IA & ML: Oferta Reply

Pesquisa

Artificial Intelligence & Machine Learning

CONTATE-NOS

Antes de preencher o cadastro, por favor, leia o Aviso de Privacidade, nos termos do art. 13 do Regulamento da UE n.º 679/2016

Nome*

Entrada inválida

Sobrenome*

Entrada inválida

E-mail*

Entrada inválida

Telefone (+55 xxx xxxxxxx)*

Entrada inválida

Nome da Empresa*

Entrada inválida

Função*

Entrada inválida

Eu gostaria de receber mais informações:

Entrada inválida

Privacy

Declaro que li a Política de Privacidade e autorizo o processamento de meus dados pessoais para fins de marketing pela Reply SpA, em particular para o envio de comunicações promocionais e comerciais ou para o informar sobre eventos corporativos ou webinars, com métodos de contato automatizados (ex.: SMS, MMS, fax, e-mail e aplicativos web) e tradicionais (Ex.: telefonemas com operadora e correio tradicional).

Eu autorizo.

Eu não autorizo.

MACHINE LEARNING E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL SÃO A MESMA COISA?

A união do Big Data com Inteligência Artificial foi um dos mais importantes acontecimentos dos últimos anos e, por isso, está moldando o futuro de como as empresas geram valor agregado em seus recursos de dados e analitycs.

Hoje, a Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) são as palavras da moda e, muitas vezes, parecem ser usadas indistintamente. Frequentemente, ambos aparecem quando se fala de Big Data, analitycs e das grandes mudanças tecnológicas que estão invadindo o nosso mundo. Mas as duas só geram valor real para as empresas se os dados também forem de qualidade.

Mas apesar de aparecerem juntos na maioria das vezes, Inteligência Artificial e Machine Learning não são exatamente a mesma coisa.

Inteligência Artificial (IA) é a inteligência demonstrada pelas máquinas. O termo “Inteligência Artificial” é aplicado quando uma máquina imita as funções “cognitivas” dos seres humanos, como “Aprendizagem” e “Solução de Problemas”.

Machine Learning (ML) é uma categoria de algoritmo que permite que softwares se tornem mais precisos na previsão de resultados sem serem explicitamente programados para isso.

IA & ML:
COMO USÁ-LAS

Hoje, a Inteligência Artificial e o Machine Learning são fundamentais para a definição das estratégias de uma empresa.

Todos os dias, vemos exemplos de situações que foram resolvidas e setores que estão sendo cada vez mais impactados positivamente pela “IA” (ou AI, na sigla em inglês). Em termos gerais, a Inteligência Artificial pode apoiar três importantes necessidades comerciais:

Automatização de processos de negócio
Insights através da análise de dados
Engajamento de clientes e funcionários

O PAC INNOVATION RADAR 2020 do teknowlogy coloca a Reply no topo em serviços relacionados à IA

CIÊNCIA
DE DADOS

Refere-se às técnicas com a qual um humano, suportado por uma máquina, tenta extrair informações e insights de dados. Isso inclui modelos preditivos do mais alto nível.

MACHINE
LEARNING

É a ciência de criar algoritmos e programas capazes de aprender sozinhos com base em fontes de dados heterogêneas como sistemas, objetos e seres humanos.

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

É o estudo de como criar agentes inteligentes. Na prática, é como programar um computador para se comportar e executar uma tarefa como um agente inteligente (por exemplo, uma pessoa) faria.

IA e ML…

...produzem resultados quando há um problema no qual todas as condições e regras possíveis que descrevem este problema específico requerem uma quantidade infinita de tempo. Um algoritmo pode entender como definir todas essas infinitas regras à partir de dados.

IA são máquinas inteligentes que escrevem um conjunto infinito de regras para automatizar uma tarefa a partir de dados.
Dados são o problema a resolver e com os quais começar em um projeto de IA.

IA parte de diferentes fontes de dados, como o histórico gerado pelo usuário, pré-existente e em tempo real. Para treinar uma rede neural profunda, você precisa de Big Data real.

Sem Big Data real, você não obterá resultados com IA.
Somente um Big Data real pode alimentar e treinar uma rede neural profunda.

Se você tiver apenas 10 exemplos de alguma coisa, será difícil fazer um Deep Learning funcionar. Qualquer empresa que tenha milhares de interações de clientes tem material suficiente para começar a usar esse tipo de tecnologia.

“O Deep Learning precisa de, pelo menos, 100 mil exemplos” – Jeff Dean, Google Brain.
Bots conversacionais são fáceis de configurar.

