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Machine learning: O próximo passo


As organizações mais competitivas fazem investimentos estratégicos em inteligência artificial, em particular em machine learning, ao usar dados de localização enquanto ligação à automatização de processos, ao desenvolvimento da simulação preditiva e ao alcance de vantagens comerciais.

Estas organizações líderes usam a análise de localização para descobrir padrões ocultos, obter conhecimentos cruciais e conseguir vantagens competitivas. Hoje em dia, os benefícios da inteligência de localização podem ser melhorados com machine learning.

Inteligência de localização, suportada por machine learning, incita à inovação e ao conhecimento em tempo real


A inteligência de localização - impulsionada por tecnologia SIG moderna, ampliada por machine learning e feita a escala em tempo real - ajuda a transformar as indústrias.

Retalho

Os retalhistas usam machine learning e localização inteligente para escolher localizações, suporte ao cliente, definição de preços, otimização da cadeia de fornecimento, publicidade baseada em localização e proporcionar experiências personalizadas aos clientes.

Banca

Os bancos e os analistas financeiros usam machine learning para a deteção de fraudes, para planear a localização de filiais ou redes de diversas localizações e para realizar previsões de avaliações de risco.

Produção

Os fabricantes usam sistemas de inteligência artificial para otimizar a logística da cadeia de fornecimento, para automatizar inspeções e controlo de qualidade, para planear a previsão de manutenção e para assinalar quaisquer atividades invulgares antes que estas diminuam a produção.

Governo

As agências governamentais usam algoritmos de machine learning em imagens geográficas e de satélite georreferenciadas para automatizar o trabalho de campo, projetar cenários de crescimento, prever o rendimento de colheitas e avaliar a saúde das mesmas em tempo real.

Logística

Os gerentes de operações, os motoristas e quem planeia rotas utilizam IA para preencher as lacunas existentes nos bancos de dados da rede rodoviária, rastrear ativos em tempo real, prever horários de chegada com precisão e antecipar as necessidades futuras de fornecimento para estar sempre um passo à frente.