto difficile lavorare sul deep learning. Ogni azienda che dispone di decine o centinaia di migliaia di interazioni cliente possiede una scala sufficiente per iniziare a pensare all'uso di questo genere di cose.

    "Il Deep learning richiede almeno 100.000 esempi" - Jeff Dean, direttore Google Brain.

  • I BOT CONVERSAZIONALI SONO FACILI DA IMPOSTARE.

    I nostri tecnici sono in grado di farlo in un paio di giorni durante un hackaton. Ma poiché un bot cela delle complessità, e le fantasie che i clienti nutrono su di essi sono tante, è davvero molto difficile soddisfare le aspettative, a meno di avere l’esperienza e le competenze necessarie.

    I chatbot sono facili da impostare, ma è difficile ottenere i risultati al livello delle aspettative (e delle fantasie) del cliente.

  • L'IA RICHIEDE MOLTA PAZIENZA, PERCHÉ ADDESTRARE ADEGUATAMENTE UNA RETE NEURALE RICHIEDE TEMPO.

    Se un cliente vuole un bot o una smart app senza impiegare tempo necessario per addestrarla, esiste il rischio di un risultato deludente. E poiché l'IA e il ML richiedono tempo, i clienti devono comprendere che è meglio iniziare in anticipo.

    I primi ad adottare l'IA e il Machine Learning otterranno l’enorme vantaggio della prima mossa.

REPLY OFFRE SOLUZIONI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE E MACHINE LEARNING SU MISURA PER LA TUA AZIENDA


LA POTENZA DELLA CONVERSAZIONE

Siamo entrati in una nuova, promettente era del computing, dove i progressi in ambito di machine learning e intelligenza artificiale stanno riportando a galla l’interesse per le interfacce conversazionali e l'elaborazione del linguaggio naturale. Questo aumenta il potenziale della conversazione come nuova modalità di interazione con la tecnologia.

I sistemi conversazionali sono Bot intelligenti in grado di comprendere il linguaggio e di condurre una conversazione scritta o verbale con un utente. Il loro obiettivo è di fornire risposte informate, assistenza, supporto nell'interazione diretta nel canale e possibilmente in tempo reale.


L'adozione dei Sistemi Conversazionali punta a migliorare l'esperienza cliente guidando l'interazione uomo-macchina.

SCOPRI IL MONDO DELLE INTERFACCE CONVERSAZIONALI

Chatbots, assistenti vocali e robot sono risorse di comunicazione efficaci, strumenti che permettono di esprimere la personalità del brand e stabilire legami emotivi con clienti e dipendenti, attraverso un’esperienza fluida e spontanea.

L’approccio conversational-first di Reply permette di considerare l’intero panorama digitale del cliente con una prospettiva olistica top-down, rafforzando la fiducia nel brand e incrementando notevolmente l’efficienza e la customer satisfaction.

Scopri di più sulle interfacce conversazionali

L’ASCESA DELLE INTERFACCE CONVERSAZIONALI

Sempre più spesso le persone devono comunicare con le macchine, e viceversa. Ma il passaggio dal "design dello schermo" al "design della voce" comporta molti ostacoli.

L'iniziativa Voice Machine Interfaces di Reply offre alle aziende competenze e consulenza one-stop per l’implementazione di una strategia “voice first” efficace.

Scopri di più sulle ultime tendenze nel campo delle interfacce vocali

COSA SONO I SISTEMI CONVERSAZIONALI?

I sistemi conversazionali sono progettati per condurre una conversazione per mezzo di metodi verbali, simulando la comunicazione umana e sfruttando sofisticate capacità di elaborazione e comprensione del linguaggio naturale.

Il framework Robotics for Customers di Reply applica ai sistemi conversazionali un approccio Human centered con l’obiettivo di creare “sistemi di esperienza”, umanizzando i processi e sfruttando le tecnologie più avanzate. Viene inoltre utilizzato un approccio che impiega metodologie di Personality By Design per modellare la personalità dei bot, migliorando quindi la progettazione degli stili di interazione, umanizzando i touchpoint e le user experience.

Scarica la brochure sui Sistemi Conversazionali e le Soluzioni Reply

UN NUOVO CANALE DI COMUNICAZIONE ORIENTATO AL CLIENTE CHE USA STRUMENTI DI MACHINE LEARNING

L'uso delle interfacce conversazionali, basate sull'interazione vocale o le chat, sta diventando rapidamente di uso comune. Le piattaforme di messaggistica consentono di interagire con i chatbot mentre gli smart speaker (Amazon Echo, Google Home, ecc.) si stanno velocemente diffondendo.

Reply sviluppa agenti conversazionali nel campo dell'assistenza clienti e degli assistenti personali . Nel mondo del servizio ai clienti, esistono numerose applicazioni per chatbot per aumentare l'efficacia dei servizi di assistenza. Gli assistenti personali offrono supporto nelle attività quotidiane.

Scopri di più sui chatbot

IL COMMERCE CONVERSAZIONALE

L'E-commerce e il commercio al dettaglio continuano a svilupparsi. In passato, lo sviluppo continuo era spesso guidato principalmente dal progresso tecnologico, ma ciò non avviene più poiché oggi l'interesse è spesso rivolto ai clienti e ai loro comportamenti in trasformazione quando si tratta di fare acquisiti.

