EJEMPLOS
DE APLICACIONES

BANCA

Modelos avanzados de machine learning

El proyecto permite a la entidad el conocimiento del cliente y consumidor para poder impactar con el mensaje y/o contenido que mejor se adecue a sus características.

Este proceso en medible desde su conversión, percepción y fidelización.

Los retos que se afrontaban eran el gran volumen de datos y los Modelos avanzados.

GRAN CONSUMO ALIMENTACIÓN

IoT & Modelos avanzados de machine learning

El proyecto permite la creación de propuestas de valor en tiempo real, basándose en Analítica Avanzada sobre Machine Learning.

La combinación de IoT, CRM, activos Digitales y las iniciativas alimentan un motor de recomendación en tiempo real para activar el punto de venta a través de sus activos, Paid Media y otros.

RETAIL

Inteligencia Artificial – Google Home

Desarrollo de asistente cognitivo basado en Google Home y analítica de Machine Learning  que permite la  creación de un canal comercial alternativo, consultar información asociada a los productos solicitados y utilizar los algoritmos de Machine Learning para identificar los productos mas adecuados a lo buscado por el cliente.

TELCO

Contact center – Natural Language Processing

Reducir hasta en un 50% el tiempo de duración de la primera llamada en contact center por medio del uso de Natural Language processing y algoritmo de inteligencia artificial que permita analizar las causas de las llamadas, y responder de forma inteligente y con todo el contexto necesario conectándose de forma automática a los diferentes sistemas para obtener las respuestas. 

EMPRESAS DE SERVICIOS

RRHH – Asistente cognitivo de gestión del empleado

Identificar los perfiles clave que mejor se adecuan a un puesto concreto, por medio de búsquedas con lenguaje natural y pudiendo acceder a CV internos o externos con tipologías y formatos diferentes, por ejemplo para seleccionar un nuevo gerente de tienda.

También podremos identificar las tipologías de perfiles disponibles en la organización, así como identificar los trabajadores con alto potencial o claves en una organización. 

Permite atraer el talento y acompaña al equipo de Recursos Humanos, identificando  a los mejores  candidatos mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial y  tratamiento de Lenguaje Natural.

Predecir de forma única quién será el mejor candidato de la plantilla actual, para ocupar una posición vacante de gestión, dentro de modelos de organizaciones con alta necesidades de responsables de unidad o tiendas

EJEMPLOS
DE APLICACIONES

BANCA

Modelos avanzados de machine learning

El proyecto permite a la entidad el conocimiento del cliente y consumidor para poder impactar con el mensaje y/o contenido que mejor se adecue a sus características.

Este proceso en medible desde su conversión, percepción y fidelización.

Los retos que se afrontaban eran el gran volumen de datos y los Modelos avanzados.

GRAN CONSUMO ALIMENTACIÓN

IoT & Modelos avanzados de machine learning

El proyecto permite la creación de propuestas de valor en tiempo real, basándose en Analítica Avanzada sobre Machine Learning.

La combinación de IoT, CRM, activos Digitales y las iniciativas alimentan un motor de recomendación en tiempo real para activar el punto de venta a través de sus activos, Paid Media y otros.

RETAIL

Inteligencia Artificial – Google Home

Desarrollo de asistente cognitivo basado en Google Home y analítica de Machine Learning  que permite la  creación de un canal comercial alternativo, consultar información asociada a los productos solicitados y utilizar los algoritmos de Machine Learning para identificar los productos mas adecuados a lo buscado por el cliente.

TELCO

Contact center – Natural Language Processing

Reducir hasta en un 50% el tiempo de duración de la primera llamada en contact center por medio del uso de Natural Language processing y algoritmo de inteligencia artificial que permita analizar las causas de las llamadas, y responder de forma inteligente y con todo el contexto necesario conectándose de forma automática a los diferentes sistemas para obtener las respuestas. 

EMPRESAS DE SERVICIOS

RRHH – Asistente cognitivo de gestión del empleado

Identificar los perfiles clave que mejor se adecuan a un puesto concreto, por medio de búsquedas con lenguaje natural y pudiendo acceder a CV internos o externos con tipologías y formatos diferentes, por ejemplo para seleccionar un nuevo gerente de tienda.

También podremos identificar las tipologías de perfiles disponibles en la organización, así como identificar los trabajadores con alto potencial o claves en una organización. 

Permite atraer el talento y acompaña al equipo de Recursos Humanos, identificando  a los mejores  candidatos mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial y  tratamiento de Lenguaje Natural.

Predecir de forma única quién será el mejor candidato de la plantilla actual, para ocupar una posición vacante de gestión, dentro de modelos de organizaciones con alta necesidades de responsables de unidad o tiendas

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