Negli ultimi anni ci sono stati importanti cambiamenti nella tecnologia e anche nella quantità di dati che i rivenditori hanno. Più dati significa che le aziende sono molto più capaci di alimentare le soluzioni AI e offrire esperienze personalizzate, personalizzate e localizzate ai clienti. Le aziende sono ora in grado di applicare l’intelligenza artificiale attraverso l’intero ciclo di prodotti e servizi al dettaglio, dalla produzione all’interazione con il servizio clienti post-vendita. l’intelligenza artificiale darà ai rivenditori che usano l’intelligenza artificiale la massima possibilità di influenzare gli acquisti al momento e anticipare gli acquisti futuri. Ciò consente di guidare gli acquirenti verso i prodotti giusti in modo regolare e altamente personalizzato.

Velocità del processore più elevate, costi hardware inferiori e un migliore accesso alla potenza di calcolo hanno dato vita a un numero crescente di aziende FinTech.I grandi attori del settore finanziario utilizzano l’intelligenza artificiale per ottenere un vantaggio competitivo. L’intelligenza artificiale può apportare valore attraverso la gestione automatizzata del portafoglio, le raccomandazioni sui prodotti, la valutazione del rischio, il rilevamento delle frodi e molto altro.

Negli ultimi anni ci sono stati importanti cambiamenti nella tecnologia e anche nella quantità di dati che i rivenditori hanno. Più dati significa che le aziende sono molto più capaci di alimentare le soluzioni AI e offrire esperienze personalizzate, personalizzate e localizzate ai clienti. Le aziende sono ora in grado di applicare l’intelligenza artificiale attraverso l’intero ciclo di prodotti e servizi al dettaglio, dalla produzione all’interazione con il servizio clienti post-vendita. l’intelligenza artificiale darà ai rivenditori che usano l’intelligenza artificiale la massima possibilità di influenzare gli acquisti al momento e anticipare gli acquisti futuri. Ciò consente di guidare gli acquirenti verso i prodotti giusti in modo regolare e altamente personalizzato.

Gli operatori di telecomunicazioni utilizzano l’apprendimento automatico per migliorare la soddisfazione del cliente e aumentare l’affidabilità della rete. Per citarne alcuni, le telecomunicazioni possono trarre vantaggio dalla modellazione predittiva, dall’analisi dei processi, dal rilevamento delle frodi, dalla previsione del churn e dall’allocazione dinamica delle risorse.

Alcune compagnie aeree utilizzano l’intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza operativa, evitare errori e aumentare la soddisfazione del cliente. Le possibilità di apprendimento automatico comprendono la gestione di flotte e operazioni, lo sviluppo di macchine e processi autonomi e la previsione del comportamento dei passeggeri per garantirne la soddisfazione.