Inteligencia Artificial

¿POR QUÉ LA IA EN LOS SERVICIOS FINANCIEROS?

• 39% de la población mundial son usuarios de Internet
• Más del 25% de las principales entidades bancarias han desarrollado un gran proyecto de plataforma de datos, lo que proporciona ventajas competitivas de éxito.

Este es uno de los sectores que gestiona un mayor volumen de datos confidenciales y, por lo tanto, está sujeto a un mayor escrutinio por parte de los organismos reguladores, lo que se traduce en problemas de gobernanza y seguridad de los datos.

A través de la IA, es posible detectar y gestionar el aumento de fraudes y delitos financieros, desarrollar precios competitivos, gestionar el riesgo y el cumplimiento, así como tomar decisiones estratégicas de negocio, pero también se está aprovechando para desarrollar nuevos y personalizados productos y servicios a través de una mejor segmentación y análisis de los clientes.

¿DÓNDE APLICAR LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL SECTOR FINANCIERO?

• Gestión del riesgo
• Análisis y control de fraude
• Gobierno del dato
• Segmentación
• Cross Selling y Up-Selling
• Optimización de campañas
• Evaluación de solvencia
• Automatización de procesos
• Fidelización
• Omni-canalidad
• Pricing dinámico

¿POR QUÉ EN EMPRESAS MANUFACTURERAS?

La heterogeneidad y el volumen de los datos recogidos por todo tipo de sensores es muy relevante en este sector, lo que repercute en el uso de las arquitecturas de Big Data.

Además, con las grandes necesidades de integración de datos, se combinan tanto las oportunidades que permiten el análisis y la interpretación de los grandes datos, como los beneficios derivados de la IoT.  

¿DÓNDE APLICAR LA IA?

• Mantenimiento predictivo
• Control inteligente de stocks.
• Propensión a la compra
• Optimización de la oferta y la demanda
• Automatización de procesos estratégicos
• Automatización en la fabricación

WHY AI FOR HEALTHCARE & LIFE SCIENCES?

• 30% to 40% will be strengthened medical diagnoses by the use of AI.
• 50% less in treatment costs.
• 90% of US hospitals will use AI
• China resorts to the AI in the shortage of doctors (MIT Technology review)

• 3.4% are the growth forecasts in this sector for 2035 motivated by the application of AI.

These are sectors in which the great variety and volume requires Big Data infrastructures, while the AI has been fully involved in automatic diagnostics, predictive analysis, identification of diseases, research, pattern detection.

La Inteligencia Artificial, la Robótica, el Big Data y el Blockchain deben ayudar a desarrollar y acelerar el proceso innovador de las empresas del sector farmacéutico en términos de I+D, ya que tienen el potencial de mejorar la precisión, la exactitud y los plazos en el diagnóstico de pacientes.

¿DÓNDE APLICAR IA EN EL SECTOR HEALTHCARE & LIFE SCIENCES?

• Alertas y diagnósticos en tiempo real
• Identificación de patrones
• Diagnosis y análisis de imágenes
• Análisis de sentimiento
• Segmentación
• Asistentes personales
• Optimización de tratamientos
• Control inteligente de stocks
• Optimización de la demanda

¿POR QUÉ IA EN ENERGÍA Y UTILITIES?

• El 80% de los datos NO están estructurados en una red inteligente (previsiones meteorológicas, documentos, etc.).
• Las diversas fuentes y el volumen de datos recogidos por todo tipo de sensores es considerable, lo que tiene un impacto en el uso de las arquitecturas de Big Data.
• Existen importantes necesidades de integración de datos, lo que crea oportunidades que combinan el análisis y la interpretación de grandes datos y los beneficios derivados de los conocimientos proporcionados por dispositivos IoT.

¿DÓNDE APLICAR INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN ENERGÍA Y UTILITIES?

• Gestión del desempeño
• Mantenimiento predictivo
• Optimización de las operaciones de producción
• Forecasting
• Gestión del pricing de commodities
• Gestión del riesgo
• Monitorización de cierres
• Regulación del comercio (trading) y abusos de mercado
• Análisis de emisiones
• Asistentes personales

¿POR QUÉ INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL SECTOR DE LAS TELECOMUNICACIONES?

• El 68% de la población mundial tiene un teléfono móvil.
• El 52% de la población mundial tendrá cobertura de Internet en 2020.
• Actualmente, el número de teléfonos móviles conectados a Internet supera el 112% de la población mundial.
• 3 de cada 4 compras se realizan a través del móvil.
• En comparación con otros sectores, las telco se han visto claramente reforzadas por el Big Data y la Inteligencia Artificial. Los volúmenes de información que manejan las empresas de telecomunicaciones superan los 800 Exabytes al mes, y además, gestionan información de los consumidores como: datos personales, paquetes y patrones de uso de los servicios contratados, su localización en tiempo real, sus fuentes de insatisfacción a la hora de contactar con ellos.

Todo ello ofrece un amplio abanico de posibilidades para aplicar la Inteligencia Artificial en empresas de este sector.

¿DÓNDE APLICAR LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL SECTOR DE LAS TELCO?

