Intelligenza Artificiale

PERCHÈ L'AI NEI SERVIZI FINANZIARI?

• Il 39% della popolazione mondiale utilizza Internet
• Oltre il 25% delle principali società bancarie ha sviluppato progetti sulle piattaforme di Big Data, offrendo conseguentemente vantaggi competitivi di successo. 

Questo settore è uno di quelli che gestisce il maggior volume di dati riservati, e pertanto è soggetto a un maggiore controllo da parte degli organi di regolamentazione. Ciò si traduce in problemi di governance e sicurezza dei dati. 

Attraverso l'intelligenza artificiale, è possibile affrontare una serie di problematiche, come ad esempio rilevare e gestire l'aumento delle frodi e dei reati finanziari, sviluppare prezzi competitivi, gestire il rischio e la conformità, nonché prendere decisioni strategiche di business. E’ possibile inoltre sviluppare prodotti nuovi e personalizzati, oltre che nuovi servizi, attraverso una migliore segmentazione e analisi dei clienti.

DOV'È L'AI NEI SERVIZI FINANZIARI?

• Risk management
• Analisi e controllo delle frodi
• Data Governance
• Segmentazione
• Cross Selling e Up-Selling
• Ottimizzazione delle campagne
• Valutazione della solvibilità
• Automazione del processo
• Loyalty
• Strategia multicanale
• Pricing dinamico

PERCHÈ L'AI NEL MANUFACTURING?

In questo settore l’eterogeneità e il volume dei dati raccolti da tutti i tipi di sensori è rilevante, e ciò ha un impatto sulle architetture utilizzate.

Con il bisogno crescente di integrazione dei dati, si combinano opportunità che permettono l’analisi e l’interpretazione dei Big Data con i benefici derivanti dall’IoT.  

DOV'È L'AI NEL MANUFACTURING?

• Manutenzione Predittiva
• Controllo intelligente dello stock
• Propensione all'acquisto
• Ottimizzazione dell'offerta e della domanda
• Automazione dei processi strategici
• Automazione nel manufacturing

PERCHÈ L'AI PER L'HEALTHCARE & LIFE SCIENCES?

• Miglioramento dal 30% al 40% delle diagnosi mediche grazie all’utilizzo dell’AI
• 50% di riduzione dei costi di trattamento
• Il 90% degli ospedali US useranno l'AI
• La Cina ricorre all'AI a causa della carenza di dottori (MIT Technology review)

• La crescita di questo settore è prevista del 3,4% entro il 2035, principalmente grazie all'applicazione dell'AI.

L'healthcare e il life sciences sono settori in cui la grande varietà e il volume richiedono infrastrutture di Big Data. L'IA viene pienamente sfruttata per la diagnostica automatica, nell'analisi predittiva, nell'identificazione di malattie, nella ricerca e nel rilevamento di modelli.

L'Intelligenza Artificiale, la Robotica, i Big Data o la Blockchain contribuiscono a sviluppare e accelerare il processo innovativo delle aziende nel settore farmaceutico in termini di Ricerca & Sviluppo, in quanto hanno il potenziale per migliorare l'accuratezza e la precisione sulle diagnosi dei pazienti.

DOV'È L'AI NELL'HEALTHCARE & NEL LIFE SCIENCES?

• Avvisi e diagnostica in tempo reale
• Identificazione dei pattern
• Diagnosi e analisi delle immagini
• Sentiment Analysis
• Segmentazione
• Assistenti personali
• Ottimizzazione dei trattamenti
• Controllo intelligente dello stock
• Ottimizzazione della domanda

PERCHE' L'AI PER L'ENERGY & LE UTILITIES?

• L'80% dei dati in una rete intelligente non è strutturato
• Le diverse fonti e il volume dei dati raccolti da tutti i tipi di sensori sono estremamente rilevanti, e impattano le architetture utilizzate 
• Grazie all'applicazione di device IoT è possibile effettuare monitoraggio e analisi in real time 

DOV'E' L'AI NELL'ENERGY & UTILITIES?

• Performance management
• Manutenzione predittiva
• Ottimizzazione delle operations di produzione
• Energy Demand Forecasting
• Commodities price management
• Risk Management
• Settlement monitoring
• Trading e Regolamento sugli Abusi di Mercato
• Analisi delle emissioni
• Assistenti personali

PERCHÈ L'AI NELLE TELECOMUNICAZIONI?

• Il 68% della popolazione mondiale ha un telefono cellulare.
• Il 52% della popolazione mondiale avrà una copertura internet entro il 2020.
• Attualmente, il numero dei cellulari connessi ad internet eccede del 112% la popolazione mondiale.
• 3 su 4 acquisti sono fatti via smartphone.
• Comparato ad altri settori, quello delle telecomunicazioni è stato chiaramente rafforzato dai Big Data e dall’AI. Il volume di informazioni maneggiato dalle Telco ha superato gli 800 Exabytes per mese, comprendendo informazioni personali, pacchetti, modelli di utilizzo dei servizi e loro localizzazione in tempo reale.

