Gestão, análise e avaliação
A modelagem, baseada em grande quantidade de dados, e a análise, por meio de algoritmos matemáticos, permitem encontrar relações que podem sugerir tendências que as pessoas devem avaliar.
Gerenciamento de pedidos
A IA é aproveitada para gerar modelos que determinam os tempos, quantidades, preços de cada pedido e fornecedores com baixo risco de falha.
Gestão de inventário
A IA é usada para definir o status do estoque, planejar o reabastecimento, gerenciar o estoque com eficiência, reordenar o estoque, gerar alertas, etc.
Gerenciamento de negação de sinistro
Com os modelos de aprendizado de máquina, o processo de sinistros pode ser simplificado, encontrando aqueles com alta probabilidade de serem pagos e fornecendo códigos que identificam o motivo da recusa de pagamento.
Gestão de clientes e otimização do call center
Usando técnicas de análise e processamento de linguagem natural (NLP), o tratamento de casos em um call center pode ser otimizado e os níveis de serviço e a satisfação do cliente aumentados.
Gerenciamento de problemas críticos
Modelos baseados em aprendizado de máquina não supervisionado podem explorar grandes quantidades de dados e encontrar condições específicas que permitem que situações de risco sejam encontradas e tratadas em tempo hábil.
Gestão inteligente da planta de produção
É normal encontrar no chão de fábrica grandes quantidades de dados gerados a partir das centenas de processos manuais e automáticos. O uso de IA em plantas de produção permite a gestão eficaz de pessoal, processos e recursos.
Desempenho de recursos
Com base nos dados de capacidade e em contraste com os resultados reais, os modelos de IA podem determinar o desempenho ruim e as causas por trás dele.
Correspondência de currículo de RH
Os modelos de IA permitem detectar inconsistências ou cópias de informações de outros perfis e, portanto, possíveis fraudes. Eles também podem aprimorar as próprias qualificações que atendem aos requisitos.
Fixação de preços
Os modelos de precificação baseados em IA garantem maiores lucros e reduzem o tempo e o risco de cálculos imprecisos ao fazer cotações.
Planejamento de capacidade
Muitos dados são necessários para o planejamento de capacidade em ambientes de produção. Os modelos de IA têm a capacidade de alocar recursos corretamente com base em determinados dados e restrições.
