Pesquisa

Artificial Intelligence & Machine Learning

Será que estamos superestimando a Inteligência Artificial? A tecnologia pode realmente substituir uma mente humana presente e atenta?

Olhando para os próximos anos, esperamos ver níveis muito maiores de Inteligência Artificial.
Estes agentes automotivados e autossuficientes, poderão realizar autonomamente objetivos fixados, sem nenhuma supervisão humana direta. Alguns deles certamente se tornarão auto programáveis. Mas, ao passo em que evoluem, a Machine Learning se tornará culturalmente invisível, da mesma forma que as invenções tecnológicas dos últimos anos desapareceram em segundo plano.
Humanos
Transição de
Responsabilidade
Máquina

  • Human

    Human only
  • Early
    Warning
    System

    Assistance
  • Monitoring
    System

    Hands
    off

    Semi
    Autospanation

  • Awareness
    System

    Eyes off /
    Attention
    off

    High
    Autospanation

  • General
    Awareness

    Mind
    off

    High
    Autospanation

  • No
    Human

    Automated

Os vencedores não serão só as máquinas, nem só os humanos, mas os dois trabalhando juntos de forma eficiente.

Independentemente dos novos insights feitos por computadores, apenas os humanos podem decidir sobre questões essenciais, como os problemas críticos de negócios que uma empresa esteja realmente tentando resolver.
Assim como os seres humanos precisam de análises e avaliações regulares, as “máquinas inteligentes” e sua produção também precisam ser avaliadas regularmente, refinadas – e talvez até demitidas ou dispensadas para seguir caminhos totalmente diferentes – por executivos com experiência, capacidade de julgamento e domínio no assunto.

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


O PODER DA CONVERSAÇÃO

Nós entramos em uma nova e promissora era de computação, onde os avanços em Machine Learning e Inteligência Artificial estão criando o ressurgimento de interesse em interfaces conversacionais e processamento de linguagem natural. Isso aumenta o potencial da conversação como 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 informadas, assistência, ajudar a interação no canal direto e, possivelmente, em tempo real.


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

O QUE SÃO OS SISTEMAS CONVERSACIONAIS?

Os sistemas conversacionais são projetados para realizar uma conversa através de métodos auditivos ou textuais, simulando de forma convincente como um ser humano se comportaria e aproveitando os sofisticados recursos de Processamento e Compreensão da Linguagem Natural.

O framework Robotics for Customers da Reply introduziu uma abordagem de design centrada no ser humano para interfaces conversacionais, com o objetivo de criar “sistemas de experiência”, humanizando processos e explorando a avançada tecnologia. Além disso, a abordagem de Personality by design é a metodologia destinada a moldar a personalidade do Bot, aprimorando o design dos estilos de interação, humanizando os pontos de Atendimento ao Cliente e reforçando a experiência do usuário.

Baixe a Brochura sobre Sistemas Conversacionais e Soluções da Reply

UM NOVO CANAL DE COMUNICAÇÃO ORIENTADO AO CLIENTE QUE UTILIZA FERRAMENTAS DE MACHINE LEARNING

As interfaces conversacionais, com base na interação vocal ou por chat, estão se tornando rapidamente de uso comum. As plataformas de mensagens permitem a interação com o chatbot enquanto assistentes virtuais (Amazon Echo, Google Home, etc.) estão se espalhando rapidamente.

A Reply desenvolve agentes conversacionais nas áreas de atendimento ao cliente e assistente pessoal . No mundo do atendimento ao cliente, existem várias aplicações de chatbots para aumentar a eficácia dos serviços de help desk. Assistentes pessoais fornecem suporte nas tarefas diárias.

Saiba mais sobre Chatbots

COMÉRCIO CONVERSACIONAL

O e-commerce e o comércio varejista continuam a evoluir. No passado, o desenvolvimento contínuo era muitas vezes impulsionado principalmente pelo progresso tecnológico, mas esse já não é mais o caso, pois o foco hoje em dia é frequentemente colocado nos clientes e na sua mudança de comportamento quando falamos em compras.

Os dispositivos de entrada/saída para compras que aceitam comandos vocais já estão disponíveis e podem ser trocados conforme o necessário: o smartwatch no pulso, o reconhecimento de voz no carro ou, em casa, até mesmo assistentes virtuais especializados, como a Alexa da Amazon ou o Google Home. Se a linguagem natural não puder ser utilizada devido, por exemplo, à situação atual ou aos arredores, ordens escritas informais também podem ser feitas através de apps de mensagens como WhatsApp ou Telegram. Baseado em SAP Hybris as a Service (YaaS), o Reply Voice Commerce oferece um pacote que pode ser usado para se comunicar com vários serviços nos dispositivos de entrada/saída através de uma interface genérica.

Saiba mais sobre o Reply Voice Commerce (English version)

4) SISTEMAS CONVERSACIONAIS NA INDÚSTRIA AUTOMOTIVA

Um dos primeiros casos em que a abordagem de Robotics for Customers pôs em prática os Chatbots foi na indústria automotiva, onde os assistentes on-line foram concebidos para a apresentação do produto e a configuração do catálogo.

A maneira como as pessoas compram carros mudou consideravelmente

Para o setor automotivo, a Reply está oferecendo uma solução de chatbot para gerenciar instantaneamente e de forma totalmente automática as interações dos clientes que lidam com uma ampla gama de tópicos, como configuração de carro, pesquisa de clientes, serviço pós-venda. The interaction between the user and the chatbot is immediate and does not require login procedures, resulting in a marked improvement of the service offered to the customer.

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

AUTOMAÇÃO DE 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 multisserviços. Além da sua capacidade de interagir com um falante humano, o chatbot implementa um processo de ponta a ponta que identifica e extrai as informações exigidas pelo usuário dos sistemas back-end, fornecendo essas informações em tempo real no contexto de uma conversa realizada em linguagem natural. A interação entre o usuário e o chatbot é imediata e não requer procedimentos de login, resultando em uma melhoria relevante do serviço oferecido ao cliente.

O Novo Desafio para a Automação do Contact Center (English version)

PERSONALITY BY DESIGN

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

PILLAR

prediction & prescription

Enquanto a Ciência de Dados produz insights, a Machine Learning produz previsões. Os executivos C-Level devem pensar em aplicar a Machine Learning nas próximas etapas de previsão e prescrição.

PILLAR

recommendation

Os Sistemas de Recomendação lidam com uma forma específica de Filtragem Inteligente de Informações com o objetivo de extrair valor, encontrando semelhanças entre usuários e/ou itens e gerando uma lista ranking de propostas sob medida às preferências do usuário final.

PILLAR

recognition

O reconhecimento de imagem e vídeo é uma ótima tarefa para desenvolver e testar abordagens de Machine Learning. O campo do Processamento de Linguagem Natural está passando de métodos estatísticos para métodos de rede neural.

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