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動画、ユースケース、ブログなど、企業におけるAIの活用と、AI自動化のインパクトについて学びましょう。

フィルター

銀行業にAutoML 2.0 ソリューションがもたらす価値

お客さまは自分の事が理解され、ニーズが把握され、個々の事情に合わせてカスタマイズされたソリューションが提供されることを期待しています。複数のチャネルを横断して、あらゆるコンタクトポイントからシームレスにサービスや金融商品を提供するためには、お客さまに関する全てのデータを活用して、ニーズの変化、最も有益な商品やサービス、お客さまが好む対話方法を予測する必要があります。銀行業においては、AIを業務に適用してデータサイエンスを加速することで、顧客ポートフォリオに応じてオファリングを最適化することができます。

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ビデオ: 企業のデータサイエンスを民主化・加速する

dotDataについて2分で解説します。

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保険業界にAutoML 2.0 ソリューションがもたらす価値

AI / 機械学習の活用は、保険会社が抱える多くの課題解決に役立ちます。募集、引受、保全などの業務プロセス推進、顧客離反などのリスク低減をはじめ、あらゆる側面から最適化、高速化、自動化を支援することができます。dotDataを活用することで、分析プロセスの高速化、モデル開発期間の大幅な短縮を実現でき、必要となる様々なユースケースに取り組むことができます。

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Forresterから機械学習自動化のリーダーとして認定

Forresterの機械学習に関するレポート (The Forrester New Wave™: Automation-Focused Machine Learning Solutions, Q2 2019)で「リーダー」として認定を受けました。

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sticky.io たった1人のAI開発者が、約9億円もの支払い拒否を一か月半で解決

sticky.ioは何千もの加盟店のクレジットカードの定期的な支払いを処理していますが、月々約9億円(800万ドル)に及ぶ支払い拒否が大きな経営課題でした。しかし、たった1人のAI開発者が6週間でこの問題を解決します。ユースケースをダウンロードして、同社がAI自動化を活用してどのように問題を解決したのかをご確認ください。

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Data Scientist at Work
ホワイトペーパー: 予測分析をはじめよう

予測分析モデルの作成とデータサイエンスの自動化を活用することにより、世界中の組織でよりアジャイルで迅速かつ正確な意思決定が実現しています。しかし、従来の分析方法からAIドリブンな予測分析モデルに移行する場合、いくつか気をつけるべきステップや新たに必要なものがあります。

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