Migliorare i risultati aziendali con il Machine Learning

Risolvere le sfide aziendali più comuni con i casi d’uso pratici di machine learning

Il machine learning può aiutarti a realizzare gli obiettivi aziendali e a promuovere la trasformazione digitale, a partire dal miglioramento delle esperienze dei clienti e all’incremento della produttività degli impiegati fino al taglio dei costi e alla riduzione delle frodi. Tuttavia, può essere difficile individuare il miglior modo per iniziare ad applicare il machine learning. L’implementazione di casi d’uso pratici e comprovati del machine learning può aiutare a rimuovere questa barriera per la tua organizzazione e a fornire rapidamente un impatto aziendale reale.

Sia che si abbiano in mente dei risultati aziendali specifici sia che si stia solo esplorando, si può accelerare il percorso di machine learning iniziando con uno dei seguenti casi d’uso.

Esploriamo casi d'uso comuni

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Integrare Intelligence nel contact center

Migliorare l’esperienza di servizio al cliente e ridurre i costi integrando il machine learning nel tuo contact center. Personalizzare ogni interazione con il cliente e migliorare la sua soddisfazione complessiva attraverso chat intelligenti e bot vocali, analisi delle emozioni vocali, analisi delle telefonate in diretta e assistenza agente, analisi post-chiamata e molto altro.

ChartSpan, il più grande fornitore di servizi di gestione delle cure croniche negli Stati Uniti, ha ridotto i costi dell'80% e aumentato l'utilizzo del personale del 12%.

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Personalizzare suggerimenti cliente.

Migliorare il coinvolgimento e la conversione del cliente creando esperienze web personalizzate, adattate alle preferenze e ai comportamenti individuali del cliente sui vari canali, attraverso suggerimenti, contenuti curati e promozioni marketing mirate

Lotte Mart, un importante ipermercato sud coreano, ha notato una quintuplicazione dei guadagni in risposta ai prodotti consigliati.

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Automatizza l’estrazione e l’analisi dei dati

Estrarre testo e dati da qualsiasi documento, come domande di prestito e referti medici, in modo immediato e senza sforzo manuale. Elaborare milioni di pagine all’ora, scoprire informazioni preziose e implementare recensioni umane con l’elaborazione intelligente dei documenti.

Assent Compliance, una società di gestione dei dati della catena di distribuzione, ha risparmiato ai propri clienti centinaia di ore di revisioni manuali dei documenti.  

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Aumentare la produttività aziendale e la soddisfazione del cliente fornendo velocemente informazioni utili e precise a dipendenti, clienti e partner. Aiutare gli utenti, mediante la ricerca intelligente, a trovare risposte più velocemente da fonti di informazioni isolate e non strutturate all’interno dell’organizzazione.

Baker Tilly, un’importante azienda fiscale, di consulenza e di assicurazione, ha fatto emergere informazioni rilevanti 10 volte più in fretta rispetto alla ricerca di testo integrale di SharePoint.

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Identificare attività fraudolente online.

Migliorare il rendimento automatizzando il rilevamento di attività online potenzialmente fraudolente, come frode nei pagamenti e account falsi, utilizzando il machine learning e i tuoi dati unici.

Truevo, un fornitore di servizi di pagamento, è stato in grado di creare un modello di rilevamento frodi in soli 30 minuti e funziona con una maggiore fiducia di scoprire i malintenzionati più velocemente.

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Analizzare le risorse multimediali e abilitare nuove dimensioni di analisi

Creare nuove informazioni a partire da video, audio e testo mediante l’applicazione del machine learning per gestire e analizzare meglio il contenuto. L’automatizzazione di funzioni chiave della catena di distribuzione multimediale accelera l’indicizzazione dei contenuti, rendendoli disponibili per ricerche, targeting degli annunci, sottotitolaggio, moderazione dei contenuti, marketing di conformità e molto altro.

CBS Corporation, una società di mezzi di comunicazione di massa, ha ridotto il proprio tempo di revisione dei contenuti e la marcatura di contenuti sensibili da ore a minuti.

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Prevedere i dati più velocemente e con maggiore precisione

Generare un'esatta previsione della domanda e ottimizzare il processo decisionale di domanda-offerta utilizzando il machine learning per unire serie temporali storiche di dati con ulteriori variabili come caratteristiche del prodotto, prezzi e festività.

Advanced Microgrid Solutions (AMS), un’importante società di piattaforma e servizi energetici, ha scoperto i migliori parametri del modello e realizzato il proprio modello in poche settimane, il che ha migliorato le previsioni di mercato in tutti i prodotti energetici nella misurazione netta dell’energia che si tradurrà in guadagni sostanziali in termini di efficienza.

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Cliente in evidenza

  • 3M_logo
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    3M, una multinazionale con sede nel Minnesota che produce adesivi, prodotti medici e molto altro, utilizza Amazon Kendra per aiutare i propri scienziati a reperire le informazioni necessarie gestendo le query in linguaggio naturale in modo rapido e preciso. 

  • Subway
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    La catena di ristoranti Subway ha utilizzato le soluzioni di personalizzazione AWS per fornire rapidamente consigli personalizzati per le loro innumerevoli varietà di ingredienti e sapori, in modo da soddisfare lo stile di vita unico dei propri clienti.

  • Change Healthcare
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    Change Healthcare, una società indipendente e leader del settore sanitario e tecnologico, ha utilizzato l’estrazione di dati e le soluzioni di analisi AWS per sbloccare informazioni da milioni di documenti, creando maggior valore per pazienti, contribuenti e fornitori.

Nozioni di base

Superare l'aspettativa e addentrarsi nel mondo reale del machine learning. In questo eBook, 7 principali casi d’uso del Machine Learning, abbiamo descritto i casi d’uso principali dove le società hanno applicato con successo il machine learning per ottenere risultati veloci, efficienti e quantificabili.