In quali casi l'intelligenza artificiale offre la risposta alle sfide del business?

Se l'IT e le linee di business non sono in sincronia, le nuove iniziative tecnologiche aziendali sono destinate al fallimento. Tutto questo può essere evitato.

Identificate le sfide del marketing che l'intelligenza artificiale potrebbe aiutare a superare. E quali potrebbero essere le differenze con le sfide in campo finanziario? Con queste due linee di business evidenziate come aree di forti opportunità per l'intelligenza artificiale, queste domande sono cruciali per capire come l'organizzazione IT posa sviluppare funzionalità di intelligenza artificiale che aumentino l'efficacia del business.

CMO: rafforzare le relazioni con i clienti

L'adozione di tecnologie basate su intelligenza artificiale nel marketing ha raggiunto una fase di relativa maturità nelle aziende, e la maggior parte dei leader di marketing prevede che quella dell'intelligenza artificiale sia l'area della tecnologia che riscontrerà la crescita maggiore nei prossimi due anni.1

Secondo Salesforce, il 51% dei leader di marketing usa già l'intelligenza artificiale e più di un quarto prevede di lanciare un progetto pilota nei prossimi due anni.1

Il 51% dei leader di marketing usa già l'intelligenza artificiale e più di un quarto prevede di lanciare un progetto pilota nei prossimi due anni.2

I dati sono cruciali per il processo decisionale nel marketing, e quando si tratta di sviluppare offerte o comunicazioni personalizzate l'IT può offrire una soluzione sotto forma di elaborazione del linguaggio naturale.

Considerate ad esempio i vantaggi si possono ottenere con il marketing avendo la possibilità di capire i sentimenti espressi sui social media e rispondere in modo intelligente e su vasta scala. Oppure come l'ottimizzazione dinamica dei prezzi, basata su apprendimento automatico, potrebbe aiutare a trovare il punto giusto tra i prezzi e le tendenze di vendita (algoritmi simili potrebbero anche generare le prossime offerte migliori o i consigli per prodotti complementari).

Il marketing genera dati su vasta scala e la soluzione BigDL è stata creata da Intel per introdurre il deep learning nei big data. Si tratta di una libreria distribuita di deep learning per Apache Spark* che può essere eseguita direttamente negli attuali cluster Spark o Apache Hadoop* e consente ai team di sviluppo di scrivere applicazioni di deep learning come i programmi Scala* o Python*.

Essendo ottimizzata fin dalla progettazione per l'esecuzione su architettura Intel®, la soluzione BigDL può essere applicata ai dati acquisiti e analizzati dalle attuali soluzioni di analisi avanzata correlate al marketing con interruzioni minime, offrendo il percorso ideale per lo sviluppo di funzionalità di intelligenza artificiale dell'organizzazione e generando valore di business.

In ogni attività Spark, BigDL usa Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL) e la programmazione multithreaded. In questo modo si ottengono prestazioni elevate, ottimizzando le prestazioni di deep learning rispetto alle soluzioni open source predefinite Torch* o TensorFlow su un processore Intel® Xeon® a singolo nodo.

Guarda: L'intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui le organizzazioni usano l'elaborazione del linguaggio naturale per migliorare l'esperienza dei clienti.

CFO: Gestire i rischi, contrastare le frodi e automatizzare il business

Un recente sondaggio condotto da EY ha riscontrato che il 69% dei CFO ritiene che l'automazione e i progressi nella tecnologia siano destinati a cambiare drasticamente i loro ruoli, mentre il 65% dichiara che la standardizzazione e l'automazione dei processi saranno decisamente prioritarie nel settore finanziario.3

EY ha citato gli esempi in cui l'intelligenza artificiale potrebbe cambiare il modo in cui vengono elaborate le transazioni finanziarie ordinarie, ad esempio, assegnando ai sistemi “la facoltà di dichiarare qualcosa fuori dai limiti o di rispondere in un determinato modo a situazioni insolite”. Anche la gestione dei rischi potrebbe essere migliorata dai sistemi di intelligenza artificiale che identificano “modelli in grandi set di dati indicativi di frodi o altri pericoli”.4

I sistemi di intelligenza artificiale possono accedere a analizzare set di dati molto più grandi rispetto alle persone. Per un assicuratore, una piattaforma di intelligenza artificiale basata su architettura Intel® ha esaminato più di centomila richieste di indennizzo e ha identificato una rete di frodi che coinvolgeva decine di richieste e ancora più partecipanti. Entro poche ore dall'installazione, ha scoperto un'altra rete di frodi con richieste di indennizzo di milioni di dollari all'anno.5 L'intelligenza artificiale può offrire ai leader della finanza la tranquillità di sapere che tra tutte le transazioni che passano nelle loro linee di business esiste una rete affidabile e automatizzata in grado di intercettare quelle potenzialmente fraudolente.

Il 69% dei CFO ritiene che l'automazione e i progressi della tecnologia siano destinati a cambiare drasticamente i loro ruoli.6

L'intelligenza artificiale di cui avete bisogno sull'architettura Intel® già nota e affidabile

Gli attuali processori Intel® Xeon® offrono l'opportunità ideale di dimostrare i vantaggi dell'intelligenza artificiale da una base flessibile con ROI integrato. Il motivo è che Intel ha ottimizzato molti dei framework di intelligenza artificiale più diffusi per trarre vantaggio dall'ampia larghezza di banda della memoria delle piattaforme basate su processori Intel® Xeon® per l'addestramento e l'inferenza del deep learning.

Il successo delle iniziative di intelligenza artificiale non dipende solo dalla corretta tecnologia.7 Un passaggio di base importante per assicurare che l'intelligenza artificiale passi da una novità straordinaria a una funzione di analisi business critical consiste nel capire in quale fase si trovano i responsabili delle linee di business nel percorso verso l'intelligenza artificiale.

Modello di preparazione per l'intelligenza artificiale


Scoprite come valutare se la vostra organizzazione è pronta per l'apprendimento automatico e il deep learning.

Intelligenza artificiale

Le soluzioni basate su tecnologia Intel® consentono alle aziende di accelerare le loro soluzioni, automatizzare le operazioni e migliorare le informazioni strategiche.

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Anatomia di una prova di concetto per l'intelligenza artificiale

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Informazioni su prodotti e prestazioni

2https://a.sfdcstatic.com/content/dam/www/ocms/assets/pdf/datasheets/salesforce-research-fourth-annual-state-of-marketing.pdf
6http://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/EY-is-the-future-of-finance-new-technology-or-new-people/$FILE/EY-the-DNA-of-the-CFO-part-2.pdf
7

Le caratteristiche e i vantaggi delle tecnologie Intel® dipendono dalla configurazione di sistema e potrebbero richiedere hardware e software abilitati o l'attivazione di servizi. Le prestazioni variano in base alla configurazione di sistema. Nessun prodotto o componente è totalmente sicuro. Rivolgersi al produttore o al rivenditore del proprio sistema oppure consultare il sito Web https://www.intel.it.