迪伦Azulay

当涉及到过程自动化，数字化改造的领导人正在航行的人工智能炒作。尽管AI可以产生一些令人印象深刻的结果，当涉及到数字化仍涉及纸张的流程和缩短时间的客户服务人员花在寻找客户信息，领导者也许是太兴奋跳进AI不知道的它需要什么基本面。

活动名称：PayThink 2019

日期：9月18日至二十○日

演讲题目：人工智能和支付的未来 - 关键用例和趋势

活动名称：反恐采用创新方法和新兴技术的运用

机器人过程自动化，或RPA，占据了主导地位远在保险业的自动化交谈了好几年。RPA能够捕捉到手动步骤，员工需要登录到软件，搜索文件，然后输入数据和复制它们。

我们的目标是创建一个报告，这将是对高管和谁正在寻找上手的AI倡议商界领袖特别有用，以及IT和管理顾问谁想要通过AI采用称职和有效地指导他们的客户。

活动名称：国际刑警组织世界2019

活动主持人：国际刑警组织

日期：7月2日至4日，2019

十年到上记录时间最长的经济扩张，汽车贷款人正在寻找方法来利用新的发展机遇和降低风险。

我们采访了周杰伦Budzik，CTO在激爽AI，机器学习的自动贷款的商业价值。无论是在新的数据来源方面，以及更先进的算法 - 我们如何承保，贷款和信用评分被演变为在机器学习进步的结果与Budzik说话。

石油和天然气公司面临着许多与大型银行相同的挑战，并建立保险公司，当涉及到通过他们的文件积压搜索。他们希望使用存储在这些文件中的数据，以做出往哪钻，并确定它们是否是符合法律和法规的决定。

人工智能正在改变各种与一些最大的银行的银行功能，并允许科技初创争夺的关键服务，包括贷款和财富管理市场份额。商业新闻和媒体网站已经预示着银行业的倒台，因为我们知道它，因为fintech公司将银行不久手感舒适杠杆AI。

保险企业在未来十年中保持竞争力，客户的数据是至关重要的。保险公司目前在政策协议，应用程序和索赔表格的形式对过去的数据的积压和现有客户。他们还收集了数百万的图像显示车损，财产损失和人身伤害。

大银行每天处理数以百万计的文件在其公司办公室和许多分支机构。Although one might assume that these documents are digital, in many cases, even the largest banks store old physical documents in file cabinets and boxes off the bank’s premises, and even those that are kept on-site might be relegated to storage units amongst hundreds of thousands of other documents.

机器学习于金融空间广泛，从文件数字化文档搜索到欺诈检测深远的应用，聊天机器人。特别是保险的空间，然而，站在从人工智能和机器学习应用中的几个独特的方式获益。它们可以帮助保险公司与这在保险世界前列挑战：吸引和满足千年客户的需求。

在过去的一年，在所谓的“autoML”的兴趣，部分大幅上升，因为它带来了人工智能已经从访问它阻止企业的承诺，因为它严重的时间，人才和预算的要求。虽然机器学习仍然可能是小企业广泛可用，中小型企业可能会发现，autoML使他们能够利用它在未来几年。

金融业已经证明自己人工智能的早期采用者，相较于其他行业。因此，人工智能和机器学习金融的应用是无数。交易商，财富管理机构，保险公司，和银行有可能以某种形式也深知这一点。

在Emerj，我们非常自豪，我们提出有关行业人工智能应用的客观信息。AI是适用于各种领域，一切从农业到网络安全。

情节概要：这一周我们跟亚历杭德罗·贾科梅蒂，在一家公司的数据科学铅叫编辑，总部设在伦敦。该公司声称，帮助零售商与库存优化，我们有贾科梅蒂谈论如何人工智能可以用来搜索产品集群与主要零售商的个别产品，以帮助网络告知哪些产品可能会流行的其他零售商。

数据是至关重要的，当涉及到建筑机器学习模型对业务应用。强大的AI策略的前提是特定于业务问题公司正在设法解决，在我们最近的一篇文章中概述的数据：数据收集和增强策略AI举措业务。当涉及到执行上的策略，往往第一件事就是公司需要做的是收集一些或所有它需要建立它的使用情况下，正确的机器学习模型中的数据。

情节摘要：是什么让聊天机器人或会话界面的实际工作？什么样的工作确实一个需要做得到一个聊天机器人做的人希望它做什么？这些都是关键问题和问题，对大多数商业领袖仍然有点神秘，但是这正是我们的目标要回答这个情节AI在工业播客。

当涉及到规划的AI举措，企业将需要确定由获得必要实现自己的目标的数据的方法。数据是至关重要的，当谈到与AI成功。一个有效的AI策略是建立在数据上所特有的业务问题公司正在设法解决。