Nos últimos anos, a HupData tem desenvolvido inúmeros projetos envolvendo Data Analytics, Machine Learning e IA das maiores empresas no Brasil. Identificamos que o uso dessas novas tecnologias tem ajudado muitas organizações a:
- aumentar eficiência operacional das áreas
- democratizar a alfabetização de dados
- melhorar a governança dos dados
- criar novos produtos ou aprimorar os existentes
- impulsionar a transformação digital
Segue abaixo os 5 problemas de negócios resolvidos com Data Analytics, Machine Learning e IA:
1. Automatização de tarefas
É possível automatizar inúmeras tarefas manuais – entrada de dados, acompanhamento de atendimento ao cliente e recomendações de produtos. Isso libera os funcionários para fazer análises mais profundas, que podem melhorar a eficiência da equipe e economizar tempo e dinheiro. Além disso, automatização pode ser usada para pesquisar e identificar leads de vendas e comportamentos de novos usuários.
2. Detecção de fraudes
Algoritmos de detecção de fraudes podem ser usados em muitas áreas – comércio eletrônico, seguradoras, distribuidoras de energia elétrica, mas o uso mais comum é no setor bancário. Os modelos de Machine Learning e IA conseguem detectar fraudes em questão de segundos.
Eles usam dados como a identificação do titular do cartão, o local onde o cartão foi emitido, o horário, local e valor da transação para identificar transações suspeitas. Uma vez que o modelo detecta uma anomalia, um sistema de notificação é programado para bloquear a transação e alertar os serviços de detecção de fraude.
3. Manutenção preditiva
Usando análise preditiva é possível prever quando há probabilidade de um equipamento quebrar. Algoritmos de detecção de anomalias altamente precisos podem detectar falhas até uma fração de milímetro e sinalizá-los, para que operadores humanos possam intervir e prevenir as falhas antes que aconteçam.
Isso reduz significativamente o downtime do equipamento, reduz os custos de manutenção e pode prevenir acidentes. Sistemas confiáveis de manutenção preditiva ajudam a garantir a segurança, aumentam a vida útil do equipamento, assim como aumenta a satisfação e retenção do cliente.
4. Descobrir novos insights
As organizações entendam melhor e mais rapidamente seus dados quando usam data analytics, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. Pois, eles revelam insights e padrões para análise que não estão aparentes.
Também é bastante útil para avaliar o sentimento existente nos textos e prever as intenções de um cliente através de seus comentários, dúvidas e bate papo que ele deixa nas mídias sociais.
Esses insights permitem uma tomada de decisão mais rápida e revelam oportunidades para:
- melhorar os produtos existentes,
- sinalizar problemas antes que afetem um grande número de clientes,
- criar novos produtos ou serviços,
- impulsionar campanhas de marketing
5. Otimização de preços e cadeia de suprimentos
Em toda a cadeia de suprimentos, modelos analíticos preditivos são usados para identificar níveis de demanda para diferentes estratégias de marketing, preços de venda, localizações e muitos outros pontos de dados.
Serve para otimizar preços, permitindo que as empresas ofereçam descontos em itens populares e regionais, obtendo lucros em itens menos populares.
A análise preditiva também determina os níveis de estoque necessários em diferentes instalações, de acordo com a demanda. Além disso, ajuda os fabricantes de peças e veículos – e seus parceiros de logística – a serem mais eficientes e lucrativos, ao mesmo tempo em que aprimoram o atendimento ao cliente e aumentam a reputação da marca.
Considerações Finais
Em meio à corrida de transformação digital que as organizações estão fazendo, existem muitos outros desafios que Analytics, Machine Learning e Inteligência Artificial podem ajudar a resolver.
Queremos saber quais são os seus desafios de negócios. Deixe a HupData te ajudar.
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Referência Bibliográfica: Anaconda.com/blog