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La previsión de ventas es el proceso de estimación de ingresos futuros mediante el pronóstico de la cantidad de productos o servicios que se venderán en cierto periodo de tiempo definido.  Adelantarse ante posibles escenarios futuros en ventas resulta crítico para cualquier empresa, ya que dependiendo de las ventas usted puede tomar decisiones organizacionales de las cuales dependerá el crecimiento del mismo, sin una idea sólida de cuáles serán sus ventas futuras, no puede administrar su inventario, su flujo de caja, sus recursos, su plan de crecimiento etc., pero como lo mencionamos este pronóstico debe ser sólido y preciso, es este el punto difícil al que se enfrentan las empresas para tomar decisiones con confianza, cuando dudan del método de pronóstico con el que se cuenta y todas las herramientas y modelos matemáticos de vanguardia actuales quedan archivados y finalmente volvemos a la intuición humana que muchas veces nos conduce a errores. Ahora la pregunta seria, ¿Cómo lograr un pronóstico preciso de mis ventas y que este pronóstico me ayude en la fijación de mis precios?, y la respuesta es: Modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial que convierten sus datos en estrategia, nuestro objetivo será crear un modelo preciso de pronóstico de ventas para posteriormente ayudarlo...

Un Datalake es más allá que un repositorio de información que centraliza múltiples fuentes de datos, un Datalake es donde yace toda la información necesaria de un negocio para desarrollar modelos de Inteligencia Artificial y Analíticos que apoyen una óptima y eficiente toma de decisiones estratégica. El alcance de este, parte desde, recoger los datos, almacenarlos, analizarlos, extraer insights de ellos para obtener conocimientos más precisos, hasta la nueva generación de datos al paralelo. Esta es ya la realidad a la que se enfrentan varias empresas en todo el mundo y en múltiples industrias como las de Retail, Oil&Gas, CPG, Banca, Seguros, entre otras, que ya están tomando decisiones de negocio con un nuevo modelo de análisis de datos. ¿Cuáles Capacidades habilita la implementación de un Datalake? Desde ayudar a desarrollar nuevas estrategias de atención al cliente, seguir y descubrir tendencias del mercado hasta mejorar la eficiencia operativa son unas de las capacidades que ofrece un DataLake, las cuales ampliamos: Experiencia del cliente: Aprender sobre el comportamiento del usuario final en tiempo real puede ayudar a las organizaciones a adaptar productos, servicios y ofertas especiales ajustadas a las necesidades de los consumidores. Con análisis cada vez más granulares se obtiene una amplia gama de...

A lo largo de los años las necesidades de los clientes bancarios han evolucionado y en el último tiempo aún más. Dentro de esta aceleración muchas entidades bancarias se encuentran en plena transformación digital, otras aún no cuentan con sucursales digitalizadas. En este contexto, entra en escena la inteligencia artificial. Los servicios financieros se integran sin problemas a las tecnologías de IA en sus flujos de trabajo ya que esta tecnología se puede implementar para establecer un servicio al cliente centralizado, resolver problemas reales y administrar las finanzas. La implementación de la inteligencia artificial en los bancos no solo disminuye los costos, sino que también ofrece un mejor servicio de atención, más ágil y dinámico, lo que contribuye a optimizar la Experiencia de Usuario. Casos de uso para mantener a los clientes seguros, mientras se mantiene una experiencia de cliente excepcional en el sector bancario Experiencia personalizada con la implementación de Perfiles de Consumidor El cliente actual quiere todo de inmediato y ansia una comunicación, en tiempo real y espera que sus dudas y deseos sean satisfechos con rapidez. Al implementar modelos de AI dentro del contexto omnicanal, es posible analizar el comportamiento del cliente y conocerlo con mayor profundidad y poder personalizar...

El director financiero (CFO) nunca ha estado bajo tanta presión para entregar pronósticos de efectivo más precisos: los ingresos anticipados, los gastos y los datos de liquidez que actúan como eje central en las decisiones. Esto posiciona hoy al CFO en un lugar único para llevar la inteligencia artificial al negocio. ¿Cuáles predicciones puede ofrecer como CFO al negocio?  Imagine esto: Como director financiero, iniciar su día y consultar en un tablero de control todas las métricas relevantes de su negocio, con datos fiables y listos para evaluar, agendar una reunión de seguimiento con su equipo y preparar la reunión de junta con una presentación de alto valor para la toma de decisiones, esto, ya es una realidad para los Bancos que implementan la inteligencia artificial en sus operaciones financieras. Algunas de las capacidades que adquieren los CFO con AI son: Realización de predicciones de inversión El AI brinda conocimientos avanzados del mercado que permite a los directores y administradores de fondos identificar cambios relevantes y específicos en torno al comportamiento de los activos y así poder desarrollar una estrategia de inversión basada en el poder transformador de la IA. Transacciones seguras   El AI permite el desarrollo de modelos basados en el comportamiento del cliente...

