A4Everyone Blog

6 AI & Data Analytics тенденции, които да държите под око през 2020 г.

Макар, оказва се, да е спорно дали с 1 януари 2020 г. започва ново десетилетие, със сигурност горещите тенденции за новата година вече са ясни. Христо Хаджичонев, управител и съосновател на A4Everyone споделя своята собствена шестица в тази публикация. Не се колебайте да използвате коментарната форма в случай, че можете да добавите нещо интересно.

Как големите данни помогнаха на Бостън да спести $5 млн. и принудиха UPS да забрани левите завои?

Учениците в САЩ могат да ползват училищен автобус, ако живеят извън даден радиус от училището си. Системата с жълтите автобуси е претърпяла малко промени от нейния дебют през 1939 г., макар маршрутите им са много по-сложни в сравнение с преди 80 години. Получава се така заради броя на учениците, училищата, пътните системи и правилата, на които маршрутите трябва да се подчиняват.

Когато AI ти помага да избереш подарък

Добрите търговци продават добре, а най-добрите търговци предлагат на клиентите си незабравимо преживяване. Историята на онлайн магазина 1800-Flowers.com е безкрайно интересна, защото проследява пътя, по който една цветарница в Манхатън, купена през 70-те г. за $10 хил. до мултимилионен бизнес с подаръци, който през 2018 генерира продажби на стойност $1,2 млрд. Постигането на тази цел минава през впечатляваща AI иновация, която бетонира лидерската му позиция на онлайн пазара в САЩ.

Как анализът на данни подобрява управлението на складовите наличности

Без значение дали говорим за производствен, ритейл или дистрибуторски бизнес, складовите наличности са ключов елемент от гладкото му функциониране. Подобно предизвикателство трябва да бъде посрещнато по оптимален начин. Ако това не се случи, ще имаме загуба на ефективност, която пък ще резултира в неприемливо представяне в края на отчетния период. Изпълнено както трябва, управлението на складови наличности означава по-малко пари в брой, затворени в стока, навременни доставки и в крайна сметка – доволни клиенти. Както всички бизнеси знаят, това е важно.

Разбиваме 5 мита за изкуствения интелект

Изкуственият интелект, наричан още AI се превърна в нарицателно обвито от страхове и митове. Също като Адам Савидж и Джейми Хайнеман от популярната тв поредица „Ловци на митове“ искаме да разбием 5 от тях. И макар да живеем във втората информационна епоха, липсата на разбиране на изкуствения интелект и ползите от него водят до обърквания. Някои от тях са забавни, а други – направо страшни!

Как автоматизацията на кредитния скоринг направи възможни FinTech заемите

Имаше времена, в които банките бяха единственият легитимен доставчик на кредити, но бързото навлизане на Интернет, навлизането на смарт устройствата и автоматизацията на кредитния скоринг създадоха индустрията на бързите заеми. Днес можеш да получиш пари в брой за минути с няколко клика в мобилния телефон. Добре дошли в света на финансовите технологии, известни още като FinTech. Автоматизираният кредитен скоринг е инструментът, който даде възможност на небанкируемата част от населението да има достъп до финансиране. Съчетаването на традиционната оценка на кредитен риск с machine learning, изкуствен интелект и последваща автоматизация на процесите даде основата на индустрията с бързите онлайн кредити по цял свят.

Ценова еластичност: Въпрос за милиони в търговията на дребно

Да посрещнеш нуждите на клиентите си е основата на един успешен бизнес в търговията на дребно. Неспособността да се справиш с тази задача може да те изтласка от пазара и то по-скоро рано, отколкото късно. Някои търговци разчитат на усета си за пазара, но ние като експерти по анализ на големи данни сме запознати отблизо с максимата, формулирана от Артър Конан Дойл: „Да теоретизираш без данни е капитална грешка“.

Защо кредитният скоринг като услуга е най-добрата опция за фирмите за бързи кредити?

Кредитният скоринг е процесът, при който банките и компаниите за бързи кредити определят каква е степента на вероятност определен заемополучател да спре погасяването на кредита си. Този процес утилизира различни данни и малко или много е конструиран около бизнес логиката на компанията или банката. На много пазари като САЩ и Великобритания например, има т.нар. кредитни бюра, които присъждат персонален кредитенг рейтинг/скоринг на всеки човек на база предишното му поведение като кредитополучател. На други места, кредитният скоринг се определя от самите заемодатели, без значение дали са банки, телекоми, лизингови дружества или компании за бързи кредити. При този тип бизнеси, кредитният риск е за тяхна сметка, което обуславя необходимостта от решение като кредитния скоринг. В тази публикация ние обясняваме защо кредитният скоринг като услуга е най-удачната опция за заемодателите, без значение от техния размер и пазар, на който оперират. Тук споделяме трите основни възможности пред компания, която работи с такъв тип финансов риск.

Как изкуственият интелект свали цената на аналитичното прогнозиране?

Чували ли сте за закона на Мур? През 1965 г. Роджър Мур, който по-късно ще стане един от основателите на Intel пише научна публикация, според която броя на електронните компоненти, които могат да бъдат поставени върху една интегрална схема ще се увеличава двойно на годишна база. Тази експоненциална крива е известна като законът на Мур и ще се превърне в основа на дигиталния свят, какъвто го познаваме днес.

Как AI и аналитичното прогнозиране направиха кредитния скоринг като услуга възможен

Само се замислете! Без кредитния бизнес, повечето от нас не биха могли да си купят жилище или други стоки, когато се нуждаем от тях. Бизнесът трябва да може да расте, разширява и иновира с необходимото темпо. Кредитът е горивото на всяка икономика и това далеч не е тайна.

Но какво стои зад кредитния бизнес? Как той решава дали един или друг потенциален кредитополучател ще бъде изряден платец?