Soluzioni proprietarie di Augmented Analytics e Modelli di Machine Learning

Senza richiedere data scientist, le soluzioni di Datrix basate su AI raccolgono dati da fonti interne ed esterne, li integrano, cercano correlazioni, scoprono informazioni operative preziose e suggeriscono azioni. Sono amplificatori di efficienza e velocità. Sono generatori di ricavi e risparmi misurabili per le aziende, indipendentemente dalle loro dimensioni e risorse.

AI per il Business

  • L’AI non sostituisce l’intelligenza umana ma ne è un acceleratore sinergico e deve essere sostenibile.
  • L’AI ha lo scopo di ottimizzare il lavoro (svolgendo ad esempio compiti ripetitivi), rendendolo più efficace e veloce, sfruttando i punti di forza esistenti e la capacità di processare dati differenti.
  • La grande mole di dati e la continua integrazione di fonti di informazione non standard, spinge le aziende a richiedere soluzioni interpretative e applicative.
  • L’adozione dell’AI nelle attività di business è strettamente collegato al crescente diffondersi delle piattaforme digitali.
  • Il focus è spostato dagli investimenti in complessi stack tecnologici (con lunghi tempi di implementazione) alla richiesta di soluzioni smart con un impatto diretto e sostanziale sui ritorni (Return on Artificial Intelligence).
  • Le aziende stanno abbandonando l’idea del laboratorio di innovazione per l’AI, per entrare in una fase di utilizzo pratico a supporto di differenti funzioni aziendali.
  • Grazie all’AI assisteremo sempre di più a un processo di contaminazione delle discipline, delle attitudini, delle metodologie e dei settori industriali.

Sono quattro le aree operative di Datrix:

Marketing & Sales

Mission

Migliorare le performance di marketing e vendite collegando intelligenza artificiale trasparente, dati affidabili e competenze di business

Obiettivi di business

1.

Attrarre e acquisire più clienti

2.

Migliorare la fidelizzazione dei clienti

3.

Aumentare il customer lifetime value

4.

Innovare le ricerche di mercato generando insight più veloci da un’enorme quantità di dati non convenzionali

5.

Dedicare tempo e risorse ai lead che hanno maggiori probabilità di conversione

6.

Maggiore coordinamento tra i dipartimenti di marketing e vendite

Casi e approfondimenti sui siti 3rdPlace e ByTek

Data Monetization

Mission

Creare un valore circolare e trasparente dai dati ricavati con il consenso degli utenti attraverso tecnologie di AI

Obiettivi di business

1.

Massimizzare i profitti da pubblicità (Editori)

2.

Abilitare nuove linee di ricavi basate sui dati (Retailer)

3.

Generare uno scambio di valore trasparente per i generatori di dati (Utenti), i raccoglitori di dati (Editori) e gli acquirenti di dati (Inserzionisti)

Approfondisci casi e soluzioni DataLit, MobiLit, VoiceLit e MagPedia

Fintech

Mission

Aiutare i Servizi Finanziari a estrarre / distillare informazioni di valore in modo innovativo attraverso tecnologie basate sull’AI e dati alternativi non convenzionali

Obiettivi di business

1.

Generare nuove idee di investimento integrando i dati finanziari tradizionali con dati alternativi

2.

Migliorare la diversificazione del portafoglio con investimenti tematici

3.

Identificare i fattori di rischio emergenti e misurare se/come le opinioni sociali potrebbero influenzare i risultati finanziari

4.

Prendere decisioni di credito veloci attraverso un’analisi approfondita del merito di credito dei clienti

Casi e approfondimenti sul sito FinScience

Modelli di Machine Learning

Mission

Aiutare le organizzazioni a competere nell’era dei dati sviluppando applicazioni e modelli di intelligenza artificiale che generano l’aumento delle entrate o la riduzione dei costi per tutte le funzioni aziendali

Obiettivi di business

1.

Prevedere la domanda di prodotti e servizi

2.

Rilevare frodi e anomalie

3.

Rilevare attività IoT

4.

Ottimizzare logistica e magazzino

5.

Ottimizzare assortimento e componenti

6.

Ottimizzare la produttività della forza lavoro

Casi e approfondimenti sui siti 3rdPlace e FinScience e sulla pagina progetti R&D

APPLICAZIONI DI MACHINE LEARNING DI DATRIX

Analisi clienti
Clusterizzazioni CRM, Calcolo Lifetime Value, Analisi Rischio abbandono, Previsione domanda

Rilevamento anomalie
Analisi delle serie temporali, Rilevamento valori anomali, Riduzione del rumore

Elaborazione immagini
Pre-elaborazione di immagini mediche, rilevamento di oggetti, classificazione di oggetti, OCR

Elaborazione Linguaggio Naturale (NLP)
Estrazione di entità, Sintetizzazione, Parte del discorso, Interfaccia utente conversazionale, Classificazione testi nei documenti, Analisi del sentiment, Individuazione e clusterizzazione temi

Analisi predittiva
Previsione delle serie temporali, Previsione dei comportamenti, Predizione delle propensioni

Transfer Learning
Correlazione tra serie temporali

Quali dati usiamo

Spesso e volentieri il valore differenziante nasce dalla combinazione nel nostro data lake e dall’azionamento con algoritmi proprietari di dati di diversa natura e struttura.

L’ambiente tecnologico di ultima generazione su cui si basano le soluzioni del gruppo Datrix si articola in 3 pilastri:

  1. Processo ETL (Extract, Transform, Load) automatizzato attraverso il quale vengono raccolti dati da fonti diverse
  2. Stoccaggio in un unico Data Lake scalabile per standardizzare tutti i dati raccolti
  3. Esecuzione di vari tipi di analisi aumentata attraverso AI (machine learning, deep learning, NLP, …) e indicatori / metodologie proprietarie

L'importanza dei Dati Alternativi

Avere accesso ai dati alternativi digitali (estratti da social, blog, forum, mappe, piattaforme di e-commerce) e a strumenti di monitoraggio basati su AI offre diversi vantaggi, tra cui:

  • accedere ad informazioni di valore spesso non considerate dalla concorrenza
  • ottenere dati freschi e aggiornati giornalmente al contrario dei dati tradizionali che sono generati in report tardivi già quando vengono pubblicati
  • effettuare una verifica incrociata comparando fonti dati differenti ed indipendenti

Le nostre soluzioni di Augmented Analytics