La automatización permite a las empresas escalar sus operaciones y mejorar sus procesos cuando cuentan con tareas de Alto Volumen y Procesos con Patrón Repetitivo. Ahora, ¿Cómo determinar cuáles tareas son aptas para implementar RPA? Existen 3 factores claves para identificar cuales son aptos para ser automatizados con RPA Alta predictibilidad: Son aquellos procesos sencillos y repetitivos, los cuales ya cuentan con una documentación específica y reglas de negocio concretas. Para procesos específicos, la tecnología de RPA genera una rápida reducción de costos en los procesos que se ejecutan siempre de la misma forma. Este tipo de procesos se pueden identificar en los casos en los que muchos empleados trabajen en hojas de cálculo, buscando o validando información; o si se trabaja con un sistema complejo. Alto volumen de tareas y carga manual Según las estadísticas de la industria, el 30-40% del costo del proyecto son re trabajos y la automatización es un medio natural para prevenir errores ya que los bots nunca duermen, trabajan las 24 horas del día los 7 días se la semana. Algunas de las tareas aptas con gran carga que puede identificar son: Órdenes de venta Procesos de cobranza Generaciones de reportes Seguimiento de tendencias Procesos multi-funcionales Son procesos similares que se ejecutan a través de múltiples funciones o...

Los CIOs deben comenzar a tomar decisiones para garantizar beneficios estratégicos de alto nivel y brindar nuevas capacidades para su organización en busca de una ventaja competitiva y seguir capturando su mercado. Los robots de automatización de procesos robóticos se están convirtiendo rápidamente en una parte esencial de las empresas, y se espera que para el 2025 sea común encontrar maquinas inteligentes con capacidad de aprendizaje en gran parte de los negocios, sobrepasando la limitante transaccional de los sistemas actuales. A pesar del aumento de implementación de RPA, los negocios presentan una serie de desafíos que enfrentan a medida que adoptan y escalan RPA. Esos desafíos, incluyen la ausencia de una estrategia de RPA, así como la falta de gestión de cambios organizacionales, la cultura y recursos de RPA experimentados. Esto convierte el RPA en un tema que los CIOs deben tener en su agenda. ¿Qué debe tomar en cuenta como CIO sobre el RPA? Para poder implementar un RPA dentro de las funciones de negocio, los gerentes deberán adaptar tanto su estructura tecnológica como su estructura humana. Modificando los roles actuales y adoptar e implementar nuevos. En términos de organización, es necesario contar 3 actores que permitirán obtener los mejores resultados: 1. Encaje la...

Estas son cuatro pasos que una empresa debería seguir para aplicar una estrategia exitosa de inteligencia artificial. El machine learning se esta convirtiendo aceleradamente en una estrategia fundamental en las operaciones empresariales y las organizaciones sienten ya la necesidad de adoptar y acelerar esta tecnología. Esta necesidad es inmediata, según el informe The AI Powered Enterprise: Unlocking the potential of AI at scale, muestra que la implementación satisfactoria de la IA a gran escala puede tener ventajas tangibles en sus ingresos. El 79% de líderes en IA a gran escala ha visto un incremento de más del 25% en ventas de productos y servicios tradicionales.  Pero ¿Cómo comenzar?  1. Mejore la estrategia de datos Los líderes en IA a gran escala consideran que la mejor manera de obtener más beneficios de sus sistemas de IA es «mejorar la calidad de los datos». Una política de datos robusta garantiza que los equipos de IA tengan datos de calidad adecuada, y mejora la confianza depositada en estos a nivel ejecutivo. Para adoptar correctamente el machine learning, comience identificando todas las fuentes de datos, desde los datos estructurados como la facturación y las relaciones con sus clientes (CRM), hasta los datos no estructurados, como imágenes, fuentes de redes sociales.  2....

CURSO BIG DATA NIVEL 1

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