Tutto ciò fornisce un ampio range di possibilità per applicare l’AI in questo settore.

DOV'È L'AI NELLE TELECOMUNICAZIONI?

• Ottimizzazione e aumento della qualità del servizio attraverso analisi in tempo reale del traffico in rete
• Analisi in tempo reale applicate ai record di dati delle chiamate, che consente di identificare comportamenti fraudolenti 
• Possibilità di personalizzare e riconfigurare i piani tariffari in qualsiasi momento, ottenendo flessibilità e redditività
• Creazione di campagne di marketing totalmente personalizzate su ogni singolo cliente, in base a criteri geografici e tecnologie per gestire social listening
• Aumento dell'efficienza operativa
• Creazione di modelli di business innovativi
• Miglioramento dell'esperienza del cliente
• Data monetization 
• Network Analytics

PERCHÈ L'AI NEL RETAIL?

• Il 70% dei global retailer investirà in Internet of Things (IoT)
• Il 68% adotterà tecnologie di apprendimento automatico o piattaforme cognitive
• Il 57% automatizzerà i processi
• Il 40% dei retailer svilupperà esperienze per i clienti basate su Intelligenza Artificiale
• Il 25% aumenterà i profitti grazie all'utilizzo della chatbase + AI nel rapporto con i clienti
• La crescita del commercio elettronico e delle piattaforme digitali è stata rafforzata dalle conoscenze sulle tecniche avanzate di analisi e di Intelligenza Artificiale

DOV'È L'AI NEL RETAIL?

• Planning Predittivo dell'inventario
• Motori di raccomandazione
• Marketing cross-channel a supporto di volumi elevati di vendita
• Segmentazione di mercato
• ROI del consumatore 
• Rilevamento facciale
• Wifi Analytics (Customer Intelligence)
• Assistenti all'acquisto interattivi 
• Analisi dei clienti con rilevamento omni-channel 
• Risk management
• Prevenzione delle perdite
• Comportamento d'acquisto del cliente
• Uso di app e/o assistenti virtuali (chatbots) per acquisto, reclami, supporto interattivo 
• Ottimizzazione della scontistica di determinate campagne

PERCHÈ L'AI NEI VIAGGI & NELL'OSPITALITÀ?

L'Intelligenza Artificiale migliora l'esperienza del cliente aiutandolo a ottenere prezzi personalizzati, a utilizzare tecniche AI per il riconoscimento vocale e facciale, o, ancora, a fornire un servizio specializzato 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

DOV'È L'AI NEI VIAGGI & NELL'OSPITALITÀ'?

• Pianificazione Plane capacity
• Prezzi dinamici
• Social listening sui consumatori e analisi delle interazioni
• Risoluzione dei reclami dei clienti
• Pattern di traffico e gestione della congestione
• Prenotazione di camere o viaggi tramite assistente personale
• 24x7 disponibilità di interazione con i clienti
• Riconoscimento dei pattern dei clienti
• Motori di raccomandazione
• Previsione della domanda
• Arricchimento dei dati
• Miglioramento dell'efficienza nelle campagne pubblicitarie

PERCHÈ' L'AI NEL GAMING?

L'Intelligenza Artificiale sta dominando il settore del gaming, dai giochi da tavolo ai giochi interattivi e virtuali. Il gaming fornisce ambienti complessi per il processo decisionale, che l'Intelligenza Artificiale può cambiare totalmente. La capacità dei giochi di offrire problemi interessanti e complessi, fornendo creatività ed espressione, li ha resi uno degli ambienti più popolari e significativi per i ricercatori di IA.

D'altra parte, il volume di dati generati si è moltiplicato in relazione all'aumento di fruzione di giochi, utenti, interazioni, qualità grafica, varietà di dati con suoni, immagini, testo. Questo fenomeno ha determinato un netto spostamento verso le piattaforme che utilizzano i Big Data.

DOV'È L'AI NEL GAMING?

• Interazioni con gli utenti migliorate
• Costruzione di modelli di decisione nei videogiochi (Markov model, Fine State Machine-FSM, ...)
• Applicazione di algoritmi di decisione per anticipare i movimenti con l'Artificial Neural Networks (ANN), il Support Vector Machines (SVM) o il Decision Tree Learning
• Applicazioni di Deep Learning sul comportamento e sull'interazione con i giocatori
• Sviluppo di mondi virtuali, mappe, personaggi [...]
• Testing
• Predizione di trend futuri e supporto ai processi del game design, sviluppo di nuove caratteristiche, design (e marketing) di prodotto, micro-segmentazione dei giocatori, analisi delle differenze per regioni geografiche, ecc