Empresas propõem criar assistente virtual e solução baseada em machine learning para personalizar ensino
No último fim de semana, IBM anunciou os novos desafios da Maratona Behind the Code 2020 – um assistente virtual para a TecBan e uma solução de aprendizagem baseada em machine learning que ajuda na personalização do ensino para o LIT, plataforma de cursos da escola de negócios Saint Paul.
O objetivo da Maratona Behind the Code não é resolver problemas complexos em um curto limite de tempo, como ocorrem em hackatons ou outras competições desse tipo. A cada fim de semana, dois novos desafios de negócios são lançados para que os participantes consigam desenvolver soluções tecnológicas e criativas, usando tecnologias da IBM.
Conheça em detalhes os novos desafios e prepare-se:
A TecBan atua como uma plataforma aberta e interoperável com mais de 100 instituições financeiras e fintechs conectadas ao Banco24Horas, cuja estrutura conta com mais de 23 mil caixas eletrônicos distribuídos em todo o país. Nos últimos dez anos, a companhia investiu R$ 3 bilhões no desenvolvimento de produtos e soluções que vão além do Banco24Horas, ajudando a integrar o mundo físico e digital. O relançamento do serviço que permite sacar dinheiro diretamente no comércio é um dos últimos resultados desses investimentos. A solução permite concluir a transação pela maquininha, token, código QR, totem ou outros meios que a loja tiver disponível.
A companhia propõe um desafio de negócio que consiste em um assistente virtual para encontrar o melhor local para sacar dinheiro, seja uma ATM ou um ponto comercial (farmácia, padaria, mercado etc.). Hoje, o assistente Téo, integrado ao site e aplicativo do Banco24Horas, já auxilia os clientes no esclarecimento de dúvidas, abertura de chamados de atendimento e mapa dos caixas eletrônicos mais próximos. Mas o Téo também precisa evoluir.
Objetivo: Oferecer ao cliente um assistente virtual que o auxilie a encontrar o melhor local para sacar seu dinheiro. O assistente deverá interagir com o cliente, respondendo a perguntas que consideram uma ou mais das seguintes condições:
Localização: pontos mais próximos, de acordo com um raio de distância;
Disponibilidade de um valor definido para saque: dependendo do valor requerido e dos tipos de notas disponíveis nos caixas eletrônicos próximos, pode-se concluir sobre a melhor recomendação: se em ATMs ou caixas de comércios;
Tipo de ponto: Os saques podem considerar tanto ATMs como comércios;
Tipo de comércio: o cliente pode preferir encontrar uma farmácia onde possa sacar e também comprar seus remédios. De forma similar, poderia preferir padarias ou supermercados; A solução encontrará o ponto de atendimento mais próximo, conforme as necessidades do cliente, baseada nas respostas dadas ao assistente, e para os casos de comércio, caso haja alguma promoção registrada no sistema, será apresentada juntamente com os dados de endereço.
Quais tecnologias deverão ser empregadas? Neste desafio, os participantes devem utilizar a ferramenta da IBM de inteligência artificial aplicada à criação de assistentes virtuais, Watson Assistant, para criar um chatbot capaz de indicar qual o caixa eletrônico mais próximo da localização e se o valor solicitado está disponível para saque, bem como se o cliente prefere fazer diretamente em um ATM ou comércio, além de contar com níveis de interação básicos como saudações e finalizações de conversas. Os detalhes do desafio estão aqui.
O LIT é a plataforma digital de cursos de educação executiva da Saint Paul Escola de Negócios, eleita por cinco vezes uma das melhores escolas de negócios do mundo pelo jornal “Financial Times”. Baseada na metodologia de aprendizagem onlearning, em micro-momentos, micro-certificações e aprendizagem em rede, a plataforma oferece acesso ilimitado, por um valor mensal, a mais de 150 cursos de diversas áreas e dificuldades.
Objetivo: No LIT, a personalização do ensino ocorre com o “Paul”, o primeiro tutor do mundo a utilizar a tecnologia de Inteligência Artificial IBM Watson para potencializar a aprendizagem e também a personalização. Para este desafio, deverá ser desenvolvida uma solução tecnológica para segmentar os alunos por comportamento e competências. O objetivo principal é criar um modelo baseado em machine learning, capaz de identificar o perfil de cada aluno, permitindo a realização de uma jornada estudantil personalizada.
Quais tecnologias deverão ser empregadas? Neste desafio, você deverá utilizar um jupyter notebook para criar um modelo de aprendizado de máquina capaz, com base nas variáveis fornecidas no dataset, identificar o que define o perfil de cada aluno para poder realizar previsões sobre futuros alunos. Os detalhes do desafio estão aqui.
Premiação: Os cinco mais bem posicionados desafio Saint Paul | LIT ganharão bolsa de estudo MBA Blended e assinatura do LIT.
A Maratona Behind the Code em 2020 terá oito desafios lançados a cada final de semana. Os dois últimos serão divulgados no próximo final de semana. Não perca os prazos, acesse o site maratona.dev
