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Artificial Intelligence & Machine Learning

IA & ML:
come utilizzarli

L'Intelligenza Artificiale e il Machine Learning
stanno trasformando il business

Tuttavia, perfino con il progredire della tecnologia le aziende hanno ancora difficoltà a sfruttarne i benefici, soprattutto perché non comprendono chiaramente come implementare in modo strategico il Machine Learning al servizio degli obiettivi di business.
Gli algoritmi di Machine Learning sono spesso categorizzati come supervisionati (supervised) o non supervisionati (unsupervised). Gli algoritmi supervisionati richiedono un intervento umano che fornisca input e output desiderati, oltre a fornire feedback sull'accuratezza delle previsioni durante l'addestramento. Una volta completato, l'algoritmo applicherà ciò che ha imparato ai nuovi dati. Gli algoritmi non supervisionati non devono essere addestrati con i dati in uscita desiderati. Al contrario, essi usano un approccio iterativo chiamato deep learning per rivedere i dati e arrivare alle conclusioni. Gli algoritmi di apprendimento non supervisionato vengono utilizzati per attività di elaborazione più complesse rispetto ai sistemi di apprendimento supervisionati.

In Reply una rete di aziende altamente specializzate offre soluzioni di Intelligenza Artificiale e Machine Learning sviluppate su due driver principali


Tecnologia
innovativa

Gli algoritmi e le tecniche di Intelligenza Artificiale vengono utilizzate per risolvere l'interazione tra uomo e macchine e per far sì che le queste ultime comprendano più facilmente i dati umani.

Reply combina il profondo know-how teconolgico con strategie innovative e competenze funzionali per potenziare l'interazione uomo-macchina.

dominio
aziendale

L'Intelligenza Artificiale viene utilizzata per migliorare o automatizzare i processi di un'azienda al fine di migliorarne le entrate, ridurre i costi o ridefinire completamente i prodotti.

Reply offre soluzioni di IA che sfruttano tutte le informazioni possibili per prendere decisioni migliori e incrementare agilità, coerenza e precisione.

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

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.

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.

Artificial Intelligence & Machine Learning

Hot Spot

Intelligenza

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 attraverso l’uso dei propri dati e degli analytics.

Tuttavia, perfino con il progredire della tecnologia, le aziende hanno ancora difficoltà a sfruttarne i benefici, soprattutto perché non comprendono chiaramente come implementare in modo strategico il Machine Learning al servizio degli obiettivi di business.

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