A equipe da Reply é capacitada para fazer essa configuração em poucos dias durante um hackathon. Contudo, devido à alta expectativa dos clientes e à alta complexidade os bots, é realmente difícil atender essas expectativas sem a experiência e habilidades necessárias.

Chatbots são fáceis de configurar, mas é complexo atingir o nível de expectativa do cliente.
É necessário ter paciência se quiser trabalhar com IA, porque o treinamento de uma rede neural requer o tempo.

Se um cliente quer um bot ou um aplicativo inteligente, mas não quer aguardar o tempo adequado para treiná-lo, ele corre o risco de ter um resultado decepcionante. Como IA e ML levam tempo, os clientes precisam entender que quanto mais cedo eles começarem a trabalhar com eles, melhor.

Os primeiros a adotarem IA e Machine Learning estarão em imensa vantagem.

O PODER DA CONVERSAÇÃO

Entramos em uma nova e promissora era de computação, na qual os avanços em Machine Learning e Inteligência Artificial fizeram ressurgir o interesse em interfaces conversacionais e processamento de linguagem natural. Isso acarretou no aumento do potencial da conversação, fazendo dela o novo modo de interação com a tecnologia.

Sistemas Conversacionais são máquinas inteligentes capazes de compreender a linguagem e realizar uma conversa escrita ou verbal com um usuário. O objetivo é fornecer respostas embasadas, dar assistência e ajudar a interação em canais diretos, possivelmente, em tempo real.

A adoção de Sistemas Conversacionais visa melhorar a Experiência do Cliente ao direcionar a Interação Homem-Máquina.

MERGULHE NO MUNDO DAS INTERFACES DE CONVERSAÇÃO

Chatbots, assistentes de voz e virtuais, e robôs são um poderoso ativo de comunicação, uma expressão da personalidade da marca e uma ferramenta para criar laços emocionais com clientes e colaboradores.

A abordagem conversacional da Reply garante uma perspectiva holística, de cima para baixo de todo o cenário digital do cliente, abrangendo a próximo revolução digital, otimizando a segurança da marca e aumentando drasticamente a eficiência e a satisfação do cliente.

Descubra mais sobre o poder da conversação

O SURGIMENTO DAS INTERFACES CONVERSACIONAIS

Uma estratégia com foco em voz torna a experiência do cliente ainda mais envolvente. Mas é um desafio mudar de “design de tela” para o “design de voz”.

A solução Reply Voice ajuda as empresas com a experiência e informações necessárias. Confira.

Descubra mais sobre as últimas tendências no campo de interfaces de voz

O QUE SÃO SISTEMAS CONVERSACIONAIS?

Sistemas conversacionais são projetados para realizar conversas, através de métodos audíveis ou textuais, que simulem de forma convincente o comportamento de um ser humano e aproveitem os sofisticados recursos de Processamento e Compreensão da Linguagem Natural.

O framework Robotics for Customers da Reply possui uma abordagem de design centrada no ser humano em suas interfaces conversacionais, com o objetivo de criar “sistemas de experiência”, humanizar processos e explorar tecnologias avançadas. Além disso, sua abordagem Personality by Design é uma metodologia destinada a moldar a personalidade do Bot, através do aprimoramento dos estilos de interação, humanização dos pontos de Atendimento ao Cliente e otimização da Experiência do Usuário (UX).

Baixe a Brochura sobre Sistemas Conversacionais e Soluções da Reply

UM NOVO CANAL DE COMUNICAÇÃO ORIENTADO AO CLIENTE COM FERRAMENTAS DE MACHINE LEARNING

As interfaces conversacionais, com base na interação por voz ou chat, estão rapidamente se tornando de uso comum. As plataformas de mensagens garantem a interação com o chatbot, enquanto os assistentes virtuais (Amazon Echo, Google Home, etc.) se espalham cada vez mais.

A Reply desenvolve agentes conversacionais para atendimento ao cliente e assistentes pessoais . No mundo do atendimento ao cliente, existem várias aplicações de chatbots que visam aumentar a eficácia dos serviços de help desk. Já os assistentes pessoais dão suporte nas tarefas do dia a dia.

Saiba mais sobre Chatbots

COMÉRCIO CONVERSACIONAL

O e-commerce e o varejo continuam a evoluir. No passado, o desenvolvimento contínuo era, muitas vezes, impulsionado pelo progresso tecnológico, mas esse já não é mais o caso. O foco hoje em dia é nos clientes e na sua constante mudança de comportamento quando se trata de compras.