I dispositivi di input/output per gli acquisti con supporto vocale sono già disponibili e possono essere scambiati all’occorrenza e a seconda delle necessità: lo smartwatch sul polso, il riconoscimento vocale in auto o persino assistenti vocali specializzati come Alexa di Amazon o Google Home. Se la lingua parlata naturale non può essere usata, per esempio, a causa di un contesto rumoroso o delle condizioni circostanti, è possibile anche inviare ordini scritti informali per mezzo di strumenti di messaggistica come WhatsApp o Telegram. Basato su SAP Hybris as a Service (YaaS),Reply Voice Commerce offre un pacchetto che può essere usato per comunicare con vari servizi sui dispositivi input/output utilizzando un’interfaccia generica.

Scopri di più sul Reply Voice Commerce

I SISTEMI CONVERSAZIONALI NEL SETTORE AUTOMOBILISTICO

Uno dei primi casi cui il framework Robotics for Customers è stato applicato appartiene al settore automobilistico, ambito in cui sono stati ideati degli assistenti on-line (chatbot) per la presentazione dei prodotti e la configurazione dei cataloghi.

Il modo in cui le persone acquistano un auto è significativamente cambiato

Per il settore automobilistico, Reply offre una soluzione chatbot per gestire in modo istantaneo e completamente automatico le interazioni con i clienti, trattando una varietà di argomenti come la configurazione dell'auto, i sondaggi tra la clientela, il servizio di assistenza post-vendita.

I chatbot hanno il potenziale di simulare in modo convincente l’uomo e superare persino il test di Turing

AUTOMAZIONE DELL'ASSISTENZA CLIENTI NEL SETTORE DELLE UTILITY

Reply ha sviluppato un Chatbot per supportare i clienti di una multiutility italiana nelle comunicazioni con l’azienda. Oltre alla capacità di interagire con un parlante umano, il chatbot implementa un processo end-to-end che identifica ed estrae le informazioni richieste dall'utente dai sistemi back-end, fornendo queste informazioni in tempo reale all'interno del contesto di una conversazione effettuata in linguaggio naturale. L'interazione tra l'utente e il chatbot è immediata e non richiede procedure di login, la soluzione rappresenta perciò un significativo miglioramento nel servizio offerto al cliente.

La nuova sfida per la Contact Center Automation

PERSONALITY BY DESIGN

Negli ultimi decenni, abbiamo osservato l'emersione di una società sempre più robotica e la crescita di intelligenze artificiali complesse. Viviamo in un mondo in cui la conversazione è l'interfaccia e la personalità è la nuova User Experience.

Le conversazioni con i bot seguono le stesse regole della comunicazione tra le persone

Data Driven Machine Learning Robots

Intelligent Process Automation

Il Data Robotics, definito come l'insieme di tecnologie, tecniche e applicazioni richieste per progettare e implementare un nuovo processo di automazione basato sulle tecnologie di apprendimento autonomo e intelligenza artificiale, facilita l'introduzione e l'integrazione dell'automazione nei processi organizzativi. Grazie all'applicazione di tecnologie "smart", l’Intelligent Process Automation garantisce un miglioramento del Robotic Process Automation, facilitando l'evoluzione da soluzioni che si occupano di attività semplici e ricorrenti, a nuovi paradigmi basati sulle tecniche di machine learning.

Intelligent Process Automation 0

PREDICTION & PRESCRIPTION

PREDICTION & PRESCRIPTION

L'avanzata tecnologia odierna consente già alle aziende di non limitarsi a osservare i propri dati storici, ma anche di prevedere il comportamento o i risultati nel futuro: ad esempio, aiutando i credit risk officer presso gli istituti di credito a valutare quali clienti hanno maggiori probabilità di risultare inadempienti o consentendo alle telecomunicazioni di anticipare quali clienti sono portati a "sforare" nel periodo successivo.

La prescrizione è la fase più avanzata del Machine Learning, perché, in fin dei conti, non è sufficiente limitarsi a prevedere cosa faranno i clienti, ma solo comprendendo il motivo per cui lo faranno consente alle aziende di incoraggiare o impedire quel comportamento in futuro. Tecnicamente, gli algoritmi di machine learning odierni, aiutati dai traduttori umani, possono già farlo.

Alcuni esempi dell'esperienza Reply: Machine Learning per contrastare le frodi e Rilevamento delle frodi assicurative tramite unsupervised learning

RECOMMENDATION

RECOMMENDATION

Dal punto di vista delle organizzazioni, un sistema di recommendation può essere costruito su una piccola quantità di dati, che possono essere differenziati a seconda degli specifici settori di business in cui sono contenuti.

Reply ha introdotto una strategia di sviluppo unificata per i sistemi di recommendation che consente ora a questo tipo di servizi di essere sviluppati e implementati in modo diretto, dai prototipi agli ambienti di produzione. Il motore per l'elaborazione dei dati viene fornito dall’ advanced analytics, costruito generalmente utilizzando algoritmi basati su IA e Machine Learning. Scarica la brochure sui Sistemi di Recommendation e le Soluzioni Reply

Alcuni esempi dell'esperienza Reply: Portare i motori di recommendation negli ambienti di produzione e Il caso Banca Mediolanum

RECOGNITION

Riconoscimento di immagini e video

Reply adotta tecniche innovative di Deep Learning per il riconoscimento di immagini e video. Queste tecniche, basate sulle reti neurali (p.es. rete neurale convoluzionale) consentono l'uso di reti pre-addestrate su dataset generici, o la creazione di reti personalizzate su dataset specifici. È dunque possibile realizzare motori di riconoscimento che consentano l'identificazione di oggetti e/o funzionalità specifiche per video e immagini, oltre che l’individuazione del sentimento a partire dalle espressioni facciali.

