Sectores

Retail y consumo

Una de las principales necesidades es poder conocer y predecir la venta futura de producto o el stock de almacén para los próximos meses. Para ello, aplicar modelos predictivos puede ser de gran utilidad.

La aplicación de técnicas avanzadas de IA, mejora la eficiencia, reduce la necesidad de almacenamiento y evita pérdidas en productos perecederos.

Además, gracias a las máquinas de aprendizaje automático se podrá sugerir qué productos son complementarios. Esto permitirá posicionarlos estratégicamente y que el consumidor lo compre simultáneamente.

Financiero y seguros

Identificamos anomalías, implementamos sistemas de detección de riesgos y establecemos distintas alarmas para determinados eventos. Además, somos capaces de detectar actividades fraudulentas en transacciones bancarias y operaciones con tarjeta de crédito.

Desarrollamos algoritmos a medida para la predicción de variables financieras y procesamos documentación de manera inteligente. En definitiva, esto se traduce en una reducción de costes, mejora en la clasificación de datos e información y gestión de los recursos internos.

Adicionalmente, mediante el uso de sistemas de Machine Learning, podemos predecir variables tales como la probabilidad de contratación de productos financieros o la probabilidad de siniestralidad para cada asegurado.

Energía

energia

El SaaS (Software as a Service) de Solver IA es una plataforma web diseñada para realizar las predicciones de consumo de energía de nuestros clientes. Permite realizarlo desde un único punto, de forma sencilla y en segundos, para facilitar la gestión diaria de compra. Además, permite la realización de predicciones automáticas cada hora, utilizando distintas variables que puedan afectar a la generación de energía, tanto internas como externas. Tenemos en cuenta, por ejemplo, fluctuaciones previas en los precios, demanda y oferta energética, las festividades o la meteorología. Consideramos todas aquellas variables que puden afectar al sector energético y al proyecto a desarrollar en concreto.

La planificación de la compra de energía se realizará de una manera rápida, automática e inteligente y gracias al Machine Learning. El sistema de predicción irá reaprendiendo de los eventos sucedidos, reduciendo de esta manera cada vez más la tasa de error.

Sanidad

El colapso de los recursos disponibles en momentos puntuales, en concreto la dificultad para poder diagnosticar de forma masiva amplios sectores de la población, supone una dificultad para el sector sanitario. Tener las herramientas para poder gestionar este proceso de diagnóstico de la forma más eficiente y fiable posible puede ayudar enormemente en la gestión de los recursos disponibles tanto en situaciones extraordinarias de pandemia como durante la gestión normal en el sistema sanitario. Se puede desarrollar un sistema de triaje y telemedicina para mejorar el proceso de diagnóstico inicial basado en Inteligencia Artificial.

Por otra parte, se puede predecir el riesgo de reingreso hospitalario de los pacientes y clasificar y diagnosticar enfermedades mediante el análisis de imágenes.

sanidad-01

Logística

logistica

Los modelos predictivos de Solver Intelligent Analytics, permiten anticiparse a los pedidos recibidos, planificar rutas con antelación y gestionar las compras. Se reduce la necesidad de tener stock ocioso, lo que supondrá una ventaja competitiva.

Estos modelos predictivos se pueden implementar también para predecir pérdidas de stock y fluctuaciones anómalas en el mismo, permitiendo la detección de actividades fraudulentas.

La Inteligencia Artificial, por tanto, consigue una planificación más ágil y eficiente que mejora los márgenes comerciales y reduce riesgos.

Industria

En los últimos años, la tecnología y la digitalización hay apoyado el sector industrial para ayudar a generan un mayor rendimiento en las industrias y para apoyar procesos industriales. Las tecnologías IA han permitido la automatización de procesos, simplificación de tareas y coordinación precisa entre departamentos, generando una mayor productividad de estas empresas.

La inteligencia artificial, previa recogida de datos, permite desarrollar sistemas de mantenimiento predictivo. Estos son capaces de predecir el fallo de maquinaria, pudiendo así anticiparse a la demanda de piezas. Su aplicación evitaría ineficiencias tales como paradas en las líneas productivas o reparación de máquinas no defectuosas.

Por otra parte, en el campo la visión artificial, que es el más utilizado en la industria, se está avanzando con gran velocidad gracias a las redes neuronales y al reconocimiento de patrones. Permiten la detección de imperfecciones en las líneas de producción que un humano es incapaz de percibir.

industria-01

Turismo

turismo-01

Las técnicas de Machine Learning permiten impulsar el sector turístico mediante el análisis de empresas y el comportamiento de sus clientes. Se puede obtener información y realizar predicciones gracias a los movimientos de navegación en web y estimar la probabilidad de reserva de un servicio. También se pueden predecir otras variables, por ejemplo, las cancelaciones en hoteles, vuelos o restaurantes o la estacionalidad en las ventas. Estas predicciones permiten a las empresas fijar precios que maximicen los beneficios.

Adicionalmente, los modelos de Natural Language Processing (NLP) pueden ayudar a la hora de clasificar y analizar encuestas realizadas por los usuarios, evitando incongruencias entre comentarios de texto libre y puntuaciones numéricas.

Servicios

Disponemos de otras aplicaciones de IA para diferentes servicios. Puedes contactar con nosotros y contarnos tu proyecto sin compromiso. Estudiaremos tu caso adaptándonos a tu sector y a tu proyecto específicamente. Si deseas más información, clic aquí.

servicios

Enlaces de Interés

Puedes enviarnos un mensaje con tus preguntas, consultas o simplemente para informarnos sobre tu proyecto y veremos cómo podemos ayudarte. Si necesitas enviar archivos, te agradeceríamos que nos enviaras un correo electrónico a info@iasolver.com

Esta web utiliza cookies. Puede ver aquí la Política de cookies.    Ver Política de cookies
Privacidad