Os dispositivos de entrada/saída para compras com comandos de voz já estão disponíveis e podem ser trocados conforme a necessidade. Há diversos exemplos, como smartwatchs, reconhecimento de voz no carro ou em casa e, até mesmo, os assistentes virtuais especializados, como Alexa da Amazon ou Google Home. Se a linguagem natural não puder ser utilizada por algum motivo, comandos escritos informalmente também podem ser feitos através de apps de mensagens, como WhatsApp ou Telegram. Baseado em SAP Hybris As A Service (YaaS), o Reply Voice Commerce possui um pacote que pode ser usado para se comunicar com vários dispositivos de entrada/saída, através de uma interface genérica.

Saiba mais sobre o Reply Voice Commerce (English version)

SISTEMAS CONVERSACIONAIS NA INDÚSTRIA AUTOMOTIVA

Um dos primeiros casos nos quais o Robotics for Customers usou Chatbots foi na indústria automotiva, onde os assistentes online foram concebidos para apresentar o produto e a configuração do catálogo.

Assim, a maneira como as pessoas passaram a comprar carros mudou consideravelmente.

Para o setor automotivo, a Reply oferece uma solução de chatbot para gerenciar em tempo real e de forma totalmente automática as interações dos clientes que lidam com vários tópicos, como configuração do carro, pesquisa de clientes, serviço pós-venda etc. A interação entre o usuário e o chatbot é imediata e não requer login, o que resultou em uma melhoria considerável no serviço oferecido ao cliente.

Os Chatbots têm o potencial de imitar os humanos de maneira convincente e, até mesmo, passar pelo Teste de Turing.

AUTOMAÇÃO NO ATENDIMENTO AO CLIENTE NO SETOR DE SERVIÇOS PÚBLICOS

A Reply desenvolveu um novo serviço de atendimento ao cliente usando as tecnologias de chatbot para uma importante empresa de multisserviços. Além da sua capacidade de interagir com um humano, o chatbot realiza o processo de ponta a ponta, identificando e extraindo as informações exigidas pelo back-end, e fornecendo essas informações em tempo real no contexto de uma conversa realizada em linguagem natural.
O Novo Desafio na Automação do Contact Center (English version)

PERSONALIDADE DESENVOLVIDA

Nas últimas décadas, testemunhamos o emergir de uma sociedade cada vez mais robótica e o crescimento da inteligência artificial complexa. Estamos em um mundo onde a conversa é a interface e a personalidade é a nova Experiência do Usuário.

Conversas com bots seguem as mesmas regras que a comunicação entre pessoas

Data Driven Machine Learning Robots

Intelligent Process Automation

Data Robotics, definido como o conjunto de tecnologias, técnicas e aplicações necessárias para projetar e implementar um novo processo de automação baseado em tecnologias de autoaprendizagem e inteligência artificial, facilita a introdução e integração da automação em processos organizacionais. Graças à aplicação de tecnologias “inteligentes”, a Intelligent Process Automation garante uma melhoria da Robotic Process Automation, facilitando a evolução a partir de soluções que lidam com tarefas diretas e recorrentes, com novos paradigmas baseados em técnicas de Machine Learning.

PILLAR

previsão & prescrição

Enquanto a Ciência de Dados produz insights, a Machine Learning produz previsões. Os executivos C-Level devem pensar em aplicar a Machine Learning nas próximas etapas de previsão e prescrição.

PILLAR

recomendação

Os Sistemas de Recomendação lidam com uma forma específica de Filtragem Inteligente de Informações com o objetivo de extrair valor, encontrando semelhanças entre usuários e/ou itens e gerando uma lista ranking de propostas sob medida às preferências do usuário final.

PILLAR

reconhecimento

O reconhecimento de imagem e vídeo é uma ótima tarefa para desenvolver e testar abordagens de Machine Learning. O campo do Processamento de Linguagem Natural está passando de métodos estatísticos para métodos de rede neural.

TAB 1

PREDICTION & PRESCRIPTION

Hoje, a tecnologia de ponta permite que as empresas não apenas analisem seus dados históricos, mas também, prevejam comportamentos ou resultados futuros – por exemplo, ajudando os analistas de risco de crédito dos bancos a avaliar quais clientes são mais prováveis de inadimplência ou permitindo que as empresas de telecomunicações antecipem quais clientes são especialmente propensos a “churn” no curto prazo.

A prescrição é o estágio mais avançado da Machine Learning, já que, afinal, não basta apenas prever o que os clientes vão fazer. Somente com o entendimento de por que eles o farão, é que as empresas podem incentivar ou dissuadir esse comportamento no futuro. Tecnicamente, os algoritmos de Machine Learning de hoje, auxiliados por tradutores humanos, já podem fazer isso.

