Teradata impulsa el valor de negocio de sus clientes

16 enero, 2018
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Los nuevos servicios y aceleradores llevan los proyectos de IA a la vía rápida para obtener más deprisa el ROI y un importante impacto comercial gracias a una potente Inteligencia Artificial

La demanda de experiencias y tecnologías de Inteligencia Artificial (AI) se debe a una necesidad apremiante de aumentar el valor empresarial de todos los sectores. Teradata , compañía de análisis de datos, está ayudando a sus clientes a capitalizar el poder de la IA para ofrecer mejores resultados empresariales en las áreas de detección de fraudes, optimización del rendimiento de fabricación, modelización de riesgos y motores de precisión recomendados.

Para ayudar a los clientes a acelerar sus iniciativas de IA, Teradata les guía con ciencia de datos y algoritmos de deep learning que superan significativamente la mayoría de los métodos actuales basados en normas y machine learning. Por ejemplo:

  • Danske Bank ha trabajado con Teradata para crear y lanzar una moderna plataforma de detección de fraude basada en IA, que se prevé que alcance el 100% del ROI en el primer año de producción. Utiliza deep learning para analizar decenas de miles de funciones latentes, clasificando millones de transacciones de banca online en tiempo real para proporcionar información útil referente a actividades fraudulentas tanto verdaderas o falsas. Reduciendo significativamente el coste de la investigación de los falsos positivos, Danske Bank incrementa su eficiencia global y se puede lograr ahorros sustanciales.
  • Un proveedor de servicios móviles está usando deep learning y procesamiento del lenguaje natural para aplicar a más de 300 tipos de respuestas rutinarias para gestionar preguntas comunes de clientes en dos idiomas y automatizar las consultas de rutina con un coste mucho más bajo, por lo que los agentes pueden focalizar su atención en las solicitudes complejas que requieren atención personal.
  • Un importante distribuidor de envíos y logística utiliza ahora Inteligencia Artificial para técnicas de emparejamiento de imágenes que reducen el coste del tiempo invertido en la resolución de “envíos perdidos”, ahorrando a las empresas 25 millones de dólares al año, un retorno muy significativo para una inversión inicial en IA.
  • Una empresa estadounidense de servicios de correos utiliza ya reconocimiento de imágenes y procesos de deep learning basados en IA para mejorar la clasificación de más de 115 millones de paquetes al año, lo que supone una mejora de la eficiencia de las operaciones que reducen el tiempo de clasificación y el precio radicalmente.

“Teradata puede ayudar a las compañías a empezar a usar IA. Nuestras ofertas las llevan a cabo equipos de servicios de consultoría de científicos de datos con experiencia en técnicas de deep learning tales como redes neuronales”, afirma Rick Farnell, Senior Vice President, Think Big Analytics de Teradata. “Los equipos de Teradata también aplican innovación de código abierto para impulsar el valor empresarial, incluyendo TensorFlow, Keras y Caff, también especializados en hardware GPU (unidad de procesamiento de gráficos)”.

Las dificultades en la implementación de IA a menudo están causadas por problemas como la identificación de los usos de IA adecuados, impedimentos técnicos en la integración de herramientas de código abierto, software especial y en la operatividad y respaldo de decisiones autónomas. De hecho, un reciente estudio de Teradata señaló que el 91% de los responsables de la toma de decisiones de IT y negocio prevén que haya los obstáculos en la implantación de Inteligencia Artificial*.

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