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公共部门对人工智能的需求

当您考虑在公共部门追求AI业务需求时,认识到一些关键因素将为成功提供一个框架。在制定能够有效地融入具体政府机构运作环境的解决方案时,应考虑到基本因素。

利用专业知识和对各自组织运作的深入了解,结合战略合作伙伴——提供全面的工具、技术和/或服务——增加您的价值。BreakForth Solutions首席增长策略师Samuel Massenberg Jr讨论了在公共部门成功探索人工智能的一些关键节点。

这个行业的介绍在Future上播出。人工智能将于2021年6月上映,时长超过20分钟。

探索政府的牛郎星数据分析

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按揭投资组合的过程自动化和预测分析

按揭投资组合的过程自动化和预测分析

探索抵押贷款、运营和服务集团如何利用数据分析解决方案实现流程自动化、应用预测性和规范性分析以及直观地监控资产。加入我们来看看数据提取、内容管理、预测信用违约和可视化分析的演示。该演示文稿由高级解决方案专家Alyson Kelley和来自牵牛星的主题专家Joe Lovati于2021年6月在Future.AI上播出,几乎长达44分钟。准备好探索预测分析和流程自动化了吗?联系我们!查看所有Future.AI 2021演示文稿

ATC的演讲
使用Monarch和高级数据转换工具改善患者体验和操作效率

使用Monarch和高级数据转换工具改善患者体验和操作效率

随着越来越多的人采用远程保健服务,零售商也在向医疗保健服务领域扩张,患者对便利性的需求也在不断增长。许多组织仍然依赖电子表格来实现关键的报告和数据管理功能,但是使用电子表格管理医疗保健数据所需的手动流程非常繁琐,而且容易出错。快速将数据转化为洞察力不再是可选的,医疗保健提供商必须以更高效的数据处理工作流作出响应。在本节中,我们将解释医疗保健组织如何使用Monarch和高级数据转换软件结合电子表格来优化其运营、改善患者体验并降低成本。由解决方案专家John Strazdins和Altair Healthcare Vertical总监Paige Jankowski在Future上发表的演讲。人工智能将于2021年6月上映,时长超过28分钟。探索Altair医疗数据分析查看所有Future.AI 2021演示文稿

ATC的演讲
专题小组:通过数据准备提高您的RPA投资

专题小组:通过数据准备提高您的RPA投资

机器人流程自动化(RPA)是一种新兴的技术,它可以复制业务流程以提高准确性和/或减轻人类的参与。自动化使团队能够专注于战略项目,从而减少繁重业务流程中的工作量和时间。加入行业专家Paul Nerger(Blue Prism Digital Exchange副总裁)、David Griffith(AmdoSoft董事总经理)和Baba Majekodumi(Altair DA客户支持高级经理)的行列,讨论RPA的总体前景,以及如何帮助企业看到数据和投资的价值并充分发挥其潜力。这个小组讨论的录音于2021年6月在Future.AI上播出,大约28分钟长。体验无代码,自动数据转换:今天尝试Altair Monarch,免费。查看所有Future.AI 2021演示文稿

ATC的演讲
炉边聊天:数据转换-高效月末关闭流程的关键

炉边聊天:数据转换-高效月末关闭流程的关键

探索数据转换如何在执行月末业务流程中扮演重要角色。梅耶斯建筑公司的首席财务官Marty Menz分享了他在整个职业生涯中如何利用Altair Monarch改进一系列月末任务的见解,包括库存成本角色、评估、慢行和超额计算、总账分析、试算表和损益表、401K扣减和工资扣减等。Marty还解释了他现在和将来如何利用Monarch通过自动化来简化流程。Marty与Altair客户成功经理Rebecca Cronin的炉边谈话于2021年6月在Future.AI上播出,约33分钟。体验无代码,自动数据转换:今天尝试Altair Monarch,免费。查看所有Future.AI 2021演示文稿

ATC的演讲
数据分析在智能工厂中的价值

数据分析在智能工厂中的价值

Marco Fliesser技术总监Data Analytics EMEA介绍“数据分析在智能工厂中的价值”。

ATC的演讲,演讲
工程师将让人工智能工作

工程师将让人工智能工作

EMEA地区销售数据分析副总裁Anthony Mc Loughlin介绍了如何授权工程部门使数据和人工智能发挥作用。

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山爬数据

山爬数据

你是在山上还是在山谷里?了解Fauquier Bank如何使用其数据资产来减少费用、提高流程效率,并通过自动化和可重复的数据模型改进数据治理。几个示例将展示如何轻松地将来自各种位置(如冷库、数据仓库和公司网络)的数据集中在一起。

ATC的演讲
人工智能与产品生命周期的未来

人工智能与产品生命周期的未来

本文讨论了近十年来产品生命周期的变化,介绍了人工智能和机器学习,以及它如何与仿真和工程相结合。模拟和机器学习的产品生命周期,当前的趋势将被讨论,随着牛郎星的机器学习模拟的愿景。

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