• Automatisering af robotprocesser (RPA):

• Optimering af lagerbeholdning og forsyningskæde:
  Udnyt maskinlæring til at tage din optimering af lagerbeholdning og forsyningskæde til det næste niveau. Se de mulige scenarier i forskellige kundekrav. Reducer dit lager, hold udgifterne og maksimer dine lageromsætningsgrader. Forøg din effektfaktor i værdikæden. Øget dine forbundne systemer ved at centralisere hele fremstillingsprocessen. Reducer din eksponering for menneskelige fejl.
  
  
• Produktionsanalyse:
   Disse systemer, der også kaldes industrielle analysesystemer, giver dig mulighed for at analysere din fremstillingsproces fra produktion til logistik for at spare tid, reducere omkostningerne og øge effektiviteten. Hold din industris effektivitet på et optimalt niveau.
  
  
• Forudseende vedligeholdelse:
  Forudseende vedligeholdelse af dine robotter og andre maskiner for at minimere driftsforstyrrelser. Implementer big data-analyser til at vurdere de faktorer, der sandsynligvis vil påvirke dit fremtidige cashflow. Optimér PP&E-udgifterne (ejendomme, anlæg og udstyr) ved at få indsigt i de mulige tilknyttede faktorer.
  
  
• Process Mining:
  Udnyt AI-algoritmer til at udforske dine processer og forstå dine faktiske processer i detaljer. Process mining kan give hurtigst mulig indsigt i dine nuværende processer.
  
  
• Samarbejdsrobot:
  Cobots giver en fleksibel metode til automatisering. Cobots er fleksible robotter, der lærer ved at efterligne menneskelige arbejdstageres adfærd. Intelligente tekniske systemer til løsninger, der stadig kræver menneskeligt tilsyn.
  
  
• Kasse uden kasserer:
   Selvbetjeningssystemer har mange navne. De kaldes kasseløse, kasseløse eller automatiserede kassesystemer. De gør det muligt for detailvirksomheder at betjene kunderne i deres fysiske butikker uden brug af kasseapparater. Teknologier, der gør det muligt for brugerne at scanne og betale for deres varer, har været anvendt i næsten et årti nu, og disse systemer krævede ikke store fremskridt inden for AI.
  
  
  

• Analyse og forudsigende intelligens til sikkerhed:
   I 2014 sagde Kaspersky Lab, at de havde opdaget 325.000 nye malware les hver dag. Analyser data-feeds om den brede cyberaktivitet samt adfærdsdata inden for en organisations netværk for at finde frem til brugbare indsigter, der kan hjælpe analytikere med at forudsige og afværge forestående angreb. Integrer eksterne datakilder for at holde øje med globale cybertrusler og handle i tide.
  
  
• Bibliotek/ SDK/ API til billedgenkendelse:
   Udnyt billedgenkendelsesbiblioteker/SDK'er/API'er til hurtigt og omkostningseffektivt at opbygge dine brugerdefinerede billedbehandlingssystemer eller tilføje billedbehandlingsfunktioner til dine eksisterende systemer.
  
  
• Sikker kommunikation:
   Beskyt medarbejderkommunikation som e-mails eller telefonsamtaler med avanceret kryptografi i flere lag og flygtighed. Beskyt dine branchehemmeligheder mod virksomhedsspionage.
  
  
• Sikkerhed ved bedrag:
   Udrulning af lokkedue-aktiver i et netværk som lokkemad for angribere til at identificere, spore og afbryde sikkerhedstrusler som f.eks. avancerede automatiserede malware-angreb, før de forvolder skade. Hold dine data og din trafik sikre ved at holde dem beskæftiget med lokkeduer. Forbedre dine cybersikkerhedskapaciteter mod forskellige former for cyberangreb.
  
  
• Intelligente sikkerhedssystemer:
   AI-drevne autonome sikkerhedssystemer. Fungerer 24/7 for at opnå maksimal beskyttelse. Computer vision til at opdage selv de mindste uregelmæssigheder i dine omgivelser. Automatiserer nødberedskabsprocedurer ved hjælp af øjeblikkelige notifikationsfunktioner.
  
