Handel coraz częściej wykorzystuje nowe technologie, aby usprawnić swoje procesy. O sztucznej inteligencji w handlu oraz jej możliwościach opowiada Barbara Sobkowiak – Data Science Manager w Britenet

Firmy z sektora Banking&Insurance chętnie poszukują innowacyjnych rozwiązań IT, dzięki którym zwiększą swoją konkurencyjność na rynku. Wdrażanie ich jest możliwe, jeśli zaufamy odpowiedniemu partnerowi outsourcingowemu.

Mówimy, że dane są dla nas niezwykle wartościowe. Z drugiej strony najczęściej postępujemy z nimi chaotycznie i bez planu. Wyjściem z takiej sytuacji jest przeprowadzenie audytu ekosystemu danych.

Co zrobić, aby większość naszych projektów IT kończyła się sukcesem? Odpowiedzi możemy szukać w historii branży retail.

Wiele sklepów i magazynów każdego dnia staje przed poważnym pytaniem: Czy i ile konkretnego towaru zamówić? Jak wyjaśnia ekspertka Britenet – odpowiedź mogą przynieść algorytmy machine learning.

W najnowszym artykule Barbara Sobkowiak, Data Science Manager w Britenet, opowiada o pięciu pytaniach, które należy zadać przed wdrożeniem Machine Learning w naszej firmie. Dzięki nim proces ten uda się zrealizować z sukcesem.

Dziś świat finansów jest równie dynamiczny jak wyścigi Formuły 1. Nie dość, że banki konkurują ze sobą, to jak grzyby po deszczu rosną nowi konkurenci w postaci fintechów i neobanków. Komu uda się wyprzedzić konkurencję?

W biznesie chcemy podejmować decyzje na podstawie informacji, jakie uzyskujemy z otoczenia. Niestety danych jest coraz więcej, a nasze możliwości i czas wcale się nie zwiększają. Pomocne będą zatem algorytmy Machine Learning.

Przed branżą finansową stoi wyzwanie konkurowania o cennych specjalistów m.in. z firmami IT czy fintechami. To dobry moment, aby do myślenia klientocentrycznego dodać paradygmat myślenia pracowniczocentrycznego. Jak to zrobić?

Interesujemy się tym, co jemy, patrzymy na skład produktów, które kupujemy w sklepach. A zastanawialiście się kiedyś, czym należy karmić sztuczną inteligencję, żeby była zdrowa, sprawna i naprawdę inteligentna?

W budowaniu firmowego ekosystemu danych nie ma dróg na skróty! Podobnie jak w przypadku budowy domu, jest to złożony i czasochłonny proces.

Najważniejsze dla każdej organizacji są dane jej klientów. W końcu to właśnie klienci decydują, czy korzystają z naszych usług lub produktów, czy też nie.

Jeśli spojrzymy na przedsiębiorstwo, jak na pracujący z uporem silnik to paliwem go napędzającym nazwiemy dane. W erze Big Data dzięki zdolności do zbierania i wykorzystywania danych, zdobywamy przewagę nad konkurencją.