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MACHINE LEARNING E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL SÃO A MESMA COISA?

A união do Big Data com Inteligência Artificial foi um dos mais importantes acontecimentos dos últimos anos e, por isso, está moldando o futuro de como as empresas geram valor agregado em seus recursos de dados e analitycs.

Hoje, a Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) são as palavras da moda e, muitas vezes, parecem ser usadas indistintamente. Frequentemente, ambos aparecem quando se fala de Big Data, analitycs e das grandes mudanças tecnológicas que estão invadindo o nosso mundo. Mas as duas só geram valor real para as empresas se os dados também forem de qualidade.

Mas apesar de aparecerem juntos na maioria das vezes, Inteligência Artificial e Machine Learning não são exatamente a mesma coisa.

Inteligência Artificial (IA) é a inteligência demonstrada pelas máquinas. O termo “Inteligência Artificial” é aplicado quando uma máquina imita as funções “cognitivas” dos seres humanos, como “Aprendizagem” e “Solução de Problemas”.

Machine Learning (ML) é uma categoria de algoritmo que permite que softwares se tornem mais precisos na previsão de resultados sem serem explicitamente programados para isso.

IA & ML:
COMO USÁ-LAS

Hoje, a Inteligência Artificial e o Machine Learning são fundamentais para a definição das estratégias de uma empresa.

Todos os dias, vemos exemplos de situações que foram resolvidas e setores que estão sendo cada vez mais impactados positivamente pela “IA” (ou AI, na sigla em inglês). Em termos gerais, a Inteligência Artificial pode apoiar três importantes necessidades comerciais:

  • Automatização de processos de negócio
  • Obtenção de insights através da análise de dados
  • Engajamento de clientes e funcionários

Mas, mesmo com o avanço da tecnologia, as empresas ainda não sabem como usufruir corretamente de seus benefícios. Grande parte, porque não entende como implementar estrategicamente o Machine Learning para atingir seus objetivos de negócio.

CIÊNCIA
DE DADOS

Refere-se às técnicas com a qual um humano, suportado por uma máquina, tenta extrair informações e insights de dados. Isso inclui modelos preditivos do mais alto nível.

MACHINE
LEARNING

É a ciência de criar algoritmos e programas capazes de aprender sozinhos com base em fontes de dados heterogêneas como sistemas, objetos e seres humanos.

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

É o estudo de como criar agentes inteligentes. Na prática, é como programar um computador para se comportar e executar uma tarefa como um agente inteligente (por exemplo, uma pessoa) faria.

O QUE APRENDEMOS?

Após anos de experiência e execução de projetos de Machine Learning, aprendemos algumas coisas.

SAIBA MAIS
  • IA e ML…

    ...produzem resultados quando há um problema no qual todas as condições e regras possíveis que descrevem este problema específico requerem uma quantidade infinita de tempo. Um algoritmo pode entender como definir todas essas infinitas regras à partir de dados.

    IA são máquinas inteligentes que escrevem um conjunto infinito de regras para automatizar uma tarefa a partir de dados.

  • Dados são o problema a resolver e com os quais começar em um projeto de IA.

    IA parte de diferentes fontes de dados, como o histórico gerado pelo usuário, pré-existente e em tempo real. Para treinar uma rede neural profunda, você precisa de Big Data real.

    Sem Big Data real, você não obterá resultados com IA.

  • Somente um Big Data real pode alimentar e treinar uma rede neural profunda.

    Se você tiver apenas 10 exemplos de alguma coisa, será difícil fazer um Deep Learning funcionar. Qualquer empresa que tenha milhares de interações de clientes tem material suficiente para começar a usar esse tipo de tecnologia.

    “O Deep Learning precisa de, pelo menos, 100 mil exemplos” – Jeff Dean, Google Brain.

  • Bots conversacionais são fáceis de configurar.

    A equipe da Reply é capacitada para fazer essa configuração em poucos dias durante um hackathon. Contudo, devido à alta expectativa dos clientes e à alta complexidade os bots, é realmente difícil atender essas expectativas sem a experiência e habilidades necessárias.

    Chatbots são fáceis de configurar, mas é complexo atingir o nível de expectativa do cliente.

  • É necessário ter paciência se quiser trabalhar com IA, porque o treinamento de uma rede neural requer o tempo.

    Se um cliente quer um bot ou um aplicativo inteligente, mas não quer aguardar o tempo adequado para treiná-lo, ele corre o risco de ter um resultado decepcionante. Como IA e ML levam tempo, os clientes precisam entender que quanto mais cedo eles começarem a trabalhar com eles, melhor.

