L’incredibile proliferazione di Big Data, i progressi nello sviluppo di algoritmi e il miglioramento della potenza di calcolo e di archiviazione hanno dato la spinta all’Artificial Intelligence (AI) per essere applicata in progetti concreti al servizio del business, all’interno delle varie industry.

Lutech, grazie alla propria expertise in AI, Machine Learning e RPA, costruisce modelli predittivi, robotizza i processi e i task ripetitivi per ottimizzare i processi aziendali, ottenere vantaggi competitivi e perseguire nuovi modelli di business, migliorando la customer experience.

Nell'ambito del deep learning e del machine learning Lutech gestisce progetti innovativi di Generative AI per ridurre i tempi di ricerca delle informazioni e creare nuovi contenuti, grazie alla capacità di accedere e analizzare grandi quantità di dati e informazioni.

L'Artificial Intelligence ottimizza tutto l'ecosistema aziendale, con progetti inerenti agli ambiti chiave:

• COMPLIANCE: task come quality assurance, fraud detection e revenue assurance agiscono per migliorare la comprensione dei processi, degli output aziendali e assicurare un’organizzazione di alta qualità.
• OPERATIONS: process automation, anomaly detection, predictive maintenance, image recognition, ticket analysis, log analytics, optimization & forecasting, Sales & Operational Planning, Budgeting & Closing sono indispensabili alla pianificazione di strategie aziendali e migliorano la comunicazione tra i dipartimenti.
• SALES & MARKETING: Customer database analysis, Customer intelligence, Churn Analysis, Purchasing Behavior, Business KPI, Sales forecasting portano a termine i processi e potenziano le strategie di business.

Le principali applicazioni delle tecniche di Artificial Intelligence riguardano l’uso di dati digitalizzati non strutturati, come testo libero, voce, immagini o video, solo per citare alcuni casi d’uso pratici: 

• La classificazione di cataloghi multimediali nel broadcasting per personalizzare l’offerta di contenuti al cliente finale
• Il miglioramento del customer service e quindi delle customer satisfaction, ottimizzando la gestione dei ticket di assistenza
• La riduzione dei costi di gestione e dei rischi utilizzando tecniche di NLP, riducendo le attività ripetitive  e time consuming dei team di lavoro
• L’erogazione di raccomandazioni sugli step e sulle attività da implementare per raggiungere gli obiettivi prefissati, grazie ad algoritmi di Machine learning che rilevano modelli e “imparano” a fare previsioni e fornire indicazioni elaborando dati ed esperienza, in ottica predittiva, per organizzazioni realmente datadriven

L’Intelligenza Artificiale e l’analisi di enormi quantità di informazioni mirate sono importanti vettori di cambiamento: da queste tecnologie nascono i servizi di Consulting e progetti full services di Data Intelligence di Lutech. La dinamicità di queste risorse è ideale sia per migliorare l’operatività aziendale, sia per costruire servizi personalizzati su misura per ogni cliente, in ottica di ampliamento del proprio mercato, grazie ad attività di Data Management, Big Data Analysis, Price, Sales & Demand Forecasting, Risk Analysis.

L’ Intelligenza Artificiale (AI) integra le conoscenze acquisite dall’analisi di una grande mole di dati con la capacità di migliorare i processi decisionali, supportando i team aziendali a produrre risultati più rapidi ed efficaci.

L’approccio end-to-end di Lutech è finalizzato all’armonizzazione dei processi e all’ottimizzazione degli output, con progettazione e sviluppo di applicazioni integrate in ambito:

a) NLP (Natural Language Processing)

Soluzioni che processano automaticamente il linguaggio naturale, da testo o voce, per avviare processi automatizzati, come per esempio:

• Chat bots, per la gestione di servizi automatizzati di customer service
• Chat advisor: servizi automatizzati che suggeriscono all’operatore di back end le risposte sulla base di serie storiche archiviate
• Soluzioni che processano e analizzano le voci (voice processing & analysis)
•  Sentiment analysis, grazie alla comprensione semantica e evoluta di testi non strutturati
• Traduzione automatica di testi e metadata enrichment

b) Video e image analysis

Soluzioni che sfruttano tecnologie come object detection e face recognition, classificazione di contenuti visual e che rendono i video “searchable” attraverso motori di ricerca ad hoc, consentendo:

