Imagine a seguinte situação: um hacker invade uma rede importantíssima com informações sigilosas sobre uma organização e ninguém consegue impedi-lo, resultando em prejuízos incalculáveis de imagem e financeiro. Ou então, um consumidor tem um perfil de compra e é super fiel a uma determinada marca, porém perde uma promoção incrível, pois a empresa não tem ferramentas de inteligência artificial para detectar as preferências do cliente e sugerir para ele.
Acredite, esses episódios são mais comuns do que a gente imagina e poderiam ser evitados com a utilização de análise preditiva, uma técnica de IA que ajuda a descobrir padrões e avaliar a probabilidade de acontecimentos futuros, sejam eles positivos ou negativos. A metodologia, aliada a outras tecnologias, auxilia na tomada de decisões e na descoberta de novos insights. Para ajudar a entender melhor alguns benefícios da análise preditiva, separamos seis situações em que sua utilização faz toda a diferença, confira!
1 – Otimização das operações: As empresas podem utilizar tecnologias com análises preditivas para monitorar de maneira eficaz suas operações, garantindo a melhoria em relação a falhas. “Percebemos que o monitoramento manual das operações de TI não faz mais sentido, uma vez que o ser humano não consegue realizar leituras de dados na mesma velocidade que as máquinas.
Hoje, a solução permite que a Inteligência artificial seja viável em qualquer organização, eliminando a necessidade de múltiplas ferramentas, explica Diego Tessarollo, CEO e cofundador da Simon (https://65a.com.br/solutions/simon), primeira plataforma digital que reúne Inteligência Artificial para as Operações de TI (AIOPS), Autonomous Business Analytics e Machine learning.
2 – Detecção de fraudes: Para garantir a segurança de uma loja online é imprescindível contar com um sistema de detecção de possíveis golpes. Como é o caso da Konduto (https://www.konduto.com/), antifraude para e-commerces e pagamentos digitais. Quando um e-commerce que conta com a solução da empresa recebe uma transação ou pedido, os sistemas recebem as informações e realizam uma análise automática de altíssima precisão para indicar se o pedido deve ser aprovado, negado ou suspeito.
O sistema de machine learning analisa mais de duas mil variáveis em menos de um segundo, considerando informações cadastrais e de pagamento, dados do dispositivo utilizado para compra, geolocalização e o comportamento do consumidor na loja, dentre outras atitudes que podem ser de origem fraudulentas.
3 – Personalização de ofertas: Atualmente, o varejo baseia-se em oferecer atendimento e relacionamento personalizados para os seus consumidores, ao mesmo tempo que proporciona para os varejistas instrumentos para evolução das suas vendas e rentabilidade. Neste cenário, é essencial investir em ferramentas que contribuam para otimizar esses processos como a da Propz (https://propz.com.br/), startup que utiliza inteligência artificial e big data para monitorar o comportamento do consumidor em tempo real e de forma automatizada.
Ela oferece soluções de relacionamento objetivas, práticas utilizando big data analytics, que é a capacidade de analisar, modelar e predizer analiticamente a partir de dados coletados nos pontos de venda.
4 – Gestão de estoque: Varejistas e distribuidores possuem grandes perdas com excessos e faltas de estoques, normalmente gerenciando simultaneamente diversas filiais, clientes e milhares de produtos. “Desenvolvemos inteligência artificial para prever as vendas, dimensionar os estoques ideais, monitorar os estoques dos produtos e sugerir quando e em que quantidade comprar ou distribuir cada produto.
Desta forma, os distribuidores e varejistas conseguiram ‘ter o futuro’ do comportamento de seus consumidores em suas mãos, fazendo de sua operação algo extremamente preditivo, além de reduzir seus estoques em 15%, as rupturas em 22% e aumentar o faturamento em 18%”, afirma Guilherme D´Masseroni, CEO da James Tip (https://jamestip.com/), startup acelerada pelo programa InovAtiva Brasil 2019.2 desenvolvedora de uma plataforma que utiliza Inteligência Artificial, regras de negócios e centenas de algoritmos para prever o comportamento SKUs comercializados.
5 – Vazamento de dados sensíveis: Um programa de integridade e compliance analytics apoia os esforços corporativos em aperfeiçoar seus processos de Data & Analytics para fins de gestão e monitoramento da cultura de ética e cuidado com dados de terceiros. Para tanto, a upLexis (https://uplexis.com.br/)- empresa de software que desenvolve soluções de busca e estruturação de informações extraídas de grandes volumes de dados (Big Data) extraídos da internet e outras bases de conhecimento – oferece análises avançadas de compliance regulatório.
Trabalhando na elaboração e execução dos recursos de monitoramento, preparação e divulgação de informações para a gestão do programa de compliance, minimizando possibilidade de vazamentos e desvios de conduta éticas, seja em finanças, RH, dados, marketing e outros setores.
6.- Produtividade de processos: A análise preditiva pode tem trazido bons resultados também nas usinas no acompanhamento de produtividade de processos, permitindo que o centro de controle da operação acompanhe em tempo real se os veículos irão cumprir a meta caso continuem trabalhando no mesmo ritmo. “A nossa missão é tornar a indústria de base brasileira mais competitiva por meio da tecnologia e algoritmos próprios, de forma desburocratizada.
Pela plataforma, as indústrias parceiras podem realizar automaticamente toda a medição de contratos dos veículos contratados de seus operadores logísticos e agir antecipadamente caso haja necessidade de intervenção no processo e fazer projeções nos negócios”, explica Vinicius Callegari, CCO e Head Comercial da GaussFleet (https://www.gaussfleet.com.br/), maior plataforma de gestão de máquinas móveis para mineradoras e siderúrgicas.
Fonte: (piarcomunicacao.com.br).
