Il focus.
Affianchiamo le aziende nel percorso di implementazione  
di modelli di Artificial Intelligence e Machine Learning. 


Il nostro approccio.

Crediamo nell’ottimizzazione continua del lavoro quotidiano delle aziende, per questo abbiamo sviluppato dei modelli predittivi in ambito di Intelligenza Artificiale e Machine Learning quali ad esempio la previsione del buono o cattivo esito delle opportunità di vendita.

Non black box magiche di Intelligenza Artificiale, ma processi e modelli implementati a regola d’arte con focus sul cliente finale e la sua Customer Experience.

Per il successo dei nostri progetti di Machine Learning risultano fondamentali:

  • Comprendere gli obiettivi (ad esempio: previsione domanda di mercato)
  • Privilegiare progetti pilota dall’alto valore potenziale e dai tempi rapidi di sviluppo
  • Comprendere gli impatti che queste nuove soluzioni produrranno sull’operatività aziendale
  • Scegliere il modello corretto che più permette di avvicinarsi al risultato desiderato
  • Selezionare il corretto set di dati strutturati (e non) e disponibili per l’analisi
  • Inserire nel team di progetto degli esperti di dominio

IL PERCORSO DI IMPLEMENTAZIONE DI MODELLI DI MACHINE LEARNING E ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Cosa possiamo fare per te in concreto?

OpenSymbol seguirà tutti i passaggi, dallo studio del modello alla presentazione a front end dei risultati.


  • Assessment Machine Learning e Intelligenza Artificiale

    1° step

    Assessment iniziale per valutare la qualità, la quantità dei dati a disposizione e la convergenza

  • Machine Learning: il futuro delle aziende

    2° step

    Predisposizione modelli di Artificial Intelligence-Machine Learning (Pre-processing, Training, Infrastruttura)

  • Machine Learning: il futuro delle aziende

    3° step

    Go Live e Monitoraggio ROI



Scopri come Machine Learning e Artificial Intelligence potrebbero far crescere la tua azienda.
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Casi studio Machine Learning e Artificial Intelligence


  • SALES PREDICT 
  • SEGMENTATION 
  • TICKET CLASSIFICATION
  • DOCUMENT VALIDATION

Sales Predict

Contesto: Numero elevato di opportunità commerciali nel CRM da valutare rispetto dimensioni non visibili facilmente a "occhio nudo" e/o Leads in ingresso attraverso diversi touch point aziendali da qualificare.

Obiettivo: Predizione dello stage finale delle opportunità (chiuso vinto - chiuso perso) e/o della conversione positiva dei nuovi leads in ingresso.


Segmentation

Contesto: Clientela con correlazioni complesse da rilevare (es. prodotto di colore rosso e provincia di Milano) al fine di effettuare azioni mirate di business direttamente nel CRM.

Obiettivo: Segmentazione della clientela in specifici gruppi basati su caratteristiche comuni, su correlazioni difficilmente rilevabili a “occhio nudo” e su dati esterni di interesse (es. Dati meteo, Dati Google Business,...). L’informazione può consentire delle azioni mirate a seconda dell’appartenenza ai diversi gruppi.

Ticket Classification

Contesto: Ricezione di un numero elevato di Email e/o Ticket di assistenza attraverso i diversi touchpoint aziendali con la generazione di un grande dispendio di tempo da parte del personale preposto e un’alta percentuale di errore umano.

Obiettivo: Automatizzare il processo di Categorizzazione e smistamento verso i team preposti alla gestione. Analisi automatica del Sentiment, fornendo una percezione sullo stato del cliente e un quadro sulle sue richieste e sulle priorità.


Document Validation

Contesto: Ricezione di un numero elevato di Documenti Contrattuali da validare manualmente con un grande dispendio di effort e rischi di errore umano.

Obiettivo: Automatizzare il processo di Validazione dei Documenti Contrattuali con smistamento verso il team interno preposto alla gestione. Sarà richiesto un controllo “umano” solo in caso di situazione di incertezza da parte del sistema o in caso di segnalazione possibile Tentativo di Frode.

Che cos'è l'Intelligenza Artificiale? Perchè adottarla?

L'Intelligenza Artificiale (IA) è un ramo dell'informatica che consente di programmare e progettare dei sistemi (hardware e software). Questi sistemi permettono di dotare gli strumenti di certe caratteristiche che vengono considerate umane

Possiamo dunque identificare l'Intelligenza Artificiale (in inglese, Artificial Intelligence - AI) come quella disciplina che opera per realizzare delle macchine capaci di agire in modo completamente autonomo (svolgere delle azioni, risolvere dei problemi e via dicendo).
Sarebbe più corretto parlare di “Augmented Intelligence”, dove l’uomo non è sostituito ma è parte attiva nel processo di implementazione, adattamento e in ultima battuta di utilizzo di nuovi strumenti. 

I vantaggi derivanti dai modelli di Intelligenza Artificiale sono molteplici. In particolare, essi vengono usati per migliorare le performance di business, per aiutare le persone a lavorare con maggiore precisione ed efficacia, per ottimizzare attività ripetitive a basso valore aggiunto riducendo i costi e l’errore umano e per possedere un sistema di monitoraggio semplice e immediato al fine di compiere scelte strategiche sui processi o prodotti.

Che cos'è il Machine Learning? E quali aziende lo sfruttano?

Quando si parla di Machine Learning (in italiano apprendimento automatico) si fa riferimento a una branca dell'informatica "parente" dell'Intelligenza Artificiale.
Il Machine Learning racchiude una serie di meccanismi che consentono a una macchina dotata di Intelligenza Artificiale di ottimizzare le proprie prestazioni e le proprie capacità nel tempo.

In poche parole, si fa riferimento allo sviluppo di un algoritmo che permette alle macchine di migliorare il proprio comportamento apprendendo dagli errori. É proprio grazie all'apprendimento automatico che una macchina può imparare a svolgere una determinata azione anche se quest'ultima non è stata programmata e definita tra quelle possibili.

Le aziende sono sempre più consapevoli delle opportunità offerte dall'Intelligenza Artificiale e dall'apprendimento automatico: questi possono essere inseriti nei website, nelle applicazioni, nei bot (e non solo) ottenendo delle performance strabilianti.
Nello specifico, gli ambiti di applicazione dell'Intelligenza Artificiale e del Machine Learning sono molteplici: Healthcare, GDO - Retail, Finanziario - Mercato Azionario, Logistica - Distribuzione - Manufacturing, Insurance, Media e Telecomunicazioni, Energy - Utility, Pubblica Amministrazione, Marketing - Sales - After Sales, E-commerce