IA & ML:
Como usá-las

Inteligência Artificial e Machine Learning
estão transformando negócios

Mas, mesmo que a tecnologia avance, as empresas ainda lutam para tirar proveito dela, em grande parte porque não entendem como implementar estrategicamente a Machine Learning para atingir os objetivos de negócios.
Os algoritmos de Machine Learning são frequentemente categorizados como supervisionados ou não supervisionados. Os algoritmos supervisionados exigem que os seres humanos forneçam o input e o output desejado, além de fornecer feedbacks sobre a precisão das previsões durante o treinamento. Uma vez que o treinamento esteja completo, o algoritmo aplicará o que foi aprendido para novos dados. Os algoritmos não supervisionados não precisam ser treinados com dados de resultados desejados. Em vez disso, eles usam uma abordagem iterativa chamada aprendizagem profunda para analisar dados e chegar a conclusões. Os algoritmos de aprendizagem não supervisionados são usados para tarefas de processamento mais complexas do que sistemas de aprendizagem supervisionados.

A rede de empresas altamente especializadas da Reply oferece hoje soluções de Inteligência Artificial e Machine Learning focadas em dois drivers principais


Tecnologia
Inovadora

Algoritmos e técnicas de IA são usados para resolver a interação entre humanos e máquinas e para fazer com que as máquinas compreendam mais facilmente os dados humanos.

Reply combina know-how de tecnologia profunda com estratégias inovadoras e experiência funcional para capacitar a interação homem-máquina!

Domínio da
Empresa

Inteligência Artificial é usada para melhorar ou automatizar os processos de uma empresa a fim de melhorar a receita, reduzir custos ou redefinir completamente seus produtos.

Reply fornece soluções de IA que contam com toda a informação possível para fazer as melhores escolhas, aumentar a agilidade, consistência e precisão!

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

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 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.

Artificial Intelligence & Machine Learning

Hot Spot

Inteligência

A convergência do Big Data com a Inteligência Artificial surgiu como o desenvolvimento mais importante que está moldando o futuro de como as empresas geram valor comercial de seus recursos de dados e analíticos.

Mas, mesmo que a tecnologia avance, as empresas ainda lutam para tirar proveito dela, em grande parte porque não entendem como implementar estrategicamente a Machine Learning para atingir seus objetivos de negócios.

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