    Os primeiros a adotarem IA e Machine Learning estarão em imensa vantagem.

A REPLY OFERECE SOLUÇÕES DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MACHINE LEARNING SOB MEDIDA PARA O SEU NEGÓCIO


O PODER DA CONVERSAÇÃO

Entramos em uma nova e promissora era de computação, na qual os avanços em Machine Learning e Inteligência Artificial fizeram ressurgir o interesse em interfaces conversacionais e processamento de linguagem natural. Isso acarretou no aumento do potencial da conversação, fazendo dela o novo modo de interação com a tecnologia.

Sistemas Conversacionais são máquinas inteligentes capazes de compreender a linguagem e realizar uma conversa escrita ou verbal com um usuário. O objetivo é fornecer respostas embasadas, dar assistência e ajudar a interação em canais diretos, possivelmente, em tempo real.


A adoção de Sistemas Conversacionais visa melhorar a Experiência do Cliente ao direcionar a Interação Homem-Máquina.

O QUE SÃO SISTEMAS CONVERSACIONAIS?

Sistemas conversacionais são projetados para realizar conversas, através de métodos audíveis ou textuais, que simulem de forma convincente o comportamento de um ser humano e aproveitem os sofisticados recursos de Processamento e Compreensão da Linguagem Natural.

O framework Robotics for Customers da Reply possui uma abordagem de design centrada no ser humano em suas interfaces conversacionais, com o objetivo de criar “sistemas de experiência”, humanizar processos e explorar tecnologias avançadas. Além disso, sua abordagem Personality by Design é uma metodologia destinada a moldar a personalidade do Bot, através do aprimoramento dos estilos de interação, humanização dos pontos de Atendimento ao Cliente e otimização da Experiência do Usuário (UX).

Baixe a Brochura sobre Sistemas Conversacionais e Soluções da Reply

UM NOVO CANAL DE COMUNICAÇÃO ORIENTADO AO CLIENTE COM FERRAMENTAS DE MACHINE LEARNING

As interfaces conversacionais, com base na interação por voz ou chat, estão rapidamente se tornando de uso comum. As plataformas de mensagens garantem a interação com o chatbot, enquanto os assistentes virtuais (Amazon Echo, Google Home, etc.) se espalham cada vez mais.

A Reply desenvolve agentes conversacionais para atendimento ao cliente e assistentes pessoais . No mundo do atendimento ao cliente, existem várias aplicações de chatbots que visam aumentar a eficácia dos serviços de help desk. Já os assistentes pessoais dão suporte nas tarefas do dia a dia.

Saiba mais sobre Chatbots

COMÉRCIO CONVERSACIONAL

O e-commerce e o varejo continuam a evoluir. No passado, o desenvolvimento contínuo era, muitas vezes, impulsionado pelo progresso tecnológico, mas esse já não é mais o caso. O foco hoje em dia é nos clientes e na sua constante mudança de comportamento quando se trata de compras.

Os dispositivos de entrada/saída para compras com comandos de voz já estão disponíveis e podem ser trocados conforme a necessidade. Há diversos exemplos, como smartwatchs, reconhecimento de voz no carro ou em casa e, até mesmo, os assistentes virtuais especializados, como Alexa da Amazon ou Google Home. Se a linguagem natural não puder ser utilizada por algum motivo, comandos escritos informalmente também podem ser feitos através de apps de mensagens, como WhatsApp ou Telegram. Baseado em SAP Hybris As A Service (YaaS), o Reply Voice Commerce possui um pacote que pode ser usado para se comunicar com vários dispositivos de entrada/saída, através de uma interface genérica.

Saiba mais sobre o Reply Voice Commerce (English version)

SISTEMAS CONVERSACIONAIS NA INDÚSTRIA AUTOMOTIVA

Um dos primeiros casos nos quais o Robotics for Customers usou Chatbots foi na indústria automotiva, onde os assistentes online foram concebidos para apresentar o produto e a configuração do catálogo.

Assim, a maneira como as pessoas passaram a comprar carros mudou consideravelmente.

Para o setor automotivo, a Reply oferece uma solução de chatbot para gerenciar em tempo real e de forma totalmente automática as interações dos clientes que lidam com vários tópicos, como configuração do carro, pesquisa de clientes, serviço pós-venda etc. A interação entre o usuário e o chatbot é imediata e não requer login, o que resultou em uma melhoria considerável no serviço oferecido ao cliente.