  
• Autonome cybersikkerhedssystemer:
   Udnyttelse af læringssystemer til effektivt og øjeblikkeligt at reagere på sikkerhedstrusler, ofte som supplement til sikkerhedsanalytikernes arbejde. Reducer risikoen for menneskelige fejl ved at give større autonomi til din cybersikkerhed. AI-støttede systemer kan kontrollere overholdelse af standarder.

• Ansættelse:
   Ansættelse er et forudsigelsesspil: Hvilken kandidat, der starter i en bestemt stilling, vil bidrage mest til virksomheden? Maskiners bedre databehandlingsmuligheder supplerer HR-medarbejdere i forskellige dele af ansættelsen, f.eks. ved at finde kvalificerede kandidater, interviewe dem med bots for at forstå, om de passer eller ej.
  
  
• Styring af præstationer:
  Administrer dine medarbejderes præstationer effektivt og retfærdigt uden at skade deres motivation. Følg deres KPI'er på dit instrumentbræt og giv feedback i realtid. Dette vil øge medarbejdertilfredsheden og sænke din organisations personaleudskiftning. Udnyt dine medarbejderes maksimale professionelle potentiale med de rigtige værktøjer.
  
  
• HR Retention Management:
   Forudsig, hvilke medarbejdere der sandsynligvis vil skifte job, og forbedr deres jobtilfredshed for at fastholde dem. Find de underliggende årsager til deres motivation for at søge nye muligheder. Ved at beholde dem i din organisation kan du mindske dit tab af menneskelig kapital.
  
  
• Digital assistent:
  Digitale assistenter er modne nok til at erstatte rigtige assistenter i e-mail-kommunikation. Medtag dem i dine e-mails for at planlægge møder. De har allerede planlagt hundredtusindvis af møder. Brug den kunstneriske intelligens i dine daglige aktiviteter. Din egen on-demand kraftfulde AI-støttede assistent hjælper dig 24/7.
  
  
• HR-analyse:
   HR-analysetjenester er som en analyse af medarbejdernes stemme. Se dine medarbejderanalyser, og tag bedre beslutninger om medarbejdere. Få handlingsorienteret indsigt og virkningsfulde forslag til højere medarbejdertilfredshed.
  
  
•  Overvågning af medarbejdere:
  Overvåg dine medarbejdere for at forbedre produktivitetsmålingen. Giv objektive målinger for at se, hvor godt de fungerer. Forudsig deres samlede præstationer med adgang til store mængder data.

• Datastyring og overvågning:

• Dataintegration:

• Platform til datapræparation:

• Datamærkning:

• Datatransformation:

SALGS PIPELINE

• Sales Forecasting:
  AI allows automatic and accurate sales forecasts based on all customer contacts and previous sales outcomes. Automatically forecast sales accurately based on all customer contacts and previous sales outcomes. Give your sales personnel more sales time while increasing forecast accuracy. 
  
  
• Sales Data Input Automation:
  Data from various sources will be effortlessly and intelligently copied into your CRM. Automatically sync calendar, address book, emails, phone calls, and messages of your salesforce to your CRM system. Enjoy better sales visibility and analytics while giving your sales personnel more sales time. 
  
  
• Predictive sales/lead scoring:
  Use Artificial Intelligence to enable predictive sales. Score leads to prioritize sales rep actions based on lead scores and contact factors. Sales forecasting is automated with increased accuracy thanks to systems’ granular access to lead scores and sales rep performance. For scoring leads, these systems leverage anonymized transaction data from their customers, sales data of this specific customer. For assessing contact factors, these systems leverage anonymized data and analyze all customer contacts such as email and calls. 
  
  
• Sales Rep Chat/ Email Bot:
  Chatbots are ideal to answer first customer questions. If the chatbot decides that it can not adequately serve the customer, it can pass those customers to human agents. Let 24/7 functioning, intelligent, self-improving bots handle making initial contacts to leads. High value, responsive leads will be called by live agents, increasing sales effectiveness. 
  
  
• Sales Rep Response Suggestions:
  AI will suggest responses during live conversations or written messages with leads. Bots will listen in on agents’ calls suggesting best practice answers to improve sales effectiveness.
  
  
• Sales Content Personalization and Analytics:
  Preferences and browsing behavior of high priority leads are analyzed to match them with the right content, aimed to answer their most important questions. Personalize your sales content and analyze its effectiveness allowing continuous improvement. 
  