Alguns exemplos da experiência da Reply: Machine Learning no Combate às Fraudes e Detecção de Fraude de Seguros através de Métodos de Aprendizagem Não Supervisionados

TAB 2

RECOMMENDATION

Do ponto de vista das organizações, um Sistema de Recomendação pode ser construído com uma pequena quantidade de dados, que podem ser diferenciados de acordo com os setores comerciais específicos em que estão contidos.

A Reply introduziu uma estratégia de desenvolvimento unificada para os Sistemas de Recomendação que permite que diferentes tipos de serviços sejam desenvolvidos e implementados de maneira direta, desde protótipos até ambientes de produção. O mecanismo de processamento de dados é fornecido por análises avançadas, tipicamente construídas usando recursos de Machine Learning e IA. Baixe a Brochura sobre os Sistemas de Recomendação e as Soluções da Reply

Alguns exemplos da experiência da Reply: Trazendo Motores de Recomendação para Ambientes de Produção e O Caso da Banca Mediolanum

TAB 3

Reconhecimento de Imagem e Vídeo

A Reply adota técnicas inovadoras de Aprendizagem Profunda para o reconhecimento de imagens e vídeos. Essas técnicas, baseadas em redes neurais (por exemplo, Rede Neural Convolucional) permitem o uso de redes pré-treinadas em conjuntos de dados gerais ou a criação de redes customizadas em conjuntos de dados específicos. É possível realizar mecanismos de reconhecimento que permitem a identificação de objetos e/ou recursos específicos em vídeos e imagens e, também, a caracterização do sentimento das expressões faciais.

A Reply já desenvolveu projetos nestes campos, incluindo o reconhecimento do sentimento na área de atendimento ao cliente, realidade aumentada (reconhecimento de objetos específicos para orientar a lógica da aplicação), verificação visual de anomalias, contagem de objetos nas prateleiras, etc.

Written and Spoken Language Recognition

A identificação da linguagem é uma técnica de Machine Learning que permite não apenas a conversão entre voz e texto, mas também a compreensão do significado do próprio texto. Aprendizado Profundo e, especificamente, frameworks como TensorFlow, são usados para criar modelos de aprendizado sofisticados.

A Reply tem os recursos para a integração de assistentes virtuais e o know-how necessários para a realização de modelos de reconhecimento de linguagem com base nas plataformas mais avançadas. Os motores de busca semântica, juntamente com algoritmos de Machine Learning, suportam a identificação dos resultados mais relevantes.

Business Case em destaque: Processamento de Linguagem Natural em toda a Cadeia de Valor Automotiva

Best Practice: O surgimento das Interfaces Conversacionais

The Power of Conversation

Best Practice

MERGULHE NO MUNDO DAS INTERFACES DE CONVERSAÇÃO

Chatbots, assistentes de voz e virtuais, e robôs são um poderoso ativo de comunicação, uma expressão da personalidade da marca e uma ferramenta para criar laços emocionais com clientes e colaboradores. A abordagem conversacional da Reply garante uma perspectiva holística, de cima para baixo de todo o cenário digital do cliente, abrangendo a próximo revolução digital, otimizando a segurança da marca e aumentando drasticamente a eficiência e a satisfação do cliente.

Machine Learning

Case Study

Machine Learning para benefícios de longo prazo

Em uma empresa global como a BMW, traduzir textos costuma ser uma tarefa necessária, mas demorada e tediosa. Reduzir o tempo de traduçã, ajuda a empresa a trabalhar com mais rapidez e eficiência. Reply conseguiu isso para o seu cliente, ao fornecer um serviço compartilhado de baixo custo, baseado em AWS para toda a empresa, usando os modelos de tradução neural automática de última geração da BMW, com adaptação específica para o domínio automotivo.

22.10.2020

News & Communication

Data Reply alcança o status de Competência em Machine Learning da AWS

A Data Reply, especializada no design e na implementação de análises avançadas e serviços de dados baseados em IA, anunciou que alcançou o status de competência em Machine Learning (ML) da Amazon Web Services (AWS). Essa designação reconhece a Data Reply por permitir que cientistas de dados e profissionais de ML tenham ferramentas para captar dados, treinar modelos preditivos e fazer previsões a partir dos novos dados.

join reply work with us

Pesquisa

NEW INTERFACES,ZERO INTERFACES

Quais novas tecnologias de interface se tornarão proeminentes no 'novo normal' pós-Coronavírus?