Os Chatbots têm o potencial de imitar os humanos de maneira convincente e, até mesmo, passar pelo Teste de Turing.

AUTOMAÇÃO NO ATENDIMENTO AO CLIENTE NO SETOR DE SERVIÇOS PÚBLICOS

A Reply desenvolveu um novo serviço de atendimento ao cliente usando as tecnologias de chatbot para uma importante empresa de multisserviços. Além da sua capacidade de interagir com um humano, o chatbot realiza o processo de ponta a ponta, identificando e extraindo as informações exigidas pelo back-end, e fornecendo essas informações em tempo real no contexto de uma conversa realizada em linguagem natural.
O Novo Desafio na Automação do Contact Center (English version)

PERSONALIDADE DESENVOLVIDA

Nas últimas décadas, testemunhamos o emergir de uma sociedade cada vez mais robótica e o crescimento da inteligência artificial complexa. Estamos em um mundo onde a conversa é a interface e a personalidade é a nova Experiência do Usuário.

Conversas com bots seguem as mesmas regras que a comunicação entre pessoas

Data Driven Machine Learning Robots

Intelligent Process Automation

Data Robotics, definido como o conjunto de tecnologias, técnicas e aplicações necessárias para projetar e implementar um novo processo de automação baseado em tecnologias de autoaprendizagem e inteligência artificial, facilita a introdução e integração da automação em processos organizacionais. Graças à aplicação de tecnologias “inteligentes”, a Intelligent Process Automation garante uma melhoria da Robotic Process Automation, facilitando a evolução a partir de soluções que lidam com tarefas diretas e recorrentes, com novos paradigmas baseados em técnicas de Machine Learning.

Intelligent Process Automation 0

TAB 1

PREDICTION & PRESCRIPTION

Hoje, a tecnologia de ponta permite que as empresas não apenas analisem seus dados históricos, mas também, prevejam comportamentos ou resultados futuros – por exemplo, ajudando os analistas de risco de crédito dos bancos a avaliar quais clientes são mais prováveis de inadimplência ou permitindo que as empresas de telecomunicações antecipem quais clientes são especialmente propensos a “churn” no curto prazo.

A prescrição é o estágio mais avançado da Machine Learning, já que, afinal, não basta apenas prever o que os clientes vão fazer. Somente com o entendimento de por que eles o farão, é que as empresas podem incentivar ou dissuadir esse comportamento no futuro. Tecnicamente, os algoritmos de Machine Learning de hoje, auxiliados por tradutores humanos, já podem fazer isso.

Alguns exemplos da experiência da Reply: Machine Learning no Combate às Fraudes e Detecção de Fraude de Seguros através de Métodos de Aprendizagem Não Supervisionados

TAB 2

RECOMMENDATION

Do ponto de vista das organizações, um Sistema de Recomendação pode ser construído com uma pequena quantidade de dados, que podem ser diferenciados de acordo com os setores comerciais específicos em que estão contidos.

A Reply introduziu uma estratégia de desenvolvimento unificada para os Sistemas de Recomendação que permite que diferentes tipos de serviços sejam desenvolvidos e implementados de maneira direta, desde protótipos até ambientes de produção. O mecanismo de processamento de dados é fornecido por análises avançadas, tipicamente construídas usando recursos de Machine Learning e IA. Baixe a Brochura sobre os Sistemas de Recomendação e as Soluções da Reply

Alguns exemplos da experiência da Reply: Trazendo Motores de Recomendação para Ambientes de Produção e O Caso da Banca Mediolanum

TAB 3

Reconhecimento de Imagem e Vídeo

A Reply adota técnicas inovadoras de Aprendizagem Profunda para o reconhecimento de imagens e vídeos. Essas técnicas, baseadas em redes neurais (por exemplo, Rede Neural Convolucional) permitem o uso de redes pré-treinadas em conjuntos de dados gerais ou a criação de redes customizadas em conjuntos de dados específicos. É possível realizar mecanismos de reconhecimento que permitem a identificação de objetos e/ou recursos específicos em vídeos e imagens e, também, a caracterização do sentimento das expressões faciais.

A Reply já desenvolveu projetos nestes campos, incluindo o reconhecimento do sentimento na área de atendimento ao cliente, realidade aumentada (reconhecimento de objetos específicos para orientar a lógica da aplicação), verificação visual de anomalias, contagem de objetos nas prateleiras, etc.

