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Big data e smartcities
Le aziende di oggi hanno bisogno di analisi avanzate predittive e prescrittive per scoprire le opportunità di crescita in un ambiente sempre più competitivo. L’intelligenza artificiale (reti neurali) e gli algoritmi di machine learning sono in grado di estrarre conoscenza dalle grandi moli di dati a disposizione e proporre modelli previsionali e decisionali efficienti nel mondo reale.
Nei processi relativi alle flotte e alla mobilità registriamo la crescita costante dei dati a disposizione per analisi relative al comportamento dell’individuo (abitudini, esigenze di mobilità, comportamenti di acquisto). Il cosiddetto “Internet delle cose” (IoT) e la telemetria di bordo, parallelamente, ci offrono una ricchezza solo qualche anno fa impensabile di informazioni relative ai veicoli e alla modalità con cui vengono condotti (geolocalizzazione, autodiagnosi, telemetria, stile di guida, ecc.). Ondate di nuovi dati continuano infine ad essere generate dall’evoluzione delle applicazioni aziendali interne (es. piattaforme di Authority, CRM, Customer service) e da risorse pubbliche (come per esempio il web e i social media), piattaforme mobile, data services.
AgitaLab promuove la ricerca e lo sviluppo di modelli cognitivi per raccogliere, arricchire, interpretare e generare sistemi per il supporto alle decisioni. L’attività di ricerca sul campo è svolta in collaborazione con i partner commerciali, che partecipano ai progetti mettendo a disposizione i propri dati e il proprio know-how specifico per l’affinamento e la verifica dei modelli cognitivi su casi reali.
Su cosa stiamo lavorando:
SERVIZI FINANZIARI |
Creazione di una visione olistica del cliente, che consente di migliorare il servizio clienti e mitigare il rischio di credito. Si possono così produrre previsioni sui comportamenti con tecniche di pattern recognition, esplorazione grafica e analisi delle relazioni nascoste. | |
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ANTIFRODE |
Gli eventi fraudolenti (es. su operazioni di Authority) possono avere caratteristiche e comportamenti differenti. Gli algoritmi di analisi predittiva sono in grado di riconoscere i modelli fraudolenti, riducendo drasticamente il ciclo di riconoscimento di un possibile evento fraudolento, scegliendo i dati corretti da considerare, identificando i falsi positivi e negativi e il "rumore" con una risposta rapida per l'utente. | |
RETAIL |
La capacità di predire comportamenti rilevanti per il business è influenzata dalle preferenze del cliente/driver, e le preferenze cambiano continuamente e velocemente. I comportamenti espliciti o impliciti possono essere incorporati all’interno di modelli di analisi e previsione, al fine di migliorare le strategie di marketing e riconfigurare il prodotto/servizio tempestivamente. | |
MANUTENZIONE PREDITTIVA |
Gli algoritmi di apprendimento automatico contribuiscono a ridurre drasticamente il tempo di ciclo per risolvere i problemi di manutenzione legati a macchine e componenti guasti, mettendo in atto le azioni più efficaci. Le previsioni prodotte dai modelli cognitivi possono contribuire a migliorare l'efficienza globale dell’attività di manutenzione programmata e straordinaria. |
Con l’attività congiunta di sviluppo tecnologico, analisi dei big data e ricerca nell’ambito dei nuovi schemi e comportamenti di mobilità, in ambito Smartcities l’attività di AgitaLab è orientata al perseguimento dei seguenti obiettivi:
- ridurre i costi sociali della mobilità (riduzione tempi di percorrenza/stazionamento, riduzione del traffico e delle emissioni, maggiore informazione al cittadino);
- semplificare l’uso dei sistemi di mobilità (intermodalità, monetica per pagamenti smart, IoT, ottimizzazione flussi passeggeri/merci);
- sviluppo di soluzioni e applicazioni funzionanti e sperimentazione.