• Il tagging di oggetti o persone in filmati, al fine di creare classificazioni e cataloghi multimediali
• Riconoscimento di scene specifiche in base a parametri condivisi
• Classificazione di immagini diagnostiche in ambito healthcare

c) Content & Data Classification

Soluzioni per la categorizzazione delle informazioni e dei dati, come:

• Soluzioni per la gestione documentale
• Soluzioni per la misurazione della qualità nei processi produttivi del manufacturing (quality assurance)
• Classificazione di un trouble ticketing in base all’analisi del testo del ticket aperto
• Classificazione di email
• Identificazione miglior team di lavoro per tipologia di task

d) Anomaly detection e Predictive maintenance

Estrazione di dati per rilevare velocemente anomalie, errori e comportamenti specifici, trovare correlazioni tra eventi e quindi creare modelli predittivi in grado di rilevare in maniera preventiva problemi e anomalie in vari ambiti, come:

• Predire le anomalie nei sistemi IT
• Analizzare le evoluzioni dei dati che generano errori e problemi
• Prevenire le frodi sulla base di correlazione di dati
•  Ridurre l’effort di manutenzione
• Soluzioni per l’ottimizzazione della logistica

e) Clustering

Raggruppamento di oggetti simili senza conoscerne le caratteristiche a priori, per aree di similitudine, come:

• Segmentazione della clientela
• Segmentazione di alerts IT

f) Raccomandazioni serie temporali

Raccomandazioni e suggestion su base “storica” e comportamentale, principalmente in ambito acquisti:

• Product recommendation
• Sales forecast
• Content recommendation, con suggerimenti ad esempio di film/libri simili per trama e soggetto

La Robot Process Automation (RPA) ha lo scopo di automatizzare l’esecuzione di processi operativi e amministrativi (principalmente di back office), emulando l’attività di una risorsa umana e interagendo con altre applicazioni, per evitare le attività ripetitive e time consuming, ad esempio:

• Compilazioni moduli web
• Estrazione, migrazione e controllo dati o riconciliazione dati su più sistemi
• Gestione ciclo di vita ticket in ambito Service Desk e Service Operation
• Processi di selfservice & self-provisioning (Customer Service, HR, etc.)
• Elaborazione buste paga
• Gestione prenotazione e appuntamenti
• Valutazione richieste e gestione pratiche (es. mutui, finanziamenti, …)
• Avvio applicazioni
• Elaborazione, controllo e distribuzione documenti
• …

Per poter semplificare i processi critici con l’RPA è necessaria la presenza di dati digitalizzati strutturati e di task eseguiti ripetutamente, basati su regole e di processi ben documentati, con gestione limitata delle eccezioni.

I vantaggi dell’introduzione delle tecnologie RPA

• Prolungare  il ciclo di vita delle tecnologie esistenti: con la possibilità di accedere ai dati da più fonti disparate come legacy, ERP e sistemi esterni, l'automazione dei processi robotici non richiede la riprogettazione di vecchi processi o la creazione di piattaforme fondamentali per le tue operazioni
• Ottimizzare la velocità dei processi e la produttività, in quanto consente di adeguare i processi in base alla modifica dei requisiti o all’emergere di nuovi
• Ridurre i costi dei servizi erogati, con ottimizzazione degli FTE, con le risorse che possono concentrarsi su attività più strategiche e di valore
• Migliorare la qualità dei dati, riducendo i rischi di conformità legati all’errore umano, limitando le modifiche manuale dei dati e aumentandone quindi l’accuratezza e l’affidabilità, per una migliore esperienza del cliente.
• Aumentare la flessibilità, riconfigurando dinamicamente i robot in base ai carichi di lavoro, con estensione 24X7 dei servizi operativi

Da un punto di vista tecnologico l’approccio di Lutech nella costruzione della propria offerta in ambito automazione segue tre principali direzioni, tra loro integrate:

1. Adozione della piattaforma UiPath, soluzione enterprise leader di mercato in ambito RPA
2. Progettazione e realizzazione di soluzioni custom basate su Selenium, il framework applicativo più diffuso per la web browser automation
3. Integrazione delle competenze e soluzioni in ambito Cognitive/AI per costruire una proposta di servizi di Intelligent Automation

L’RPA è a tutti gli effetti una tecnologia che sta attivamente contribuendo all’evoluzione della trasformazione digitale per le aziende di tutti i settori e tutte le funzioni.