Reply ha già sviluppato progetti in questo campo, incluso il riconoscimento dello stato d’animo nel campo dell'assistenza clienti, la realtà aumentata (il riconoscimento di oggetti specifici per guidare la logica delle applicazioni), la verifica visuale delle anomalie, il conteggio di oggetti sugli scaffali, ecc.

Riconoscimento di linguaggio scritto e parlato

L'identificazione del linguaggio è una tecnica di Machine Learning che non solo consente la conversione tra voce e testo, ma anche la comprensione del significato del testo stesso. Il Deep Learning e, nello specifico, framework come TensorFlow, sono attualmente utilizzati per creare modelli di apprendimento sofisticati.

Reply ha maturato le competenze per l'integrazione di smart speaker e il know-how necessario alla realizzazione di modelli di riconoscimento del linguaggio basati sulle piattaforme più avanzate. I motori di ricerca semantici insieme agli algoritmi di machine learning supportano l'identificazione dei risultati più rilevanti per le richieste.

Business Case: Elaborazione del linguaggio naturale lungo la catena del valore nel settore automobilistico

Best Practice: L’ascesa delle Interfacce Conversazionali



Data Analysis

White Paper

AI-Powered Data Automation

Reply crede fermamente nell’AI-Powered Data Automation: stiamo attivamente esplorando, testando i tool disponibili in commercio e sperimentandoli per comprendere appieno i vantaggi e gli svantaggi di questo nuovo trend basato su intelligenza artificiale e Machine Learning.

AI-Powered Data Automation 0

28.03.2022

News & Communication

SPOT, un robot quadrupede al servizio dell’archeologia per ispezionare in condizioni di sicurezza le aree e le strutture archeologiche

Uno delle ultime prove di monitoraggio delle strutture archeologiche è stata eseguita con Spot, un robot che è in grado di ispezionare luoghi anche di piccole dimensioni in tutta sicurezza, acquisendo e registrando dati utili allo studio e alla progettazione di interventi.

Robotic Process Automation

Case Study

Automatizzare il back-office per migliorare l’efficienza

A supportare Cattolica Assicurazioni nell'automazione dei processi di back-office sono state Sprint Reply, società del gruppo Reply specializzata in Intelligent Process Automation, ed e*finance Reply, società del gruppo Reply specializzata in servizi di Consulenza Manageriale per le Finance Institution.

Automatizzare il back-office per migliorare l’efficienza 0

Adversarial Machine Learning

White Paper

Il lato oscuro del Machine Learning

L'adozione del Machine Learning in contesti aziendali sta registrando enormi progressi anno dopo anno. Insieme ai numerosi vantaggi che il ML può portare, vi sono nuove sfide nel campo della sicurezza informatica che richiedono una revisione totale dei modelli di sicurezza applicati alle tecnologie di uso quotidiano. La nuova minaccia che le aziende devono essere pronte a contenere ed affrontare si chiama Adversarial Machine Learning.

Il lato oscuro del Machine Learning 0

Risk, Regulation and Reporting

Best Practice

Loan Origination e Monitoring: nuovi approcci e sviluppi futuri

In uno scenario economico trasformato dalla pandemia da Covid-19, Reply ha intrapreso un percorso di sviluppo di tecniche di AI & ML per supportare le istituzioni finanziarie nelle attività di credit origination e monitoraggio.

Intelligence

Best Practice

EDGE AI: sviluppi ed applicazioni

L’esecuzione di algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning direttamente sui dispositivi Edge apre la strada ad una nuova era di oggetti intelligenti ed autonomi. Reply ha acquisito una notevole expertise tecnica nel panorama dell'Edge AI attraverso numerosi progetti, con l’applicazione di Autonomous Mobile Robots e droni in scenari diversi

ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Case Study

L’intelligenza artificiale per il controllo di qualità del clinker

Italcementi ha collaborato con Cluster Reply per automatizzare il controllo dei processi di analisi del clinker, il componente base del cemento. La soluzione introdotta, basata su algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning, ha abilitato l’elaborazione di immagini acquisite tramite microscopia elettronica in real time, tramite analisi dettagliate ed approfondite sui campioni presi in considerazione.

L’intelligenza artificiale per il controllo di qualità del clinker 0

AICX Trend Research

Research

Potenziare la Customer Experience con l'IA

Adottare un approccio orientato all'IA può aiutarti a raggiungere efficacemente i tuoi clienti, costruendo una user experience sempre più personalizzata.

Lo studio data-driven di Reply ha individuato e misurato i trend più rilevanti nell’ambito dell’intelligenza artificiale applicata al marketing.

Potenziare la Customer Experience con l'IA 0

AI-powered tool

Best Practice

L'impatto degli AI Tool nello sviluppo del Software

L’applicazione dell’IA al ciclo di vita del software (SDLC) sta andando incontro ad un’evoluzione rapidissima, portando alla diffusione di nuovi tool e ad un progressivo spostamento del lavoro dagli operatori umani verso strumenti AI-Powered. Reply è pronta a supportare i propri clienti nell’adozione dei più innovativi tool di AI-Powered Software Development, che stanno rivoluzionando lo sviluppo del software.

L'impatto degli AI Tool nello sviluppo del Software 0

AI solution

Best Practice

Smart Data Room per automatizzare i processi labor e paper intensive

Combinando una profonda conoscenza della regolamentazione, una consolidata business expertise e una solida competenza tecnica, Reply ha disegnato e realizzato una “Smart Data Room” Solution, ideata per essere di supporto al processo di onboarding delle commesse NPL. La soluzione trasforma il processo manuale automatizzando le attività effettuate dall’operatore NPL, utilizzando tecniche di AI e ML.

