Según IDC, el gasto en sistemas cognitivos y de inteligencia artificial (IA) continuará su fuerte crecimiento con unas inversiones previstas por valor de 77 600 millones de dólares hasta 2022. Estas inversiones beneficiarán principalmente a la industria del software, en concreto, al desarrollo de aplicaciones conversacionales y soluciones de machine learning y de deep learning. Para responder a estos nuevos usos, OVH ha desarrollado una completa gama de soluciones para asistir a sus clientes en sus diferentes proyectos de inteligencia artificial.
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everis y Featurespace firman una alianza para impulsar las soluciones de Inteligencia Artificial en el sector financiero
La consultora multinacional de negocio everis y Featurespace, compañía tecnológica líder en la gestión de riesgos, han firmado una alianza para impulsar las soluciones de Inteligencia Artificial en el sector financiero. A través de este acuerdo, everis implementará la plataforma tecnológica de Machine Learning de Featurespace en entidades bancarias con el objetivo de combatir el fraude en las transacciones financieras.
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Gfi hablará de cómo el machine learning puede ayudar al Agile Coach en la Conferencia Agile 2018
Gfi estará presente el 13 de diciembre en CAS 2018 (Conferencia Agile 2018), un encuentro de profesionales del sector IT donde se comparten conocimientos y experiencias en torno a las metodologías ágiles.
Irene Comalada, Digital Services en Gfi, será la encargada de realizar una presentación mostrando cómo algunas técnicas de Machine Learning pueden ayudar a entender que uno de los factores clave para el éxito de un equipo agile es mantener la cohesión y confianza del y para el equipo.
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Oracle lleva la automatización a las aplicaciones
La tercera jornada de Oracle Openworld ha estado protagonizada por el segundo keynote de Larry Ellison, Presidente Ejecutivo y Director de Tecnología de Oracle. El directivo ha dedicado la mayor parte de su intervención a destacar las ventajas del machine learning embebido en las aplicaciones. “Hay procesos muy complejos, como el cierre de libros contables, y otros tediosos, como la preparación de informes de gastos. Estamos automatizando todos esos procesos en nuestra nueva generación de aplicaciones cloud”.
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Oracle Academy amplía su oferta con recursos de aprendizaje personalizados y formación en Inteligencia Artificial
Oracle Academy anuncia nuevas temáticas en su plan de estudios y nuevos módulos de aprendizaje para ampliar la educación en nuevas tecnologías. Esta nueva oferta pone a Oracle Academy en primera línea de acuerdos públicos y privados en educación gracias a su gran variedad de formatos, actualizados y flexibles, que ayudan a los educadores a enseñar ciencias informáticas, llevan a las tecnologías emergentes como la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) a las aulas e inspiran a los estudiantes con lecciones de emprendedores e innovadores exitosos.
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Stripe lanza Radar 2.0 que incluye “Radar for Fraud Teams” y otras herramientas para grandes empresas
Stripe lanza Radar 2.0 que incluye nuevas herramientas diseñadas para grandes empresas y que incorporan las mejoras más importantes a sus modelos machine learning desde su lanzamiento.
Radar evitó intentos de fraude por valor de 4.000 millones de dólares solo en 2017 al aprender de las transacciones de cientos de miles de empresas procesadas por la red de Stripe y ayuda a sus usuarios a personalizar la protección para sus compañías. Con este lanzamiento, Stripe ofrece un nuevo paquete de herramientas avanzadas de prevención del fraude para los profesionales especializados en fraude en grandes compañías.
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La banca busca sorprender a sus clientes con propuestas basadas en técnicas de Customer Science
Las empresas digitales y fintechs han venido para transformar las expectativas de clientes cada vez más exigentes y estos a su vez están sacando a la banca de su zona de confort exigiendo una rápida adaptación digital y una experiencia de cliente impecable.
“Las últimas tecnologías de big data y avances en machine learning presentan a los bancos oportunidades inéditas. Las entidades financieras ya pueden personalizar sus servicios y anticipar las necesidades de sus clientes con mayor eficacia. Ahora, el gran reto consiste en entregar mensajes de valor en tiempo real, teniendo en cuenta el contexto del cliente para generar un efecto ¡Wow!”, ha concluido Raúl García-Monclus, Socio de Servicios Financieros y Seguros en Cognodata, firma de consultoría internacional especializada en Customer Science.
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Machine Learning aumenta en más de un 50% el acierto de los modelos de riesgo de la banca
“Las técnicas de Machine Learning aportan un mayor poder de predicción en los modelos de riesgo de crédito de la banca”, afirmó Sergio Lloret, gerente de cuentas de la consultora AIS Group, en el último Congreso Nacional de Crédito de España.
Según Lloret, los resultados obtenidos en proyectos recientes revelan que el nivel de acierto en los modelos de concesión y seguimiento del riesgo de crédito mejoran entre un 25% y un 50% al usar algoritmos de machine learning frente a las técnicas tradicionales. Estos resultados quedan reflejados en el Índice Gini, la medida de exactitud más utilizada en este campo, “que –señala Lloret- pasa del 50% o 60% a situarse en rangos superiores al 90%, “lo que es un porcentaje de acierto altísimo”.
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10 aplicaciones de machine learning con impacto real en el negocio
Los avances tecnológicos y la aparición de nuevos marcos de trabajo están posibilitando la adopción y ejecución de los algoritmos de machine learning para resolver problemas de negocio de forma más eficiente y con mayor acierto que con técnicas anteriores. Su aplicación ofrece un amplio abanico de posibilidades que facilitan la resolución de dificultades, permitiendo abordar nuevas soluciones para crear un paradigma en que la captación, transformación y el uso de los datos dirigen las decisiones estratégicas de negocio desde el más alto nivel.
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AIS Group presenta un innovador sistema de valoración automática de inmuebles basado en inteligencia artificial
AIS Group ha presentado un innovador modelo machine learning que permite automatizar la valoración masiva de inmuebles. Esta herramienta supone un salto cualitativo en en este tipo de sistemas de valoración automática de inmuebles, ya que es capaz de aprender de la información derivada de los pisos vendidos con anterioridad.
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El Candelero Tecnológico 