Intelligenza Artificiale

Come aiutare le aziende e migliorare i processi con l’Intelligenza Artificiale?

Di cosa ci occupiamo

Cognitive Computing (CC)

Anche detto Augmented Intelligence, è un qualsiasi processo di acquisizione, raccolta e comprensione dei dati da parte di una persona fisica, coadiuvato da tecnologie e strumenti a supporto delle decisioni e interpretazioni umane.

Artificial Intelligence (AI)

La scienza e progettazione di macchine intelligenti, intesa come la simulazione di processi di intelligenza umana da parte delle macchine, dove la logica è comunque programmata a priori secondo delle logiche predefinite, ma il risultato finale è già parte dell’interpretazione / decisione umana.

Machine Learning (ML)

La scienza e «arte» di programmare computer in modo che essi stessi siano in grado di imparare dai dati e da questi ultimi desumere delle logiche per raggiungere l’output desiderato. La logica non è frutto dell’operato umano, ma viene generata dalle macchine.

Deep Learning (DL)

Una specifica applicazione del Machine Learning che sfrutta appieno la struttura delle reti neurali, in modo da collegare più livelli in cascata ed elabora una quantità molto più grande di dati opportunamente etichettati.

Perché sfruttare l’Intelligenza Artificiale?

Aumenta la competitività

L’Intelligenza Artificiale è una nuova abilità che permetterà di potenziare le aziende rendendole più competitive e vincenti.

Diventerà una commodity

L’Intelligenza Artificiale sarà parte integrante dei processi aziendali: entro il 2021 il 15% di tutti i servizi di relazione con i clienti saranno gestiti dall’AI.

Promette di incrementare i profitti

Molte aziende native digitali hanno già effettuato i primi investimenti nel campo dell’Intelligenza Artificiale, fornendo rilevanti esempi che hanno generato un elevato ritorno economico.

Le nostre soluzioni

Riconoscimento vocale

È possibile facilitare le operazioni di lavoro degli utenti comprendendo i comandi vocali e velocizzando le attività di gestione.

Computer Vision

Tramite riconoscimento facciale o di immagini, è possibile estrarre dati per confrontarli con altre informazioni o per verificare l’identità dell’utente.

Chatbot

Progettiamo assistenti virtuali in grado di interagire con l’utente tramite linguaggio naturale, rispondere in modo automatico alle richieste, oppure raccogliere informazioni da poter inviare agli operatori fisici.

Analisi predittiva

Sviluppiamo motori predittivi che consentono di gestire le attività e fornire suggerimenti agli utenti sulla base di analisi statistiche dei dati già presenti.

Intelligenza Artificiale, Service Design Thinking e Metodologia Agile

Il 70% dell’effort relativo a un progetto AI è per la riprogettazione dei processi, il 20% per la scrittura degli algoritmi e solo il 10% per la parte tecnologica. Il progetto però non si chiude con la messa in esercizio del sistema, ma continua ad evolversi attraverso aggiornamenti e addestramenti costanti.

Casi studio

Sistema di Order Entry per i carburanti

Oil & Gas

Abbiamo integrato un sistema di riconoscimento vocale e text-to-speech con una rete semantica addestrata all’interno un’applicazione di order entry di carburanti.
La soluzione è disponibile sia con input vocale, telefonando al numero di telefono dedicato al servizio, che via Telegram, con un chatbot dedicato ai gestori dei punti vendita dei carburanti.
È possibile:

    Inserire, cancellare e modificare gli ordini di carburante
    Leggere i messaggi al gestore
    Ottenere i prezzi di mercato aggiornati in tempo reale

Motore semantico per la categorizzazione delle richieste al centralino

Transportation

È stato sviluppato un motore semantico integrato con una rete neurale adeguatamente addestrata in grado di ricevere le richieste del cliente tramite riconoscimento vocale e indirizzare la chiamata al ramo del risponditore più appropriato, andando a gestire automaticamente le principali macro-intenzioni (acquisto, modifica, reclamo, comunicazione con operatore, spam).

Sistema di riconoscimento facciale

Fashion & Retail

Il sistema di riconoscimento facciale è integrato con una rete neurale che permette di riconoscere clienti noti, identificare sesso ed età e riconoscere l’umore e le emozioni, anche di nuovi utenti. In base ai dati collezionati è possibile generare analisi specifiche per creare promozioni e suggerimenti di vendita personalizzati.

Sistema di riconoscimento di immagini

Energy

Il motore è composto da più reti neurali in grado di leggere automaticamente i contatori della luce digitali e meccanici.

Il sistema determina il tipo di contatore, riceve l’immagine estrapolandone i dati relativi alla lettura e li restituisce in output.

Chatbot di supporto

Human Resources

Il sistema consente ai dipendenti di gestire lo scambio di informazioni riguardanti i processi delle risorse umane direttamente via WhatsApp, Telegram e Google Assistant.

Gli utenti possono consultare i propri cedolini, richiedere informazioni riguardanti permessi e ferie, ricevere alert personalizzati e ricevere altri servizi informativi, previa autenticazione tramite numero di telefono.

Sistema di Sales Force Automation basato su un motore predittivo

Fashion & Retail

Il sistema supporta gli agenti di vendita sul campo introducendo suggerimenti mirati per incrementare efficienza e fatturato.
La soluzione prevede:

  1. Un motore di analisi semantica per identificare l’accezione (positiva, neutra o negativa) delle note di feedback inserite dall’agente, categorizzandole automaticamente tramite algoritmi
  2. Una rete predittiva basata sui trend di mercato e contestualizzata su vari parametri come Paese di riferimento, settore, brand e area in cui opera l’agente di vendita
  3. Un motore in grado di pianificare in maniera smart le visite presso i clienti e prevedendo su quale cliente avrà più successo l’iniziativa commerciale.

Riconoscimento di immagini a supporto dell’analisi di documenti interbancari

Banking

Il sistema è composto da un motore OCR e una rete neurale che riconosce i testi estratti da un’immagine e li confronta con tag prestabiliti contenuti in un file di riferimento interbancario.

Abbiamo addestrato la rete neurale per identificare i vari tag direttamente dalle parole riconosciute tramite OCR, correlandole ad altre parole note ed estrapolando i dati necessari all’interno dell’applicazione di riferimento del cliente.