• Optimización de rutas y aumento de la calidad de servicio mediante el análisis en tiempo real del tráfico de la red.
• Análisis en tiempo real aplicado a los registros de datos de llamadas, lo que permite identificar comportamientos fraudulentos en el momento en que estos se producen.
• Posibilidad de personalizar y reconfigurar los planes de llamadas en cualquier momento, obteniendo flexibilidad y rentabilidad, simplemente contactando con el centro de atención al cliente.
• Creación de campañas de marketing totalmente personalizadas para cada cliente, basadas en criterios geográficos y tecnologías basadas en redes sociales.
• Aumento de la eficiencia operacional.
• Uso de técnicas Deep Learning para la toma de decisiones en tiempo real.
• Incremento de la efectividad de las campañas de Marketing. 
• Creación de modelos de negocio innovadores. 
• Mejora de la experiencia del cliente.
• Monetización: venta de información valiosa a las redes de contacto para aumentar la efectividad de sus ofertas a partir de datos que les permitan comprender mejor el comportamiento de los clientes y sus hábitos de consumo.
• Análisis del Network.
• Servicios basados en la localización.

¿POR QUÉ USAR LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN RETAIL?

• El 70% de los retailers del mundo invertirán en el Internet de las cosas (IoT).
• El 68% adoptará tecnologías de aprendizaje automático o plataformas cognitivas.
• El 57% automatizará sus procesos.
• El 40% de los minoristas desarrollarán una arquitectura de experiencia del cliente basada en estrategias de IA.
• 25% de aumento de los beneficios gracias al uso de chatbots + IA en la relación con los clientes.
• El crecimiento del comercio electrónico y de las plataformas digitales se ha visto reforzado por el conocimiento generado por las técnicas de Inteligencia Analítica y Artificial Avanzada.
• El análisis y la predicción de las tendencias de consumo, el enriquecimiento de los datos de los compradores potenciales, el rediseño de la cadena de suministro, la mejora de la relación y la respuesta entre la marca y el consumidor pueden mejorarse mediante la inteligencia artificial.

¿DÓNDE APLICAR INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN RETAIL?

• Planificación predictiva de inventarios.
• Algoritmos de recomendación.
• Marketing de grandes ventas y cross-canal.
• Segmentación.
• El retorno de la inversión del cliente (ROC) y su valor de vida útil.
• Detección facial.
• Wifi Analytics (Customer Intelligence).
• Asistentes interactivos.
• Análisis omnicanal del cliente.
• Gestión del riesgo.
• Prevención de pérdidas.
• Control de inventarios.
• Comportamiento de compra del cliente.
• Uso de aplicaciones y / o asistentes virtuales (chatbots) para la compra interactiva, las quejas, el apoyo, ....
• Determinar los canales de comunicación óptimos para llegar a los clientes.
• Tome decisiones más inteligentes basadas en ofertas de productos.
• Desarrollar estrategias promocionales óptimas que maximicen ingresos.

¿POR QUÉ APLICAR LA  INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN VIAJES Y HOSPITALITY?

La Inteligencia Artificial puede mejorar la experiencia del cliente ayudando a facilitar precios personalizados durante el proceso de reserva o utilizando técnicas de Inteligencia Artificial para el reconocimiento de voz y rostro a la llegada al establecimiento o incluso proporcionar un servicio especializado las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

¿DÓNDE APLICAR LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL SECTOR VIAJES & HOSPITALITY? 

• Programación de aeronaves
• Pricing dinámico
• Retroalimentación social de los consumidores y análisis de interacción.
• Resolución de las reclamaciones de los clientes.
• Patrones de tráfico y gestión de la congestión.
• Reserva de habitaciones o viajes a través de asistentes personales.
• Disponibilidad 24x7 en las interacciones con los clientes.
• Reconocimiento de patrones en los clientes.
• Reconocimiento facial.
• Automatización de procesos estratégicos.
• Algoritmos de recomendación.
• Predicción de la demanda.
• Enriquecimiento de datos.
• Mejorar la eficiencia de las campañas publicitarias.

¿POR QUÉ EN GAMING?

La inteligencia artificial domina el sector de los juegos, desde los de mesa hasta los de ficción interactiva. Proporcionan entornos complejos para la toma de decisiones con los que la IA puede experimentar. La capacidad de los juegos para proporcionar problemas interesantes y complejos, ofreciendo creatividad y expresión, los ha convertido en uno de los dominios más populares y significativos para los investigadores de la IA y, cada vez es mayor el número de juegos as a service.

Por otro lado, el volumen de datos generados (> 50TB/día) se ha multiplicado así como el número de juegos, usuarios, interacciones, calidad gráfica, etc.... y también la variedad de datos con sonidos, imágenes, texto, lo que ha marcado claramente un movimiento hacia las plataformas Big Data.

¿DÓNDE APLICAR AI EN GAMING?

• Mejora de las interacciones con los usuarios.
• Construir el modelo de toma de decisiones en los videojuegos (modelo Markov, Fine State Machine-FSM, ....)
• Aplicación de algoritmos de decisión para anticipar movimientos con Redes Neuronales Artificiales (ANN),
• Máquinas Vectoriales de Soporte (SVM) o Aprendizaje de Árboles de Decisión.
• Aplicaciones de Deep Learning en comportamiento e interacción con los jugadores.
• Desarrollo de mundos virtuales, mapas, personajes, ....
• Testing
• Predecir tendencias futuras y apoyar tanto los procesos de diseño de juegos - desarrollo de nuevas funcionalidades, diseño de productos - como de marketing - micro segmentación de jugadores, análisis de diferencias por regiones geográficas, etc.