  
• Retail Sales Bot:
  Use bots on your retail floor to answer customer’s questions and promote products. Engage with the right customer by analyzing the prole. Computer vision will help you to provide the right action depending on the characteristics and mimics of the customer.
  
  

SALES ANALYTICS

As Gartner discusses, sales analytic systems provide functionality that supports discovery, diagnostic, and predictive exercises that enable the manipulation of parameters, measures, dimensions, or figures as part of an analytic or planning exercise. AI algorithms can automate the data collection process and present solutions to improve sales performance. 

• Customer Sales Contact Analytics:
  Analyze all customer contacts, including phone calls or emails, to understand what behaviors and actions drive sales. Advanced analytics on all sales call data to uncover insights to increase sales effectiveness.
• Sales attribution:
  Leverage big data to attribute sales to marketing and sales efforts accurately. See which step of your sales funnel performs better. Pinpoint the low performing part by the insights provided by analysis. 
  
  
• Sales Call Analytics:
  Advanced analytics on call data to uncover insights to increase sales effectiveness. See how well your conversation ow performs. Integrating data on calls will help you to identify the performance of each component in your sales funnels. 
  
  
• Sales Compensation:
  Determine the right compensation levels for your sales personnel. Decide on the right incentive mechanism for the sales representatives. By using the sales data, provide objective measures, and continuously increase your sales representatives’ performance.
  
  

CUSTOMER SERVICE

• Social Listening & Ticketing:
  Leverage Natural Language Processing and machine vision to identify customers to contact and respond to them automatically or assign them to relevant agents, increasing customer satisfaction. Use the data in social networks to uncover whom and what to sell.
  
  
• Intelligent Call Routing:
  Route calls to most capable agents available. Intelligent routing systems incorporate data from all customer interactions optimizing customer satisfaction. Based on the customer profile and your agent’s performance, make it possible to provide the right service with the right agent. Reach superior net promoter scores. 
  
  
• Call Classification:
  Leverage Natural Language Processing to understand what customer is trying to achieve enabling your agents to focus on higher value-added activities. Before channeling the call, detect the nature of your customers’ needs.
  
  
• Call Intent Discovery:
  Leverage Natural Language Processing and machine learning to estimate and manage customer’s intent (e.g., churn) to improve customer satisfaction and business metrics. Sentiment analysis through the customer’s voice level and pitch. Detect the micro-emotions that drive the decision-making process. 
  
  
• Customer Contact Analytics:
  Advanced analytics on all customer contact data to uncover insights to improve customer satisfaction and increase efficiency. Utilize Natural Language Processing for higher customer satisfaction rates. 
  
  
• Voice Authentication:
  Authenticate customers without passwords leveraging biometry to improve customer satisfaction and reduce issues related to forgotten passwords. Their unique voice id will be their most secure key for accessing confidential information. Instead of the last four digits of SSN, customers will gain access by using their voice. 
  
  
• Customer Service Response Suggestions:
  Bots will listen in on agents’ calls suggesting best practice answers to improve customer satisfaction and standardize customer experience. Increase upsells and cross-sells by giving the right suggestion. Responses will be standardized, and the best possible approach will serve the benefit of the customer. 
  
  
• Customer Service Chatbot (Self – Service Solution):
  Build your own 24/7 functioning, intelligent, self-improving chatbots to handle most queries and transfer customers to live agents when needed. Reduce customer service costs and increase customer satisfaction. Reduce the traffic on your existing customer representatives and make them focus on the more specific needs of your customers.

• Markedsføringsanalyser:
  AI-systemer lærer af, analyserer og måler markedsføringsindsatsen. Disse løsninger sporer medieaktivitet og giver indsigt i kunderelationsindsatsen for at fremhæve, hvad der skaber engagement, trafik og omsætning. Som følge heraf kan virksomheder levere bedre og mere præcise markedsføringstjenester til deres kunder. Ud over kunde- og PR-indsatsen kan AI-drevne marketinganalyser føre til, at virksomheder kan identificere deres kundegrupper mere præcist. Ved at opdage deres loyale kunder kan virksomhederne udvikle præcise markedsføringsstrategier og retargete kunder, som tidligere har udtrykt interesse for produkter eller tjenester.
  
  
• Personaliseret markedsføring:

• Kontekstbevidst markedsføring: