×
Annonse fra Story Labs for
(Bilde: ANTON SOGGIU)

Slik skal AI gi deg en bedre togreise

Med maskinlæring løses flokene før kundene opplever et problem.

  • Story Labs Dette er en annonse. Journalistene i Digi.no er ikke involvert i produksjonen.

Det er ikke lett å se for seg, men noe så traust som nettskyen har tatt steget fra å være noe folk forbinder med tørt og diffust til å bli stedet der de mest kreative utviklerne kan boltre seg. I skyen får de ressursene de trenger, til en overkommelig pris, i stedet for å måtte gjøre dyre investeringer i maskinvare. Det har blitt mulig å gjøre oppgaver som var utenkelige for bare noen år siden.

Et av selskapene med noe lettere hverdag er Tieto, etter at de innførte smarte løsninger på et par hverdagsfrustrasjoner. Det begynte med at de tenkte; finnes det en måte å forutse mulige frustrasjoner hos kundene, og så varsle Tieto som leverandør før kunden klager? Løsningen ble maskinlæringssystemer som kjører i skyen.

Dette er en perfekt match for skyløsninger som Microsoft Azure, og langt mer spennende enn lagring.

– I dag er vi i full gang med maskinlæring internt, sier Christian Rognes. – Det gjør vi for å kunne være i forkant: å vente på at en kunde kommer til oss betyr at noe frustrasjon har ligget til grunn for henvendelsen. Med maskinlæring kan vi forutse enkelte ting, forklarer han engasjert.

Maskinlæring er perfekt for skyen

Maskinlæring er en disiplin som passer nettskyen perfekt; store mengder data skal siles, sorteres, analyseres og gi meningsfylte resultater. Gjerne med konkrete planer for handling. En annen avkastning av analyse på store datasett er muligheten til å bedre lese markedet og hva som skjer der.

– Vi undersøker trender, noe som er ekstremt viktig internt, sier Rognes. Slike trendanalyser har også nådd utover til prosjekter myntet på offentlig sektor.

Åpner offentlig byråkrati

LØSER FLOKEN: Med maskinlæring kan Odd-Henrik Hansen og Christian Rognes i Tieto forutse kundenes frustrasjoner og løse opp floker før kundene engang vet at de er der.
LØSER FLOKEN: Med maskinlæring kan Odd-Henrik Hansen og Christian Rognes i Tieto forutse kundenes frustrasjoner og løse opp floker før kundene engang vet at de er der.

Den samme metoden som gir Tieto en oversikt over prosesser i kundebehandlingen, kan brukes som et verktøy for offentlig drift.

– Det handler også om hva kundene ser, og at en politisk ledelse kan se flyten i prosjekter, forklarer Rognes. Han snakker om det virkelig store bildet, hvordan folkevalgte og administrasjon kan få oversikt over alle prosesser i en millionby.

Skybaserte løsninger med gode innbyggertjenester kan bidra til et bedre forhold mellom innbyggere i en by eller region, og den administrative ledelsen.  – Det kan gi en økt transparens for innbyggerne, sier Odd-Henrik Hansen, salgsdirektør i Tieto. 

Lettere prosesser i det offentlige

Odd-Henrik trekker frem et kjent og kjært eksempel fra kommunal sektor: byggesøknaden.

– Når man sender en byggesøknad til kommunen, blir det ofte stille. Lenge. Men om vi lager et verktøy der innbyggeren ser hvem som behandler, hvor langt søknaden er kommet, når vedtak forventes, og hvilke dokumenter som mangler, blir oppfatningen annerledes. Det gir innsyn, trygghet, forutsigbarhet, og viser at det offentlige ivaretar dine interesser, forklarer han.

Det gir også en bedre dialog mellom saksbehandleren og innbyggerne. – Om saksbehandleren trenger noe, laster du det opp og følger med.

Billigere forsikring til lavrisiko-kunder

En annen bransje med behov for rask og riktig vurdering av store mengder data er forsikringsbransjen. I den svært konkurranseutsatte virkeligheten de lever i, er korrekt og lønnsom vurdering av kundene en kritisk del av prosessen. Det gir store mengder data som skal undersøkes raskt.

– Du kan drukne i data, en moderne bil produserer en massiv mengde data i måneden, sier Kjell Rune Tveita, CIO i forsikringsselskapet If. – I dag vet vi jo en del som kan utfordre den vanlige måten å prissette forsikring.

Han trekker frem et teoretisk eksempel på hvordan riktig innsamling av informasjon og behandling kan være til fordel for begge parter i forsikringsprosessen. Det klassiske eksempelet: ung mann pluss dyr bil er lik høy forskringspremie. Det viser seg å ikke være så enkelt som man tror.