CHATBOT

Best Practice

Comunicare in modo diretto con i propri clienti

Un chatbot non è solo tecnologia: è uno strumento per automatizzare le interazioni e dialogare con i clienti in modo semplice e pratico.

Machine Learning Reply lavora al fianco delle aziende per offrire ai clienti un canale che rappresenti al meglio la voce del brand nel rapporto con il consumatore finale, con un approccio ecosistemico.

Artificial Intelligence & Cloud

Master

Artificial Intelligence & Cloud - Master Hands-on Innovation

Un programma unico, riconosciuto dal MIUR e sviluppato in collaborazione con il Politecnico di Torino per offrire ad una élite di studenti altamente qualificati un progetto di specializzazione sulle tematiche IT più innovative. L’inizio del Master su Artificial Intelligence e Cloud, alla sua seconda edizione ed aperto ad un massimo di 40 studenti, è previsto per gennaio 2022.

Artificial Intelligence & Cloud - Master
Hands-on Innovation 0

IPA

Best Practice

BLUEPRINT PER REALIZZARE UN PROGETTO IPA

La chiave per un progetto di successo è saper integrare approcci differenti, considerando diverse prospettive (Business, IT, People, ecc.) fin dalle prime fasi di un progetto di Intelligent Process Automation.

L’approccio di implementazione IPA adottato da Reply si sviluppa in cinque fasi, combinando uno sviluppo agile e procedure classiche per la gestione di un progetto.

BLUEPRINT PER REALIZZARE UN PROGETTO IPA 0

TRANSCOMPILAZIONE

Article

Code2Code

Reply sta da tempo lavorando al nuovo ramo degli strumenti transpiler potenziati dall’intelligenza artificiale, con l'obiettivo di fornire la miglior soluzione sul mercato per le aziende che devono tradurre la propria code base in un nuovo linguaggio di programmazione più avanzato, veloce e, potenzialmente, più economico di quello precedente.

Assistente virtuale

Case Study

Un assistente virtuale per filiali fisiche

Per un’importante società bancaria, Machine Learning Reply è stata coinvolta nella realizzazione di un assistente virtuale rappresentato da un ologramma, in grado di accogliere i clienti in una filiale fisica. Grazie a tecniche di intelligenza artificiale, l’assistente aiuta i clienti con i servizi bancari in una filiale digitale proprio come farebbe un vero impiegato di banca in una filiale fisica.

Collision Detection

Case Study

RATISBONA: COLLISION DETECTION IN UNA SMART CITY

In un progetto di ricerca con la città di Ratisbona e l’Università di Ratisbona, Autonomous Reply sta sviluppando una smart city sicura, con veicoli autonomi. Lo scopo è quello di evitare le collisioni, integrando tutti gli utenti della strada nell’interazione con le Autonomous Things.

RATISBONA COLLISION DETECTION IN UNA SMART CITY 0

Autonomous Mobile Robots

Best Practice

Intelligenza Artificiale e Cloud si muovono con i Robot

Gli Autonomous Mobile Robot (AMR) rappresentano il prossimo passo evolutivo per i veicoli a guida autonoma (AGV) e sono in grado di muoversi indipendentemente da un'infrastruttura centrale. Reply e Microsoft hanno sviluppato uno use case per rilevare potenziali danni ai veicoli, automatizzando completamente il processo grazie all'intelligenza artificiale (IA), il cloud computing e alla tecnologia avanzata di Autonomous Mobile Robot (AMR).

Intelligenza Artificiale e Cloud si muovono con i Robot 0

The Power of Conversation

Best Practice

Scopri il mondo delle interfacce conversazionali

Chatbots, assistenti vocali e robot sono risorse di comunicazione efficaci, strumenti che permettono di esprimere la personalità del brand e stabilire legami emotivi con clienti e dipendenti, attraverso un’esperienza fluida e spontanea. L’approccio conversational-first di Reply permette di considerare l’intero panorama digitale del cliente con una prospettiva olistica top-down, rafforzando la fiducia nel brand e incrementando notevolmente l’efficienza e la customer satisfaction.

IPA

Survey

Lo stato dell’Intelligent Process Automation

Qual è lo stato dell'Intelligent Process Automation in Europa?

Completa la nostra survey per avere un IP assessment gratuito dei processi aziendali.

Artificial Intelligence

Research

AI TRENDS
TO WATCH OUT FOR

Uno studio data-driven sull'intelligenza artificiale per scoprire trend, numeri e opportunità di business.

Scopri di più sulla ricerca condotta da Reply sugli attuali sviluppi nel settore dell'Intelligenza Artificiale!

Voice Interaction

Case Study

TIMMusic è disponibile in ogni luogo, in ogni momento, su ogni device

Open Reply ha supportato TIM nel declinare la propria piattaforma musicale su diversi device, creare skill per gli assistenti vocali di Amazon e Google e rafforzare la propria presenza in piattaforme automotive come Android Auto e Apple CarPlay.

Voice assistant

Case Study

"Alexa, chiedi a cook garofalo La ricetta del giorno"

Pasta Garofalo in collaborazione con Cook, il sito di cucina del Corriere della Sera, ha scelto di affidarsi all’esperienza di Xister Reply e alle funzionalità della tecnologia AI conversazionale di Alexa per creare un’assistente vocale in cucina, vicino al consumatore.

Voice Machine Interfaces

Best Practice

Analisi del sentiment: il livello successivo degli assistenti vocali

Alexa, Siri e co. sono gli assistenti vocali più conosciuti. La differenza tra questi e altre applicazioni simili ma più semplici è l’impiego dell’analisi del sentiment, che consente di rilevare contesti linguistici ed emozionali.

