La plataforma DotData 2.0 ofrece información sobre inteligencia artificial para empresas


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DotData anunció hoy la versión 2.0 de su plataforma de inteligencia empresarial y aprendizaje automático. La compañía está automatizando la ciencia de datos para acelerar la adopción de inteligencia artificial y aprendizaje automático en las empresas.

Ryohei Fujimaki, CEO de DotData, dijo en una charla conmigo en nuestro evento Transform 2020 que las empresas pueden implementar herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático que generan mejores negocios, ideas y resultados para ahorrar dinero.

"Todos están bajo una gran presión para entregar más resultados con menos recursos para sobrevivir a esta recesión económica", dijo Fujimaki. “La automatización de la IA cambiará este juego. Esto acelera el tiempo de respuesta considerablemente de meses a días. “

DotData se separó del NEC japonés en 2018 después de más de 10 años de investigación de IA. Fujimaki es un científico de datos, pero claramente no hay suficientes personas como él en el mundo. Y es por eso que hay DotData. Su tarea es lograr una escala y velocidad disruptivas en el desarrollo de IA a través de la automatización. Esta automatización permite a las personas que no son científicos de datos beneficiarse de los conocimientos de IA. La versión 2.0 va un paso más allá.

"Esta versión fue diseñada específicamente para hacer lo que expliqué hoy a todas las compañías", dijo Fujimaki. “La automatización de la IA ahora puede ser realizada por todos. Cuando comenzamos a desarrollar DotData 1.0, tuvimos que considerar que esta es la herramienta para los científicos de datos. Sin embargo, en el último año o dos hemos visto este gran cambio en el mercado. Entonces 2.0 está realmente diseñado para compañías que necesitan velocidad y escalabilidad, incluso sin un científico de datos. "

P&C Insurance

Arriba: DotData afecta a todas las vulnerabilidades en las empresas al introducir AI / ML.

Crédito de la imagen: DotData

Como ejemplo, Fujimaki citó a P&C Insurance, que tiene ventas anuales de $ 50 mil millones y más de 30,000 agencias de seguros que revenden seguros de automóviles. DotData necesitaba crear un sistema inteligente de recomendación de políticas basado en IA para estas 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 registros de comportamiento diferentes. Entonces produce tres cosas. Primero, se crea una recomendación de producto personalizada. En segundo lugar, comprueba qué producto es el más adecuado para un cliente en particular. Y tercero, se 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 introducción de nuevas políticas.

Fujimaki dijo que la plataforma de su compañía había creado cientos de modelos de IA a principios de 2018. La compañía tuvo nueve meses para construir estos modelos, y luego comenzó una prueba de campo. Los resultados fueron enormes, dijo.

Falta de científicos de datos

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

Crédito: DotData

Durante COVID-19, este no es el caso de los científicos de datos fáciles de involucrar que inicialmente 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, pronósticos 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 trabajaron en la optimización de sus modelos de IA durante cuatro meses. La competencia terminó el mes pasado. DotData ingresó los datos de sus modelos para cada una de las 10 tiendas. La automatización de la inteligencia artificial tardó de tres a cuatro horas por tienda, y el tiempo total fue de aproximadamente 43 horas, la mayoría de las cuales fue el tiempo de computación.

"El resultado fue muy emocionante", dijo Fujimaki. "Nuestra automatización de inteligencia artificial se calificó con un pico del 2.5% entre más de 5,500 equipos".

La compañía descubrió que con la automatización de inteligencia artificial, incluso los ingenieros de inteligencia empresarial o analistas de negocios Los científicos de datos están entrenados para construir modelos de IA tan buenos como los mejores científicos de datos del mundo, dijo.

Cómo funciona

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

Créditos de las fotos: VentureBeat

El desarrollo de IA no es solo optimizar un modelo de aprendizaje automático, sino un proceso muy largo y complejo. No es fácil obtener un conjunto completo de datos corporativos en la forma correcta de diferentes fuentes. La empresa debe 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 innovación clave de DotData es inventar inteligencia artificial que examina automáticamente datos en bruto y cientos de datos descubren perspectivas empresariales prometedoras sin conocimiento de dominio, dijo. Encontrar información empresarial a partir de datos sin procesar solo ha sido posible en base a la intuición o la experiencia, pero AI automatiza el proceso con DotData, dijo Fujimaki. Por lo tanto, puede funcionar en días, lo que podría llevar meses, dijo.

Fujimaki dijo que la compañía desea hacer que su modelo sea transparente y explicable. De lo contrario, sería difícil confiar en los resultados.

"Es nuestra filosofía fundamental que la IA corporativa 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 crear fácilmente cientos de modelos de IA para lograr resultados comerciales disruptivos", dijo Fujimaki. "Al igual que en la competencia de Walmart, los equipos de BI y análisis pueden desempeñarse tan bien como los principales científicos de datos globales, haciendo que sus paneles e informes sean más predictivos y prescriptivos". él. “La automatización de IA lo hace más integrado y ágil. Hacen automatización de IA y obtienen el primer modelo en un día ”, dijo Fujimaki. “Puedes comenzar a usarlo como un modelo de IA mínimamente valioso, y sigues mejorándolo. La automatización de AI está cambiando fundamentalmente la forma en que se implementan los proyectos de AI, y la organización necesita familiarizarse con las nuevas prácticas. "

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