A experiência do cliente otimizada pela IA

A pesquisa baseada em dados da Reply analisou e mediu as tendências mais relevantes no campo da Inteligência Artificial para Marketing

Reply Echoes

MERGULHE NO MUNDO DAS INTERFACES DE CONVERSAÇÃO

AI TRENDSTO WATCH OUT FOR

Uma pesquisa orientada por dados para descobrir tendências em IA, números e oportunidades de negócios.

Três vezes o melhor em serviços relacionados à IA

O PAC INNOVATION RADAR 2020 do teknowlogy coloca a Reply no topo em serviços relacionados à IA na Alemanha

Inteligência inspirada em humanos, potencializada por máquinas.

CONTATE-NOS

Privacy

MACHINE LEARNING E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL SÃO A MESMA COISA?

CIÊNCIA DE DADOS

MACHINE LEARNING

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

O QUE APRENDEMOS?

IA e ML…

IA são máquinas inteligentes que escrevem um conjunto infinito de regras para automatizar uma tarefa a partir de dados.

Dados são o problema a resolver e com os quais começar em um projeto de IA.

Sem Big Data real, você não obterá resultados com IA.

Somente um Big Data real pode alimentar e treinar uma rede neural profunda.

“O Deep Learning precisa de, pelo menos, 100 mil exemplos” – Jeff Dean, Google Brain.

Bots conversacionais são fáceis de configurar.

Chatbots são fáceis de configurar, mas é complexo atingir o nível de expectativa do cliente.

É necessário ter paciência se quiser trabalhar com IA, porque o treinamento de uma rede neural requer o tempo.

Os primeiros a adotarem IA e Machine Learning estarão em imensa vantagem.

A REPLY OFERECE SOLUÇÕES DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MACHINE LEARNING SOB MEDIDA PARA O SEU NEGÓCIO

O PODER DA CONVERSAÇÃO

A adoção de Sistemas Conversacionais visa melhorar a Experiência do Cliente ao direcionar a Interação Homem-Máquina.

MERGULHE NO MUNDO DAS INTERFACES DE CONVERSAÇÃO

O SURGIMENTO DAS INTERFACES CONVERSACIONAIS

O QUE SÃO SISTEMAS CONVERSACIONAIS?

UM NOVO CANAL DE COMUNICAÇÃO ORIENTADO AO CLIENTE COM FERRAMENTAS DE MACHINE LEARNING

COMÉRCIO CONVERSACIONAL

SISTEMAS CONVERSACIONAIS NA INDÚSTRIA AUTOMOTIVA

AUTOMAÇÃO NO ATENDIMENTO AO CLIENTE NO SETOR DE SERVIÇOS PÚBLICOS

PERSONALIDADE DESENVOLVIDA

PILLAR

previsão & prescrição

PILLAR

recomendação

PILLAR

reconhecimento

TAB 1

PREDICTION & PRESCRIPTION

TAB 2

RECOMMENDATION

TAB 3

Reconhecimento de Imagem e Vídeo

Written and Spoken Language Recognition

Customer Contact

TRANSFORMAÇÃO DIGITAL DO ATENDIMENTO AO CLIENTE

A Vodafone fechou com a Reply para acelerar o desenvolvimento do TOBi globalmente e valorizar os canais digitais de contato com o cliente, através de uma abordagem baseada em dados.

A ASCENSÃO DOS ROBÔSMÓVEIS AUTÔNOMOS

A Reply está continuamente pesquisando e avaliando as tecnologias de robótica mais recentes, para determinar a sua aplicação em casos de uso viáveis de negócio

NEW INTERFACES,
ZERO INTERFACES

Quais novas tecnologias de interface se tornarão
proeminentes no 'novo normal' pós-Coronavírus?

A pesquisa baseada em dados da Reply analisou e mediu as tendências
mais relevantes no campo da Inteligência Artificial para Marketing

AI TRENDS
TO WATCH OUT FOR

Uma pesquisa orientada por dados para descobrir tendências em IA,
números e oportunidades de negócios.

O PAC INNOVATION RADAR 2020 do teknowlogy coloca a Reply
no topo em serviços relacionados à IA na Alemanha

Inteligência
inspirada em humanos, potencializada por máquinas.

CIÊNCIA
DE DADOS

MACHINE
LEARNING

A ASCENSÃO DOS ROBÔS
MÓVEIS AUTÔNOMOS

A Reply está continuamente pesquisando e avaliando as tecnologias de robótica mais
recentes, para determinar a sua aplicação em casos de uso viáveis de negócio