• Inicio
  • Civicos Networking - machine learning

AIS Group ayuda a evaluar el riesgo de crédito a las empresas en los escenarios COVID-19

Las entidades de crédito tienen un doble desafío en la crisis económica provocada por la COVID-19, por un lado mantener su actividad crediticia, apoyando a las empresas a seguir adelante, y hacerlo sin comprometer su futuro, evitando la crisis del sector financiero. La consultora AIS Group ofrece una serie de herramientas y metodologías basadas en la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, que permiten evaluar el riesgo de crédito a las empresas en escenarios económicos diversos condicionados por el coronavirus. 

Common MS distribuye en España Actico, aplicación para Banca y Seguros

La consultora IT Common MS ha llegado a un acuerdo como partner en España de la alemana Actico, un software de automatización para Banca y Seguros, con soluciones para detección de fraude, análisis de riesgo crediticio o gestión de partes. Es un software de automatización de procesos y reglas de negocio basadas en Machine Learning para los sectores de banca y seguros. 

Cómo ha avanzado la inteligencia artificial para la mejora de la atención al cliente

El avance de la Inteligencia Artificial (IA) en el mundo empresarial ha supuesto una verdadera revolución. Cada vez son más las compañías que aplican esta tecnología en tareas esenciales para sus negocios, como el análisis de tendencias de consumo, la mejora de la eficiencia operativa o la automatización de procesos. Tal y como señala un reciente informe de McKinsey & Co, la adopción de la IA continúa creciendo con un incremento del 25% en su incorporación por parte de las empresas durante el pasado año.

El Machine Learning predice con precisión el riesgo de desarrollar cáncer de mama

Desarrollan un modelo de aprendizaje automático que identifica biomarcadores de imágenes en mamografías para predecir el riesgo de desarrollar cáncer de mama.

Los investigadores del Hospital General de Massachusetts (MGH) han desarrollado un modelo de aprendizaje a través del machine learning que identifica biomarcadores de imágenes en mamografías de detección para predecir el riesgo de una paciente de desarrollar cáncer de mama. Y poder hacerlo con mayor precisión que las herramientas tradicionales de evaluación de riesgos.

Los modelos de evaluación de riesgos actualmente disponibles incorporan solo una pequeña fracción de los datos del paciente, como antecedentes familiares, biopsias de mama previas y antecedentes hormonales y reproductivos. Solo una característica de la mamografía de detección en sí, la densidad mamaria, se incorpora a los modelos tradicionales.

Análisis estadístico

El estudio incluyó 245,753 mamografías de detección bilaterales digitales bidimensionales consecutivas realizadas en 80,818 pacientes entre 2009 y 2016. Del total de mamografías, se utilizaron 210,819 exámenes en 56,831 pacientes para capacitación, 25,644 exámenes de 7,021 pacientes para pruebas y 9,290 exámenes de 3961 pacientes para validación .

Mediante análisis estadístico, los investigadores compararon la precisión del modelo de solo imágenes de aprendizaje profundo con un modelo de evaluación de riesgos disponible para predecir el cáncer de mama futuro dentro de los cinco años posteriores a la mamografía índice. El modelo de aprendizaje profundo logró una tasa predictiva de 0,71, superando significativamente al modelo de riesgo tradicional, que alcanzó una tasa de 0,61.

«¿Por qué deberíamos limitarnos sólo a la densidad de los senos cuando hay datos digitales tan ricos integrados en la mamografía de cada mujer?«, afirma la autora principal Constance D. Lehman, M.D., Ph.D., jefa de división de imágenes de mama en MGH. «La mamografía de cada mujer es única para ella al igual que su huella digital. Contiene biomarcadores de imágenes que son altamente predictivos del riesgo futuro de cáncer, pero hasta que no tuviéramos las herramientas de aprendizaje profundo, no pudimos extraer esta información para mejorar la atención al paciente», añade.

Fuente: BigData Magazine

Etihad Airways incorpora Inteligencia Artificial para reducir el desperdicio de alimentos

Etihad Airways, aerolínea nacional de los Emiratos Árabes Unidos, anuncia un acuerdo con Lumitics, empresa de tecnología de alimentos de Singapur, para probar el uso de visión por ordenador y ‘maching learning’ de cara a reducir el desperdicio de alimentos en todos sus vuelos. Gracias a esta alianza, Etihad Airways podrá hacer un seguimiento de los alimentos que no han sido consumidos en los vuelos, concretamente en su clase Economy. Los datos cotejados serán utilizados para establecer patrones de consumo y desperdicio de alimentos en toda la red de la aerolínea. Estos análisis ayudarán a reducir el gasto innecesario de comida en sus vuelos y a mejorar la planificación de los menús, así como a reducir costes.

Mohammad Al Bulooki, Director de Operaciones de Etihad Aviation Group, ha destacado: “Etihad Airways comenzó este proyecto piloto con Lumitics a comienzos de este año, antes de que los vuelos se viesen afectados por la crisis global del COVID-19. Estamos muy emocionados de ir retomando este proyecto a medida que hemos ido restableciendo las operaciones y poder así continuar con el trabajo que se venía haciendo para lograr nuestros objetivos”.

Historia breve de la Inteligencia Artificial en los videojuegos

Cada vez los videojuegos son más espectaculares y cercanos a la realidad, tanto en sus  gráficos, como en la interacción entre el jugador y el entorno completo en el que se desarrolla la acción. En cambio, no están utilizando los últimos avances en la Inteligencia Artificial.

Implementar el machine learning en una PYME

Las pymes ya pueden empezar a usar esta tecnología para la automatización de los procesos, como en el caso de los chatbots para responder a dudas habituales de los consumidores. La automatización es una moda que facilita en gran medida las tareas de las empresas, ya sean grandes o pequeñas. Esto hace surgir dudas acerca de cómo se puede implementar este machine learning en las pymes. A través de esta tecnología se puede impulsar la rentabilidad y la eficiencia de las empresas. 

La voz es una mina de datos para las empresas

Los centros de atención al cliente están comenzando a utilizar la inteligencia artificial y el machine learning para analizar la satisfacción de los usuarios. 

A pesar de que las búsquedas por Internet son cada vez más habituales para todo el mundo, los avances tecnológicos plantean numerosas posibilidades para hacer búsquedas. 

Un 53% de las empresas automatizando sus procesos

Los 'softbots' están agilizando las tareas administrativas en los departamentos económico-financieros, RR.HH. o cadenas de suministro, según informan desde Amatech Group. Optimizar el tiempo a través del empleo del big data, machine learning o automatización de procesos, es el objetivo que hoy en día persiguen muchas empresas del país. El 53% de ellas ya están inmersas en la implantación de la automatización de procesos y el 19% lo hará en los dos próximos años, según indica este grupo.