Written and Spoken Language Recognition

A identificação da linguagem é uma técnica de Machine Learning que permite não apenas a conversão entre voz e texto, mas também a compreensão do significado do próprio texto. Aprendizado Profundo e, especificamente, frameworks como TensorFlow, são usados para criar modelos de aprendizado sofisticados.

A Reply tem os recursos para a integração de assistentes virtuais e o know-how necessários para a realização de modelos de reconhecimento de linguagem com base nas plataformas mais avançadas. Os motores de busca semântica, juntamente com algoritmos de Machine Learning, suportam a identificação dos resultados mais relevantes.

Business Case em destaque: Processamento de Linguagem Natural em toda a Cadeia de Valor Automotiva



FleishmanHillard

Research

Tech trends 2019

FleishmanHillard analisou mais de um bilhão de conversas de Twitter e entrevistou mais de 25 líderes globais em tecnologia sobre modismos, medos e oportunidades relacionados às tendências em tecnologia, como: IA, RA, Computação de Ponta, Realidade Imersiva, Blockchain e Quantum Computing. 

BAIXE A PESQUISA

Tech trends 2019  0

FleishmanHillard

Research

ARTIFICIAL INTELLIGENCE & COMMUNICATIONS

IA: O começo do fim da vida como a conhecemos? Ou essa é uma tendência positiva?
Saiba mais sobre os rumos, medos e o futuro da IA na pesquisa feita por FleishmanHillard.

BAIXE O RELATÓRIO AQUI 

Data Robotics Accelerator

Automated Invoice

Automated Invoice é a solução, distribuível também em modalidade as a Service, que permite gerenciar automaticamente o processo do ciclo passivo desde o registro até a reconciliação entre as faturas e as ordens de compra/DDT/ recebimento, destacando as diferenças encontradas.

Data Robotics Accelerator

Brick Machine Learning

Brick Machine Learning é a solução que permite simular várias configurações da linha de produção automatizada, a fim de sugerir a combinação ideal de dispositivos para atingir o desempenho integral exigido pelo cliente final.

Data Robotics Accelerator

Customer Recovery

Customer Recovery: o desafio da abordagem comportamental em gestão de riscos de crédito. A solução é desenvolvida em Microsoft Azure Machine Learning, um serviço que permite construir e testar análises preditivas potentes baseadas em nuvem.

Data Robotics

Hot Spot

O Primeiro Programa de Gestão Sobre Automação de Processos Inteligentes

A Reply e a SDA Bocconi criaram nos últimos anos o Data Robotics Lab, uma iniciativa conjunta que reuniu e desenvolveu uma quantidade significativa de evidências de pesquisas e projetos reais de empresas sobre o assunto, em uma base internacional. Com base nessas pesquisas e desenvolvido para líderes de empresas, inovadores e futuros pensadores interessados em Data Robotics, este programa executivo – desenvolvido com um roadmap personalizado – fornece uma compreensão fundamental do impacto da implementação de uma solução de automação de processos inteligentes para os processos, negócios e a eficiência da sua empresa.

O Primeiro Programa de Gestão Sobre Automação de Processos Inteligentes 0

Data Robotics Accelerator

Employee Monthly Expenses

Employee Monthly Expenses é a solução que permite automatizar a criação do relatório de despesas por meio das próprias justificativas, rapidamente e sem a necessidade de intervenção manual.

Data Robotics Accelerator

Know Your Orders

Know your Orders é a solução que lhe permite criar uma interface consultável simples por meio do uso de linguagem natural pelos usuários, facilita o acesso às informações, garantindo consistência e precisão.

Data Robotics Accelerator

Match-up

Match-up é uma ferramenta avançada para análise, conciliação e correspondência de dados complexos (únicos e/ou múltiplos). O uso desta ferramenta encontra aplicação em processos relacionados a dados.

Reply Framework

Hot Spot

Robotics for Customers ESTÁ AQUI!

A Reply desenvolveu a sua própria abordagem de Robotics for Customers no contexto de Engajamento de Clientes Orientado por Dados. Robotics for Customers é um framework construído em dois pilares fundamentais: Sistemas de Recomendações e Sistemas Conversacionais.

Robotics for Customers ESTÁ AQUI! 0

Conversational Systems

Case Study

Sistemas Conversacionais em Automóveis

Um dos primeiros casos em que a abordagem de Robotics for Customers encontrou com os Chatbots foi na indústria automotiva, onde os assistentes on-line foram concebidos para a apresentação de produtos e a configuração de catálogos.