– Er det høy risiko å forsikre en mannlig 25-åring med dyr bil? Mange vil svare automatisk ja. Men han i vårt eksempel er ikke det - han er barnefar, og det er korrelasjon med at han da har lavere risiko, nevner Tveita som et eksempel.

Utfordringen er å kunne håndtere de store mengdene data, på en fornuftig måte. – Hva er relevant data? Der kommer skybasert maskinlæring inn, som kan dra sammenhenger mellom data i sanntid.

Skreddersyr egne modeller i NSB

Fredrik Aaserud, CRM-analytiker i NSB. Foto: NSB.
Fredrik Aaserud, CRM-analytiker i NSB. Foto: NSB.

Akkurat dét, å kunne sile ut den enkeltes behov, i sanntid og med stor grad av nøyaktighet er noe NSB har kommet godt i gang med. Bak hundrevis av togavganger daglig, skjuler det seg en enorm mengde informasjon skapt av kunder og infrastruktur. Å sette denne informasjonen i system, og finne måter å anvende den på, var en oppgave som ventet på at den intelligente nettskyen skulle bli en moden teknologi.

- Vi samler data etter samtykke fra våre kunder. Dataene lagres i skyen med hensikt å bygge modeller for å kunne øke relevansen i kommunikasjon med den enkelte kunde, sier Fredrik Aaserud. Som CRM Analytiker i NSB har han ansvaret for markedsavdelingens satsning på den intelligente skyen, og etter et års innsats bærer det frukter. 

– NSB kom relativt tidlig inn med Microsofts løsning for intelligent nettsky, i starten av 2015. Da var det litt tidlig, ikke alt var på plass, men allerede da så vi mulighetene det kunne gi.

Kort tid etter var den første praktiske anvendelsen av intelligente nettskyløsninger klar, og et testcase satt ut i livet.

NSB har en underholdningsapp der kundene kan laste ned aviser, lydbøker og podcaster til reisen, et godt sted å starte med tester av modeller utviklet av NSB.

– Her er det mye vi ønsker å kommunisere til våre kunder, og vi har utviklet og testet ulike modeller for kunne predikere hva slags type innhold som kan være av interesse for den enkelte kunde.

NSBs modeller for relevant informasjon skal gi informasjon spesialtilpasset til hver enkelt kunde, med tids- og situasjonsbetinget informasjon.

– Dette var ett enkeltcase, nå som vi har opparbeidet erfaring med de enkelte modellene, skal vi sette dette sammen til et mer helhetlig system. Det krever erfaring, og det er dette vi jobber med nå mot høsten. Vi ønsker å gi kunden god, tidsbetinget informasjon.

– Vi ser store muligheter med denne type analyser og modellering. For eksempel; bedre forståelse og forutsigbarhet av adferdsmønstre på enkelte strekninger, og kommunikasjon før og etter en gjennomført reise, forklarer Aaserud. 

– Man kan ikke bare vente på at det skjer

Den smarte skyen er ikke bare en drøm fra science fiction-verden der alle abstrakte data samles automatisk av en mystisk datamaskin. Det er en realitet, som er iverksatt med smarte systemer og kjører på nettskyer som Microsoft Azure.

Det har skapt en helt ny forretningsarenaer for aktører som ligger i forkant av utviklingen.

– Med Tieto har vi også laget en ny forretningsgren, data driven business, som har fått en helt egen strategi, forklarer Rognes.

Han understreker at bedriftene som handler på strategien nå, er de med størst sjanse til å lykkes i et marked med svært rask utvikling. Det fordrer handling, ikke bare fra IT-bransjen, men også et regelsett fra det offentlige. Et regelsett der det er tatt tilstrekkelig hensyn til utviklingen med overgang til skyen.

– Man kan ikke vente for å se om dette slår an, sier Rognes. – Om man ikke er der tilsvarende aktører i andre land er, hemmer det hele leverandørnæringen i Norge om man skal vente på norske lover og regler følger etter.

Trenger du hjelp til å komme i gang? Ta kontakt med oss!

En datadrevet endringsreise!

Bli med på lansering av det siste innen intelligent bruk av data – Oslo 9 mai 2016

Meld deg på nå

Webinar om Cortana

Lær mer om Cortana Intelligent Suite og Machine Learning – last ned “on demand” webinar

Se webinar her

Prøv det nå

Prøv Azure Machine Learning gratis, ingen betingelser!

8 timer gratis tilgang her

Les Gartner-rapporten

Gartner utnevner Microsoft som markedsleder innen BI og Analyse.

Last ned rapporten her

Kommentarer (0)

Kommentarer (0)
Til toppen