FASHION
GLI USE CASES INDIVIDUATI
Customer Life-Tie Value (CLV)
Customer Churn Index
Customer Propensity Index
Customer Clusterization
INSURANCE
L’Intelligenza Artificiale nelle Assicurazioni e l’analisi predittiva permettono di costruire rapporti che tengono sempre più conto non di dati campione, quanto piuttosto dell’effettiva condotta dell’assicurato. In questo modo, dunque, i comportamenti virtuosi potranno essere premiati con offerte personalizzate, prodotti calibrati e scontati.
Di contro, gli utenti più a rischio o meno performanti potranno essere “educati” a comportamenti più virtuosi e, una volta migliorata la loro condotta – e dunque diminuito il loro tasso di rischio – premiati.
GLI USE CASES INDIVIDUATI
Segmentazione dei clienti:
Per avere una sensibilità ancora più raffinata nei confronti del comportamento dei clienti, la soluzione Arbor-IA Concept consente di effettuare la segmentazione dei clienti e l’elaborazione di modelli dedicati, in modo rapido e semplice, in modo tale da analizzare e prevedere, a partire da un insieme di dati anonimizzati, da quanto tempo sono stati acquisiti e per quanto tempo si prevede che restino attivi, in particolar modo attraverso l’utilizzo dei modelli stessi per prevedere chi è più a rischio di abbandono e come raggiungere quei clienti per un’attività di fidelizzazione.
Spesso il rischio è suscettibile ad attributi riscontrati nei dati che non siano necessariamente quelli più ovvi, come la composizione del prodotto, la durata della polizza oppure l’importo del premio annuo.
Rischi Ambientali e Clima nell’era dell’AI:
il Machine learning può valutare l’entità di un rischio tenendo conto di tanti fattori, come:
- l’esposizione del sistema socio-economico
- il riscaldamento globale che sta inasprendo il verificarsi di eventi meteorologici e climatici estremi
- l’interazione tra le diverse forme di pericolo innescate dai cambiamenti climatici
- impatti trasversali su diversi settori e sistemi naturali e antropici (settori necessarî allo sviluppo della vita nell’universo)
Grazie alla sua capacità di analizzare ed elaborare grandi quantità di dati, il machine learning permette di dipanare relazioni complesse sottese al funzionamento dei sistemi socio-ecologici, sfruttando l’enorme disponibilità di dati che arrivano oggi da varie fonti, tra cui sensori per analisi ambientali ad alta frequenza temporale, social media, dati, immagini satellitari, droni.
Queste analisi consentono di scombinare dati di diverso tipo, riuscendo quindi a valutare l’entità di un rischio e tenendo conto di tutte le sue dimensioni, che non comprendono solamente il pericolo che lo innesca (ad esempio forti temporali con trombe d’aria), ma anche la vulnerabilità e l’esposizione del sistema socio-economico su cui il pericolo si abbatte, fattori determinanti nella quantificazione degli impatti.
CYBER SECURITY
GLI USE CASES INDIVIDUATI
Security Consulting
-Security Assessment
-Security Governance
-Compliance
-Risk Assessment
-Business Continuity
-ManagementAwareness
Security Operations
-Cyber System Integration
-Threat Intelligence
-Log Management
-Data Forensic
-IAM/PAM Management
HEALTHCARE
La piattaforma di analisi predittiva che acquisisce i dati di tipo sia eterogeneo che omogeneo, sia in streaming che tabellare. Utilizzo dei dati originali in combinazione con i metadati estratti da immagini oppure utilizzate per arricchire le cartelle cliniche del paziente.
GLI USE CASES INDIVIDUATI
Classificazione delle immagini relative a diverse patologie
-Covid-19
-Tumori al seno
-Altre es. glaucomi
Creazione di modelli a partire da metadati relativi ad indagini oppure ai dati raccolti durante l’accettazione o la degenza
-Predizione delle infezioni
-Predizione degli infortuni
SPORT
GLI USE CASES INDIVIDUATI
-Supporto statistico alla preparazione atletica.
-Analisi dei dati GPS raccolti.
-Analisi delle prestazioni dei giocatori.
Analisi previsionale in campo medico (infortuni..).
Supporto alle decisioni Tecnico – Tattiche.
Supporto Area Scouting
