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DotData anuncia la versión 2.0 de su inteligencia artificial y aprendizaje automático plataforma para empresas. Empresa automatiza la ciencia de datos para que pueda acelerar la adopción de inteligencia artificial y aprendizaje automático en las empresas.

El CEO de DotData, Ryohei Fujimaki, dijo en una charla sobre mi chimenea en nuestro Transformar 2020 cuando las empresas pueden implementar herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático que brindan mejores conocimientos empresariales y resultados que ahorran dinero.

«Todos están bajo alta presión para lograr más resultados con menos recursos para sobrevivir en esta recesión económica», dijo Fujimaki. “La automatización de la IA cambiará este juego. Acelera el tiempo de respuesta de meses a días considerablemente. «

DotData fue lanzado desde el NEC japonés en 2018, después de más de 10 años de investigación en IA. Fujimaki es un científico de datos, pero claramente no hay suficientes personas como él en el mundo. Y es por eso que existe DotData. Su función es brindar escala y velocidad disruptivas al desarrollo de IA a través de la automatización, y esa automatización permite a las personas que no son científicos de datos aprovechar las ideas de IA. La versión 2.0 va un paso más allá.

«Ha sido especialmente diseñado para darse cuenta de lo que he explicado para todas las empresas hoy», dijo Fujimaki. “La automatización de IA ahora está lista para que cualquiera la adopte. Cuando comenzamos a desarrollar DotData 1.0, pensamos que era la herramienta para los científicos de datos. Sin embargo, hemos visto este cambio importante en el mercado en los últimos dos años. Por lo tanto, este 2.0 está realmente diseñado para empresas que necesitan velocidad y escala, incluso sin científicos de datos. «

Seguro de propiedad y daños a terceros

Arriba: DotData alcanza todos los puntos débiles de las empresas al adoptar AI / ML.

Crédito de imagen: DotData

Como ejemplo, Fujimaki citó el seguro de seguros generales para clientes, que genera ventas anuales de $ 50 mil millones y cuenta con más de 30,000 agencias de seguros que revenden seguros de automóviles. DotData tuvo que crear un sistema inteligente de recomendación de políticas basado en IA para esas agencias para que los agentes pudieran proponer el producto adecuado para el cliente correcto.

El sistema analiza perfiles de clientes, pagos pasados, reclamos y más de 50 tipos diferentes de registros de comportamiento. Luego produce tres cosas. Primero, crea una recomendación de producto personalizada. En segundo lugar, analiza qué producto es mejor para un cliente en particular. Y tercero, recomienda un video de producto personalizado. El agente humano luego le muestra al cliente el video personalizado y explica por qué el producto ayuda al cliente. El sistema debutó en febrero y dio como resultado una mejora del 250% en las tasas de conversión o la adopción de nuevas políticas.

Fujimaki dijo que la plataforma de su compañía creó cientos de modelos de IA, a partir de principios de 2018. La compañía tuvo nueve meses para construir esos modelos, y luego comenzó una prueba de campo. Los resultados fueron tremendos, dijo.

Escasez de científicos de datos.

Arriba: DotData intenta democratizar la inteligencia artificial en inteligencia empresarial.

Crédito de imagen: DotData

Durante COVID-19, no es fácil contratar científicos de datos, que al principio eran escasos. Walmart patrocinó un concurso para mejorar las previsiones de ventas de 3.000 productos para 10 de sus tiendas insignia en tres estados. Los datos consistieron en más de 42,000 series de tiempo, predicciones de series de tiempo extremadamente multidimensionales, una tarea muy difícil incluso para científicos de datos experimentados.

Más de 5.500 equipos participaron en esta competencia y pasaron cuatro meses ajustando sus modelos de IA. El juego terminó el mes pasado. DotData ha ingresado los datos de sus modelos para cada una de las 10 tiendas. La automatización de la inteligencia artificial tardó entre tres y cuatro horas por tienda, y el tiempo total tomó alrededor de 43 horas, la mayor parte del tiempo de computación.

«El resultado fue muy emocionante», dijo Fujimaki. «Nuestra automatización de IA estaba en el 2.5% superior de más de 5,500 equipos».

La compañía descubrió que con la automatización de la inteligencia artificial, incluso los ingenieros de inteligencia de negocios o analistas de negocios, que no están capacitados como científicos de datos, pueden construir modelos de inteligencia artificial tan buenos como los científicos de datos de clase mundial, dijo.

Cómo funciona

Arriba: CEO de DotData, Ryohei Fujimaki (izquierda) y Dean Takahashi de VentureBeat.

Crédito de imagen: VentureBeat

El desarrollo de la inteligencia artificial no es solo ajustar un modelo de aprendizaje automático, sino un proceso muy largo y complejo. No es fácil obtener un conjunto completo de datos comerciales en la forma correcta de diferentes fuentes. La empresa necesita limpiar, diseñar, perfilar, agregar y manipular datos en función de su conocimiento de dominio para descubrir patrones útiles y preparar datos para el procesamiento de IA.

La principal innovación de DotData es inventar inteligencia artificial que explore automáticamente los datos en bruto y descubra cientos de perspectivas empresariales prometedoras sin conocimiento de dominio, dijo. Encontrar información empresarial a partir de datos sin procesar solo fue posible basándose en la intuición o la experiencia previa, pero AI automatiza el proceso en DotData, dijo Fujimaki. Es por eso que en días puede hacer lo que de otro modo llevaría meses, dijo.

Fujimaki dijo que la compañía está haciendo que su modelo sea transparente y explicable. De lo contrario, los resultados serían difíciles de confiar.

«Nuestra filosofía fundamental es que la IA empresarial debe ser una solución de caja blanca», dijo Fujimaki. ¿Qué ideas comerciales se han descubierto? ¿Cómo hará AI predicciones? ¿Cuáles son su desempeño e impacto comercial? DotData explica estas cosas, dijo.

«Al igual que nuestro cliente de seguros, puede construir fácilmente cientos de modelos de IA para generar resultados comerciales disruptivos», dijo Fujimaki. «Al igual que la competencia de Walmart, los equipos de BI y análisis pueden hacerlo tan bien como los científicos de datos de clase mundial y hacer que su panel de control e informes sean predictivos y prescriptivos».

Otros métodos requieren mucho esfuerzo por adelantado y no proporcionan los mismos resultados, dijo. “La automatización de IA lo hace más integrado y más ágil. Ejecutas la automatización de IA y obtienes el primer modelo en un día ”, dijo Fujimaki. “Puede usarlo como un modelo de IA mínimamente valioso y lo mejora continuamente. La automatización de IA está cambiando fundamentalmente una forma de entregar proyectos de IA, y la organización necesita familiarizarse con las nuevas prácticas. «



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