Human Centered Design O maior obstáculo para a centralização do cliente é a sua cultura organizacional 0

Conversational Systems

Best Practice

Human Centered Design: O maior obstáculo para a centralização do cliente é a sua cultura organizacional

Com o atual aumento da badalação em torno da centralização do cliente, muitas empresas estão nos procurando para ajudá-los a transformar seu desenvolvimento de produtos e serviços em uma versão mais centrada no humano.

Recommendation Systems

Best Practice

Abordagem e metodologia para trazer recomendações em ambientes de produção

A Reply desenvolveu o framework Robotics for Customers, que é a síntese das diferentes empresas da Reply e permite que os clientes construam um Sistema de Recomendação time-to-value que possa ser facilmente integrado em qualquer plataforma existente.

Usando Deep Learning e Knowledge Graphs para antecipar as necessidades dos clientes 0

Recommendation Systems

Best Practice

Usando Deep Learning e Knowledge Graphs para antecipar as necessidades dos clientes

Podemos ir ainda mais longe usando métodos de Deep Learning e Knowledge Graph que alavanquem dados contextuais e não estruturados.

Prediction & Prescription

Case Study

MACHINE LEARNING NO COMBATE ÀS FRAUDES

A Reply deu suporte a uma das primeiras Empresa de Crédito ao Consumidor da Itália que realiza milhões de empréstimos ao ano.

A solução da Target Reply prevê e automatiza a detecção de fraude. Ela identifica “fraudadores seriais” que mudam seus hábitos para evitar controles e criam modelos mais avançados e preditivos que se encaixam em contextos novos e desconhecidos.

O caso da Banca Mediolanum Laboratório de Data Analytics e realização de um Mecanismo de Recomendação  0

Financial Services

Case Study

O caso da Banca Mediolanum: Laboratório de Data Analytics e realização de um Mecanismo de Recomendação

Com o objetivo de experimentar uma abordagem de Advanced Analytics, a iniciativa do laboratório de Data Analytics da Banca Mediolanum envolve a parceria entre as equipes de Pesquisa de Marketing e a Reply para o desenvolvimento de mecanismos avançados de análise de dados e a criação de serviços proativos e personalizados para o cliente.

Prediction & Prescription

Case Study

DETECÇÃO DE FRAUDE DE SEGUROS

A Reply deu suporte a uma grande Seguradora para identificar potenciais usuários fraudulentos.

Data Reply desenvolveu um mecanismo de detecção de anomalias não supervisionado para distinguir os usuários fraudulentos de pessoas honestas, de modo que não se suspeite que uma pessoa correta seja culpada de um delito.

Recognition

Case Study

PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL EM TODA A CADEIA DE VALOR AUTOMOTIVA

Reply deu suporte a uma grande montadora alemã com milhões de questões sobre seus produtos.

Data Reply desenvolveu um serviço de análise de texto multithreading que pega o fluxo de documentos de texto, aplica métodos de PLN para recuperar entidades e palavras-chave significativas, agrupa os documentos hierarquicamente e gera rótulos intuitivos.

Conversational Systems

Best Practice

Personality by Design

Nas últimas décadas, assistimos ao surgimento de uma sociedade cada vez mais robótica e ao crescimento da inteligência artificial complexa.

Mas, como essas tecnologias realmente se desenvolveram?

IPA

Article

Tecnologias e aplicações de IPA da Reply

Implementar a automação inteligente de processos dentro de uma empresa requer tecnologias avançadas. Para simplificar o movimento em direção à robotização inteligente, a Reply desenvolveu sete aceleradores. Confira.

Chatbots

Best Practice

Chatbot para o setor automotivo

A Reply dá suporte aos clientes da indústria automotiva com a implementação de aplicativos de chatbot para configuradores de carro, serviços de pós-venda e suporte para o Centro de Interação com o Cliente.

Chatbot para o setor automotivo 0

Machine Learning Tools

Best Practice

Chatbot: um novo canal de comunicação com o cliente

Um chatbot não é só tecnologia: um chatbot é um novo canal de comunicação com o cliente, que usa as ferramentas de Machine Learning (ou Aprendizado de Máquinas) para colocar a empresa em contato com seus stakeholders.

Chatbot um novo canal de comunicação com o cliente 0

IPA

Article

AUTOMATIZAÇÃO INTELIGENTE DE PROCESSOS: A EVOLUÇÃO DA RPA

A Automação Inteligente de Processos permite que uma empresa otimize a produtividade de seus funcionários, melhore a eficiência e reduza os riscos associados aos processos de negócio.