Analisi del sentiment il livello successivo degli assistenti vocali 0

Machine Learning

Case Study

Machine Learning per benefici a lungo termine

In una multinazionale come BMW, la traduzione dei testi è un’attività necessaria che richiede molto tempo e risorse dedicate. Ridurre il tempo necessario per una traduzione, può aiutare un’azienda a lavorare in modo più veloce ed efficiente. Reply ha ottenuto questo risultato fornendo un servizio condiviso per tutta l’azienda, a basso costo e basato su AWS, avvalendosi dei modelli neurali di traduzione automatica di BMW specificamente adattati al settore automobilistico.

Machine Learning per benefici a lungo termine 0

Test Automation

Case Study

Test automation per l’industria navale

Concept Reply ha sviluppato un servizio per automatizzare l'esecuzione di scenari di Performance Test per un’azienda leader nel settore navale attiva in 4 continenti e 20 paesi, che offre servizi di progettazione e costruzione di navi da crociera, navi militari, traghetti e mega-yacth.

coding

Best Practice

L'impulso dell'intelligenza artificiale nello sviluppo del software

I tool di sviluppo basati sull'IA stanno rivoluzionando il modo in cui i software vengono sviluppati. Reply è impegnata nell'analisi, nel monitoraggio e nell'implementazione di questi strumenti con l’obiettivo di verificare la loro efficacia nella realizzazione di progetti reali.

HEALTHCARE

Platform

ALFABETO - All faster better together

La soluzione ALFABETO si sviluppa su una piattaforma software, integrata con la strumentazione diagnostica, basata su componenti di Artificial Intelligence e finalizzata al supporto alla diagnosi, alla condivisione delle informazioni cliniche in real-time con i diversi professionisti sanitari coinvolti nel processo e alla predizione dell’evoluzione della patologia.

ALFABETO - All faster better together 0

Mobile Robotics

Case Study

La robotica per gli interventi immobiliari

Reply, tra i primi Boston Dynamics Integration Partner al mondo, sta testando insieme a ECE il robot "SPOT" con l’obiettivo di introdurre le aziende che operano nel Real Estate ai benefici offerti dalla robotica mobile avanzata. Sono numerosi i possibili casi di utilizzo individuati da Reply e ECE nell'ambito del c.d. "Early Adopter Program".

La robotica per gli interventi immobiliari 0

AI & ML

Case Study

Monte Titoli: Analisi Avanzata e Machine Learning su AWS

Storm Reply e Data Reply hanno supportato Monte Titoli nel definire e sviluppare una strategia finalizzata all’adozione di architetture cloud, la gestione delle risorse e i modelli di Machine Learning.

Artificial Intelligence & Cloud

Master

Artificial Intelligence & Cloud - Master Hands-on Innovation

Un programma unico, riconosciuto dal MIUR e sviluppato in collaborazione con il Politecnico di Torino per offrire ad una élite di studenti altamente qualificati un progetto di specializzazione sulle tematiche IT più innovative. L’inizio del Master su Artificial Intelligence e Cloud, alla sua prima edizione ed aperto ad un massimo di 40 studenti, è previsto per gennaio 2021.

Artificial Intelligence & Cloud - Master
Hands-on Innovation 0

Interfacce utente voce

Service

L’ascesa delle interfacce conversazionali

Sempre più spesso le persone devono comunicare con le macchine, e viceversa. Ma il passaggio dal "design dello schermo" al "design della voce" comporta molti ostacoli. L'iniziativa Voice Machine Interfaces di Reply offre alle aziende competenze e consulenza one-stop per l’implementazione di una strategia “voice first” efficace.

L’ascesa delle interfacce conversazionali 0

AWS Cloud

Case Study

Iniettare Cloud e ML nel DNA di Nexi

Data Reply ha introdotto Data Analysis e Machine Learning su Cloud AWS per Nexi, la più grande società PayTech italiana, apportando quantità e qualità dei dati e le potenzialità delle tecnologie basate sull’intelligenza artificiale, impattando in maniera incisiva sulle capacità del cliente in aree quali Frodi, Risk Management, Marketing, in modo sicuro e compliant alle normative.

Iniettare Cloud e ML nel DNA di Nexi 0

Intelligent Process Automation

White Paper

Come realizzare un progetto di IPA: la ckecklist di Reply

Stai cercando di iniziare il tuo primo progetto di Intelligent Process Automation (IPA)? Scarica ora la nostra checklist per capire su cosa focalizzarti e come evitare problemi per avviare subito il tuo progetto di IPA.

computer vision

Best Practice

Controllo delle distanze contro il COVID-19

Le più recenti innovazioni nella computer vision in termini di algoritmi e modelli di intelligenza artificiale, possono essere direttamente applicabili per il monitoraggio del coronavirus: l’IA può aiutare ad elaborare immagini provenienti da videocamere digitali, identificare le persone ed i loro comportamenti, assicurando il rispetto del distanziamento sociale e dell’utilizzo dei dispositivi di protezione individuale.

machine learning

Case Study

Garantire la qualità del processo di macinazione

Lavazza ha selezionato Amazon Web Services come piattaforma cloud e Reply, AWS Premier Consulting Partner, per il supporto nell'adozione di modelli di machine learning sul sistema AWS. Con Reply, Lavazza ha lavorato alla progettazione di una soluzione in grado di soddisfare le proprie esigenze di previsione dei risultati dei test effettuati sulle linee produttive, al fine di orientare l'attività degli operatori.

