Ajudamos a desenvolver a inteligência do seu negócio
Existimos para promover empresas mais inteligentes, que usam dados para geração de resultados, seja na tomada de decisões, na geração de insights ou na automação de processos. Acreditamos que as empresas do futuro serão aquelas que trazem dados e AI no seu DNA.
Aplicações
Finanças
- Gerenciamento de riscos: monitoramento e gerenciamento proativo de riscos financeiros, incluindo risco de mercado, risco de crédito, risco operacional, regulatórios e relacionados a ESG.
- Detecção de fraudes: análise de transações e comportamentos suspeitos para identificar e prevenir fraudes financeiras.
- Assistência ao cliente: chatbots e assistentes virtuais para atendimento ao cliente, consultoria de investimentos e suporte técnico.
- Processamento de dados: automação de processos manuais de coleta, organização e análise de dados financeiros, como balanços e demonstrativos de resultados.
- Previsão de mercado: previsão de tendências e movimentos do mercado financeiro utilizando algoritmos de machine learning.
- Análise de investimentos: recomendação de investimentos com base em análises de dados financeiros, histórico de investimentos, informações de mercado e fontes alternativas.
- Gestão de portfólio: otimização de carteiras de investimentos e alocação de recursos com base em algoritmos de otimização.
- Análise de crédito: avaliação de crédito para empréstimos e financiamentos utilizando técnicas de ML para análise de histórico financeiro e comportamento do cliente.
Abordagem
Entendimento completo do negócio, sua visão de futuro, inserção no mercado, associado às questões técnicas estruturais em dados.
Definição de fontes de dados, integração, armazenamento, processamento e análise para gerar insights acionáveis. Deve ser flexível e escalável, além de garantir qualidade e segurança dos dados. É essencial para o sucesso da AI das empresas.
Aplicação da arquitetura de dados na prática. Envolve coletar, limpar, transformar e organizar dados para uso em algoritmos de AI, garantindo qualidade e padronização para resultados precisos, permitindo aos cientistas de dados e profissionais de linhas de negócio fazerem análises corretas.
Envolve coleta, análise e apresentação de informações relevantes para a tomada de decisões estratégicas nas empresas, baseando-se em ferramentas e tecnologias de TI para extrair insights a partir dos dados, permitindo a avaliação de resultados e o monitoramento do desempenho.
Aplicação de técnicas estatísticas, de aprendizado de máquina e de análise de dados que possibilitam processar informações de diversas fontes para entender o comportamento de clientes e mercados, otimizar processos produtivos, criar campanhas de marketing mais eficazes entre muitos outros casos de uso.
É a prática de unir o desenvolvimento de Machine Learning com a operação de sistemas, incluindo gerenciamento de dados, monitoramento de modelos e implantação automatizada, para garantir que os modelos de ML sejam construídos com qualidade e escalabilidade, confiabilidade e eficiência ao longo do tempo.
Após definir modelos de AI/ML, é necessário integrá-los às operações da empresa e às interações com clientes por meio de aplicações. Tais aplicações, como interfaces web, aplicativos ou mesmo aplicações de backend, devem ser desenvolvidas com foco nos usuários e nas particularidades do algoritmo.
O monitoramento das funções de AI/ML é fundamental para garantir a qualidade e os resultados, a governança, o cumprimento da LGPD e a prevenção de viés, sendo possível avaliar a precisão e o desempenho dos modelos, identificar problemas e oportunidades de melhoria, garantir a conformidade com as políticas de governança e proteção de dados.
Processo de capacitação dos funcionários da operação para compreender, aplicar e participar das práticas de AI nas empresas, envolvendo o habilidades técnicas e de negócios, bem como a introdução de ferramentas que permitam a democratização com governança do acesso a dados e à geração de insights.
Conjunto de processos que garantem a qualidade, segurança e uso ético dos dados de uma organização, bem como práticas que garantem a transparência, responsabilidade e ética no desenvolvimento e uso de sistemas de AI, sendo essenciais para minimizar os riscos, como vieses e discriminação.
Envolve a definição de objetivos e ações para o uso efetivo de dados e inteligência artificial na empresa, unindo áreas de negócio e tecnologia e incluindo a definição de prioridades, análise de dados para tomada de decisões, identificação de oportunidades de uso da AI, além de considerações éticas e regulatórias.
Quer ver seu negócio em um patamar acima?
Vamos conversar sobre seu projeto!