La relativamente recente affermazione delle metodologie e delle tecnologie legate alla Intelligenza Artificiale sta dimostrando come l’utilizzo di queste tecniche nel business fornisca reali vantaggi competitivi nel raggiungimento degli obiettivi aziendali.

Senza arrivare alle applicazioni in ambito Machine Learning e Deep Learning, anche l’applicazione di tecniche analitiche meno complesse è in grado di fornire una visione del business legata all’analisi dei dati e di orientare le scelte in modo robusto e consapevole.

Ad oggi qualsiasi azienda, di qualsiasi dimensione, produce una quantità di dati tale da poter ricevere un reale beneficio dall’analisi degli stessi.

Nel settore finanziario, per esempio, si possono identificare meglio quali sono i clienti a cui proporre un cambio di investimento e quali sono le prestazioni e l’andamento delle singole filiali sul territorio.

È possibile migliorare l’assistenza e ottimizzare i processi per ridurre i costi e aumentare i profitti.

Nella logistica, si può migliorare l’organizzazione interna analizzando le rotte di trasporto incrociate con i dati relativi ai costi e nelle vendite si possono prevedere i trend di mercato cambiando le politiche di prezzo.

Parlando di customer management, invece, si può trovare un equilibrio vantaggioso tra servizi offerti e valore del singolo cliente, mentre nel settore delle risorse umane si può stilare un utile report che tenga conto delle ore lavorate, del numero dei dipendenti e dei compensi.

Questi sono solo alcuni esempi pratici, ma l’approccio analitico è molto importante anche in ambiti come la sanità, l’istruzione, l’informazione, l’industria e l’alimentare.

I settori sono pressoché infiniti e sottolineano l’importanza che ormai ricoprono i dati nella società odierna.

Business Intelligence e Artificial Intelligence sono due tematiche strettamente interconnesse, la prima legata ad una analisi dei dati in ottica esplicativa, la seconda ad una analisi dei dati in ottica previsionale.

 Tipicamente, un progetto di BI-AI si compone delle seguenti fasi:

Esistono strumenti che abilitano le organizzazioni all’implementazione di tali processi, ma non tutti sono parimenti efficienti in ogni singola fase e quelli che lo sono, hanno costi molto elevati escludendo di fatto una grande fetta di mercato che avrebbe appetito di queste tematiche e ne potrebbe trarre un cospicuo beneficio.

In quest’ottica, Proximanetwork ha sviluppato un Framework, basato su tecnologie open source ma completamente integrato, in grado di abilitare qualsiasi organizzazione all’implementazione di processi di BI-AI.

Il Core del software Aiper – Artificial Intelligence Performance, è stato realizzato dal gruppo di R&D di Proximanetwork (e perfezionato negli anni) prefiggendosi come scopo principale quello di fornire uno strumento utile alla implementazione di un processo di BI-AI in ogni sua singola fase. L’importante partnership siglata con Rulex ha consentito di migliorare ulteriormente le funzionalità a disposizione ampliando e completando la soluzione in termini di user interface e di tecnicheapplicabili.

User Interface – Ambiente Analitico

User Interface – Ambiente Reporting

Le caratteristiche ed i vantaggi dell’utilizzo di Aiper sono i seguenti:

  • Soluzione utilizzabile sia in modalità onpremise che come Paas
  • Framework basato su tecnologia open source, completamente configurabile
  • Tecnologia BI abilitante per progetti di:
    • Reporting
    • Modelli previsionali
    • Modelli di ottimizzazione
  • Tecnologia AI abilitante per progetti di:
    • Sentiment Analysis
    • Text Mining e analisi semantica
    • Machine Learning e Deep Learning
    • Image Recognition
    • Data Visualization

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