Synthetic Data: casi d'uso principali
Scopri il potenziale dei Synthetic Data nel supportare l'implementazione di modelli AI specializzati in diverse industry e funzioni aziendali.
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Superare le sfide legate ai dati con soluzioni sintetiche
Le aziende stanno sempre più utilizzando i dati per prendere decisioni e personalizzare i modelli di intelligenza artificiale, ma acquisire dataset completi e rappresentativi può essere complesso e oneroso. I synthetic data offrono una soluzione scalabile, superando problemi di privacy, etichettatura e costi, generando in modo flessibile dati che riflettono il mondo reale e permettendo la creazione di dataset personalizzati, migliorando l'addestramento dei modelli, la sperimentazione e l'innovazione. Generati tramite modelli di Generative AI, i synthetic data possono essere dati tabulari, testi, immagini, video, dati spaziali, serie temporali, grafici e simulazioni 3D.
Principali casi d'uso per settore industriale
Reply supporta l'adozione dei synthetic data in diversi settori industriali, migliorando sia la gestione dei dati che l'efficienza operativa. Ad esempio, combinando la simulazione 3D con l'AI, Reply replica efficacemente scenari del mondo reale per addestrare i sistemi di intelligenza artificiale nello sviluppo di veicoli autonomi, utilizzando un approccio "sim-to-real". I vantaggi dei synthetic data sono evidenti nelle simulazioni, dove i metodi tradizionali di raccolta dei dati sono inadeguati o difficili da implementare nel mondo reale. Grazie ai risultati promettenti, l'interesse per i synthetic data sta crescendo nei settori finanziario, farmaceutico, sanitario e manifatturiero, poiché il loro potenziale di stimolare l'innovazione e migliorare l'operatività aziendale è sempre più riconosciuto.
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Istituzioni finanziarie
I synthetic data aiutano a simulare eventi estremi e a migliorare la rilevazione e la prevenzione delle frodi. Nel settore assicurativo, supportano la gestione dei sinistri e l'individuazione delle richieste fraudolente. Per la valutazione del credito, i synthetic data potenziano la valutazione del rischio e credit scoring, favorendo il rilevamento di bias, migliorando l'affidabilità dei modelli finanziari e assicurando la compliance alle normative internazionali.
Sanità e industria farmaceutica
I synthetic data simulano le reazioni dei pazienti, accelerando lo sviluppo di farmaci e supportando lo studio delle malattie rare, simulandone la progressione e personalizzando i trattamenti. Nell'imaging medico, i synthetic data generano immagini di condizioni poco rappresentate, migliorando la precisione e la scalabilità dell'intelligenza artificiale. Le cartelle sanitarie elettroniche sintetiche mantengono la privacy, riflettendo con precisione le informazioni cliniche.
Manufacturing
I synthetic data migliorano la manutenzione predittiva, simulando eventi rari, aumentando l'accuratezza dell'AI e riducendo i costosi tempi di fermo e le complessità legate alla raccolta di dati nel mondo reale. Supportano anche l'adozione di modelli di smart factory, robotica e automazione industriale, ottimizzando l'efficienza operativa e la sicurezza, accelerando al contempo l'integrazione dell'AI nei processi produttivi.
Utilizzo di synthetic data in varie funzioni aziendali
I benefici dei synthetic data si estendono a diverse funzioni aziendali. Svolgono un ruolo fondamentale nella gestione dei dati, affrontando le complessità di raccolta, etichettatura e compliance, accelerando così la generazione dei dati, riducendo i costi e migliorando la scalabilità, mantenendo al contempo qualità e sicurezza. I synthetic data aiutano anche a combattere i bias dell'AI, in particolare nelle risorse umane, bilanciando i set di dati per garantire previsioni più eque attraverso la creazione di CV sintetici per affrontare gli squilibri demografici nei dati storici, migliorando così i processi di recruiting. Le funzioni a maggior potenziale includono la cybersecurity, il marketing e le vendite, nonché la gestione della supply chain e della logistica.
L'approccio pragmatico di Reply ai synthetic data
Reply è attivamente coinvolta nello sviluppo dei synthetic data, promuovendo ampie attività interne di ricerca e sviluppo, supportate da linee di business dedicate. Gli esperti di Reply sviluppano soluzioni avanzate per affrontare sfide critiche in vari settori e progettano implementazioni efficaci, supportando i clienti nell'approfondire il valore e le opportunità di business offerti dai synthetic data.