Garantire la qualità del processo di macinazione 0

Award

Progetto SARA

SARA (Smart Assistant Regulatory Affairs)

L'uso di Process Mining e Process Automation per automatizzare le attività ripetitive. Efficienza aumentata sfruttando al meglio l'energia delle persone per creare valore e migliorare la qualità.

Sara vince il prestigioso premio CPhi Pharma Award 2019

Progetto SARA 0

CRM AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE

White Paper

NEXT GENERATION CUSTOMER SERVICE

Il successo di un’azienda dipende in gran parte dalla capacità di comprendere e soddisfare, nel minor tempo possibile, le esigenze dei propri clienti. Scopri come Blue Reply utilizza le più innovative e recenti tecnologie AI per supportare a 360 gradi le aziende nell'evoluzione verso una vera e propria Customer Experience.

VR & AR

Best Practice

La Mixed Reality potenziata dall'AI

AI e Deep Learning stanno cambiando profondamente il modo in cui le app di Mixed Reality percepiscono il loro ambiente. Valorem Reply sta lavorando nel campo dell'intelligent edge ottenendo interessanti risultati, come ad esempio, quelli riscontrati dall’applicazione dell’AI su un dispositivo HoloLens.

Machine Learning

Event

Partecipa alla gara di auto a guida autonoma firmata Reply

La Reply’s AWS DeepRacer è una competizione di guida autonoma aperta ad esperti e principianti di Machine Learning. IscriviTi ora e scopri i fantastici premi.

Partecipa alla gara di auto a guida autonoma firmata Reply 0

Best Practice

Automatizzare la defect recognition

Data Reply ha sviluppato un innovativo modello, basato su algoritmi di deep learning, in grado di imparare a riconoscere e classificare autonomamente i difetti senza che questi siano stati utilizzati nel training del modello.

Human machine interfaces

Best Practice

Smart Retail, scatta una foto e acquista

Portaltech Reply, avvalendosi di AI e Machine Learning, ha creato una mobile app che avvicina il mondo fisico a quello digitale semplificando l’acquisto e aumentando l’engagement.

Chatbot

Best Practice

Chatbot, la voce del brand

È possibile realizzare un chatbot che risulti davvero efficace per il proprio business? La collaborazione con un’importante operatore della telefonia dimostra che non solo è possibile, ma che i risultati possono superare ogni più rosea aspettativa. Analizziamo insieme questo caso di successo

Data Science

Best Practice

Migliaia di nuovi prodotti: quando e quanti ordinarne?

La definizione del quantitativo ottimale di prodotto da ordinare è un problema tanto più complesso quanto più ci si trova in una situazione di carenza di informazioni come nel caso di un primo ordine. Disporre di uno strumento che possa suggerire la corretta quantità di sell out, mesi prima che il prodotto venga lanciato sul mercato può rappresentare un valido supporto.

Migliaia di nuovi prodotti quando e quanti ordinarne? 0

Human machine interfaces

Best Practice

Valuta il danno auto con l'Image Recognition

Data Reply ha sviluppato un framework basato su tecniche di Deep Learning, Data Mining e Natural Language Processing in grado di classificare i dati di input, come le foto scattate dai periti ed i dati di riparazione registrati dai carrozzieri.

Data Driven Enterprise

Article

Intelligent Process Automation: l'evoluzione della RPA

L’IPA permette di evolvere da soluzioni per risolvere compiti standard e ripetitivi a nuovi modelli basati su un approccio di machine learning, consentendo ai robot dati di sviluppare nuove conoscenze, fornire giudizi e feedback.

Data Driven Enterprise

Article

Come affrontare un piano di automazione

Scopri gli aspetti tecnologici e organizzativi da considerare per un piano di automazione di successo.

Data Driven Enterprise

Article

Tecnologie e applicazioni di Reply per l’IPA

L’Intelligent Process Automation porta un cambio notevole per l’azienda sotto qualsiasi punto di vista, per questo, si deve sempre tener conto della disponibilità tecnologica dell’azienda. Scopri i 7 acceleratori di Reply per implementare l’Intelligent Process Automation in azienda.

FleishmanHillard

Research

ARTIFICIAL INTELLIGENCE & COMMUNICATIONS

IA: l'inizio della fine del mondo come lo conosciamo? O un'inattesa forza per fare del bene?

Scopri i trend, le paure e le prospettive future dell'Intelligenza artificiale nel nuovo report di FleishmanHillard.

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FleishmanHillard

Research

Tech trends 2019

FleishmanHillard ha analizzato oltre un miliardo di conversazioni su Twitter ed ha intervistato più di 25 leader tecnologici da tutto il mondo per scoprire i trend, le paure e le opportunità di tecnologie quali l’Intelligenza Artificiale, la Realtà Aumentata, l’Edge Computing, la Blockchain e il Quantum Computing.

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Tech trends 2019 0

X-RAIS

Best Practice

X-RAIS: AI AL SUPPORTO DELLA DIAGNOSTICA PER IMMAGINI

X-RAIS è uno strumento AI di analisi di immagini medicali basato su reti neurali sviluppato da Laife Reply. X-RAIS supporta il medico nella fase di refertazione suggerendo in modo automatico aree sospette e relativa classificazione, con l’obiettivo di ridurre il numero di diagnosi errate e migliorare l’efficienza dell’intero processo diagnostico.

X-RAIS AI AL SUPPORTO DELLA DIAGNOSTICA PER IMMAGINI 0

Intelligent Machines

Article

AI e business impact. Riflessioni

Il fenomeno dell’AI promette di essere, nel medio periodo, la leva trasformatrice più potente (insieme all’ingegneria genetica) del mondo a cui siamo abituati e del “modus operandi” delle aziende.

Data Robotics Accelerator

Automated Invoice

Automated Invoice è la soluzione, erogabile anche in modalità di servizio, che permette di gestire in modo automatico il processo di ciclo passivo dalla registrazione fino alla riconciliazione fra le fatture e l’ordine d’acquisto/ddt/ricevimento, evidenziando le differenze riscontrate.

Data Robotics Accelerator

Brick Reply Platform

Brick Reply è la soluzione che permette di simulare varie configurazioni della linea automatica, al fine di suggerire il mix ottimale di dispositivi per raggiungere le prestazioni complessive richieste dal cliente finale.

Data Robotics Accelerator

Customer Recovery

Customer Recovery è la soluzione che risponde alla sfida dell'approccio comportamentale alla gestione del rischio di credito. La soluzione è sviluppata con Microsoft Azure Machine Learning, un servizio che consente di creare e testare potenti analisi predittive basate sul cloud.

RPA – LANCIA LA TUA TRASFORMAZIONE DIGITALE

Reply ha condotto uno studio che si occupa di analizzare i feedback sulla Robotic Process Automation (RPA) a prescindere dal livello di conoscenza degli utenti. La RPA è ancora allo stadio iniziale del processo di adattamento e sviluppo, ma si prevede che farà da apripista a molte altre tecnologie digitali rivoluzionarie. Aumenta le tue conoscenze a proposito di RPA.

RPA – LANCIA LA TUA TRASFORMAZIONE DIGITALE 0

Data Robotics Accelerator

Employee Monthly Expenses

Employee Monthly Expenses è la soluzione che permette di automatizzare la creazione della nota spese a partire dagli stessi giustificativi, velocemente e senza bisogno di intervento manuale.

Data Robotics Accelerator

Know Your Orders

Know your Orders è la soluzione che permette di creare una semplice interfaccia interrogabile tramite linguaggio naturale dagli utenti, agevola l’accesso alle informazioni garantendone consistenza e accuratezza.

Data Robotics Accelerator

Match-up

Match-up è uno strumento evoluto per l’analisi, la riconciliazione e l’abbinamento di dati complessi (singoli e/o multipli). L’utilizzo di tale strumento trova applicazione nelle attività su dati.

Machine Learning

Best Practice

Machine Learning: Piattaforme e Scenari

Il Machine Learning si sta rapidamente trasformando in una serie di tecnologie affidabili e scalabili che possono essere applicate a diversi settori aziendali, in grado di automatizzare i processi e rendere le applicazioni più intelligenti. Reply supporta le aziende nello sfruttare le potenzialità del Machine Learning e dell’intelligenza artificiale per implementare soluzioni specifiche di settore e di business come: Data Robotics, chatbots o Predictive Engines.

Artificial Intelligence

Best Practice

Verso l'intelligenza aumentata

L’intelligenza Artificiale e l’Intelligenza Aumentata sono entrate con entusiasmo nell’agenda delle aziende, nelle discussioni accademiche e online, nell’immaginario collettivo. Target Reply spiega come l’Intelligenza artificiale e aumentata possa portare valore ai clienti in diverse aree di applicazione, mostrando le tecniche e le tecnologie in concreti casi di utilizzo.

Conversational Systems

Best Practice

I Conversational Systems applicati al settore automobilistico

Uno dei primi casi cui il framework Robotics for Customers è stato applicato appartiene al settore automobilistico, ambito in cui sono stati ideati degli assistenti on-line (chatbot) per la presentazione dei prodotti e la configurazione dei cataloghi.

Reply Framework

Hot Spot

Robotics for Customers è qui!

Reply ha definito il proprio approccio al Robotics for Customers nel contesto del Data-Driven Customer Engagement. Il Robotics for Customers è un framework costruito su due pilastri fondamentali: i Recommendation Systems e i Conversational Systems.

Robotics for Customers è qui! 0
Human Centered Design Il più grande ostacolo alla centralità del cliente è la cultura aziendale 0

Conversational Systems

Best Practice

Human Centered Design: Il più grande ostacolo alla centralità del cliente è la cultura aziendale

Con tutto il gran parlare che oggi si fa della centralità del cliente, molte aziende stanno chiedendo a Reply di aiutarle a trasformare lo sviluppo dei propri prodotti e servizi in modo che siano maggiormente human centered.

Recommendation Systems

Best Practice

L'approccio e la metodologia Reply per portare i motori di recommendation in produzione

Reply ha creato il framework Robotics for Customers che consente ai clienti di costruire un sistema di recommendation, in modo efficiente ed efficace e che può essere facilmente integrato in tutte le piattaforme esistenti.

Utilizzo di Deep Learning e Knowledge Graphs per anticipare le necessità dei clienti  0

Recommendation Systems

Best Practice

Utilizzo di Deep Learning e Knowledge Graphs per anticipare le necessità dei clienti

I tradizionali algoritmi collaborativi non sono magici, bensì provano a proporre contenuti simili a quanto abbiamo appena visualizzato o già scoperto da altri utenti con gusti equiparabili ai nostri. Vediamo qual è l'approccio dei metodi di Deep Learning e Knowledge Graph che sfruttano dati contestuali e non strutturati.

Prediction & Prescription

Case Study

MACHINE LEARNING PER CONTRASTARE LE FRODI

Reply ha supportato una primaria azienda di credito al consumo in Italia, con milioni di finanziamenti erogati ogni anno.

La soluzione Target Reply anticipa e automatizza la rilevazione delle frodi. La soluzione identifica i truffatori seriali che modificano le proprie abitudini per evadere i controlli e crea modelli più avanzati e predittivi che si adattano a contesti nuovi e sconosciuti.

Il caso Banca Mediolanum Laboratorio Data Analytics e realizzazione di un Recommedation Engine  0

Financial Services

Case Study

Il caso Banca Mediolanum: Laboratorio Data Analytics e realizzazione di un Recommedation Engine

Con lo scopo di sperimentare un approccio Advanced Analytics, l’iniziativa di laboratorio Data Analytics di Banca Mediolanum coinvolge la partnership fra il team Marketing Research e Reply per lo sviluppo di meccanismi avanzati di analisi dei dati e l’ideazione di servizi proattivi e personalizzati per il cliente.

Prediction & Prescription

Case Study

Rilevamento di frodi assicurative

Reply ha supportato una grande società assicurativa a identificare potenziali utenti fraudolenti.

Data Reply ha sviluppato un sistema unsupervised di rilevazione delle anomalie per separare gli utenti fraudolenti da quelli onesti, così che le persone che si comportano in modo corretto non vengano sospettate di aver commesso un reato.

Humanoid Robots Developement

Best Practice

“Ciao, sono Pepper! Come posso aiutarti?”:
The Pepper Experience

Sprint Reply e Bitmama sono le aziende del gruppo che grazie alla partnership con Softbank Robotics, leader nel settore dei robot umanoidi non industriali, sono diventate un centro di competenza che si occupa della progettazione del robot umanoide Pepper.

“Ciao, sono Pepper! Come posso aiutarti?” The Pepper Experience 0

Recognition

Case Study

Elaborazione del linguaggio naturale lungo la catena del valore nel settore automobilistico

Reply ha supportato una grande casa automobilistica tedesca che riceve milioni di richieste relative ai suoi prodotti.

Data Reply ha sviluppato un servizio di analitica testuale multi-threaded che prende in esame il flusso dei documenti testuali, applica metodi NLP per recuperare entità e parole chiave significative, raggruppa i documenti gerarchicamente e genera etichette intuitive.

14.03.2017

News & Communication

Cosa vogliono le donne? “AMY” lo sa - Triplesense Reply e Machine Learning Reply firmano la chatbot di Lancia Ypsilon

Lancia Ypsilon, la Fashion City Car amica delle donne, ha scelto di festeggiare l'8 marzo presentando il primo car configurator pensato per un pubblico femminile.

Conversational Systems

Best Practice

Personality by Design

Negli ultimi decenni abbiamo assistito allo sviluppo di una società sempre più robotica e alla crescita di intelligenze artificiali complesse.

Siamo in un mondo in cui la conversazione è l’interfaccia e la personalità la nuova User Experience.

Chatbots

Best Practice

Chatbot per il settore automobilistico

Reply supporta i clienti nel settore automobilistico implementando applicazioni chatbot per configuratori di auto, servizi post-vendita, supporto del centro interazione clienti.

Chatbot per il settore automobilistico 0

Chatbot

Best Practice

La nuova sfida per la Contact Center Automation

Syskoplan Reply ha sviluppato un Chatbot per supportare i clienti di una multiutility italiana nelle comunicazioni con l’azienda. Il chatbot rappresenta un nuovo canale di comunicazione, che soddisfa l’esigenza dell’utente di avere risposte certe ed istantanee elaborate grazie all’Intelligenza Artificiale.

Big Data Analytics

Case Study

Big Data Analytics per l’Automotive

Data Reply sta supportando CNH Industrial in un progetto finalizzato a raccogliere e analizzare i dati telematici trasmessi dai veicoli, abilitando l'azienda ad anticipare le esigenze dei propri clienti e proporre loro servizi post-vendita personalizzati.

Big Data Analytics per l’Automotive 0

Reply Voice Commerce

Best Practice

Conversational Commerce Extension per SAP Hybris

Il cliente cerca nuove esperienze di acquisto interattive e offerte ritagliate attorno alle sue esigenze, dall'altro lato cerca di fare in modo che il processo di approvvigionamento avvenga nel modo più efficiente possibile, soprattutto con i prodotti d'uso quotidiano. Con Reply Voice Commerce, Syskoplan Reply offre un'estensione per SAP Hybris che permette di rispondere proprio a questa esigenza di semplificazione, rendendo possibile l'utilizzo della lingua come mezzo di comunicazione naturale.

Conversational Commerce Extension per SAP Hybris 0

Operational Risk & Data Robotics

White Paper

Operational Risk & Data Robotics

Le soluzioni disponibili grazie al Data Robotics sono estremamente efficaci e pratiche per le banche per ridurre il rischio operativo, migliorare l'efficienza, ridurre i costi e ottenere valore aggiuntivo. Grazie all' RPA (Robotic Process Automation) e al Machine Learning che abilita l' IPA (Intelligent Process Automation), le banche che hanno iniziato a implementare queste soluzioni stanno raccogliendo i primi frutti, sia in termini di finanziamento che di conformità.

Operational Risk & Data Robotics 0

Chatbots

Best Practice

CIC Chatbot

Cluster Reply supporta le aziende automobilistiche nel miglioramento dell'esperienza del servizio clienti sviluppando soluzioni chatbot connesse con sistemi CRM e CIC e in grado di interagire in modo fluido con i call center. Le aziende automobilistiche possono sfruttare i chatbot come uno strumento efficace dal punto di vista dei costi per ridurre i tempi di uso dei call center, incrementare la soddisfazione del cliente e creare un potenziale di upsell.