Технологии машинного обучения в Oracle ERP Cloud.
www.samag.ru
Журнал «БИТ. Бизнес&Информационные технологии»      
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
Журнал "Системный администратор"
Журнал «БИТ»
Подписка
Архив номеров
Где купить
Наука и технологии
Авторам
Рекламодателям
Контакты
   

  Опросы
1001 и 1 книга  
19.03.2018г.
Просмотров: 7323
Комментарии: 0
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 7622
Комментарии: 0
Особенности киберпреступлений в России: инструменты нападения и защита информации

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 4993
Комментарии: 0
Глубокое обучение с точки зрения практика

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 3250
Комментарии: 0
Изучаем pandas

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 4051
Комментарии: 0
Программирование на языке Rust (Цветное издание)

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 4047
Комментарии: 0
Глубокое обучение

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 6553
Комментарии: 0
Анализ социальных медиа на Python

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 3395
Комментарии: 0
Основы блокчейна

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 3675
Комментарии: 0
Java 9. Полный обзор нововведений

 Читать далее...

16.02.2017г.
Просмотров: 7538
Комментарии: 0
Опоздавших не бывает, или книга о стеке

 Читать далее...

17.05.2016г.
Просмотров: 10908
Комментарии: 0
Теория вычислений для программистов

 Читать далее...

30.03.2015г.
Просмотров: 12624
Комментарии: 0
От математики к обобщенному программированию

 Читать далее...

18.02.2014г.
Просмотров: 14360
Комментарии: 0
Рецензия на книгу «Читаем Тьюринга»

 Читать далее...

13.02.2014г.
Просмотров: 9353
Комментарии: 0
Читайте, размышляйте, действуйте

 Читать далее...

12.02.2014г.
Просмотров: 7311
Комментарии: 0
Рисуем наши мысли

 Читать далее...

10.02.2014г.
Просмотров: 5600
Комментарии: 4
Страна в цифрах

 Читать далее...

18.12.2013г.
Просмотров: 4827
Комментарии: 0
Большие данные меняют нашу жизнь

 Читать далее...

18.12.2013г.
Просмотров: 3666
Комментарии: 0
Компьютерные технологии – корень зла для точки роста

 Читать далее...

04.12.2013г.
Просмотров: 3356
Комментарии: 0
Паутина в облаках

 Читать далее...

03.12.2013г.
Просмотров: 3581
Комментарии: 1
Рецензия на книгу «MongoDB в действии»

 Читать далее...

02.12.2013г.
Просмотров: 3252
Комментарии: 0
Не думай о минутах свысока

 Читать далее...

Друзья сайта  

 Технологии машинного обучения в Oracle ERP Cloud.

Источник: BYTEmag.ru Просмотров: 865

Корпорация Oracle расширила возможности искусственного интеллекта в решениях для управления предприятием Oracle Enterprise Resource Planning Cloud и Oracle Enterprise Performance Management Cloud. Инновации на основе технологий машинного обучения включают цифровых помощников по формированию отчетов о расходах и по управлению проектами, интеллектуальные функции финансового контроля и управления цепочками поставок в рамках проектов.

Цифровой помощник по авансовой отчетности – автоматически создает, классифицирует и сопоставляет статьи затрат, что упрощает обработку отчетов по расходам. Пользователи могут взаимодействовать с ассистентом либо посредством голосового интерфейса, либо просто отправляя фотографии чеков по электронной почте, СМС, через корпоративные мессенджеры Slack или Microsoft Teams. Цифровой помощник использует технологию машинного обучения для улучшения автоматической классификации статей затрат, отслеживания нарушение политик и сокращения рисков аудита.

Цифровой помощник по управлению проектами – обеспечивает мгновенное обновление статуса проекта и позволяет обновлять время и ход выполнения задач с помощью умного ассистента. Цифровой помощник учится на прошлых записях, данных планирования проекта и общем контексте, чтобы адаптировать взаимодействие с пользователями и грамотно извлекать важную информацию о проекте.

Расширенный финансовый контроль – обеспечивает непрерывный анализ транзакций, настроек и конфигурации с целью автоматизации аудита и предотвращения финансовых нарушений. В решении применяются самообучающиеся алгоритмы для выявления критичных изменений конфигурации и подозрительных транзакций на основе библиотеки проверенных правил с использованием встроенных алгоритмов нечеткого поиска, обнаружения аномалий, анализа Бенфорда, кластеризации и т.д. Такой подход задействует методы анализа данных для привлечения аналитиков к отслеживанию, расследованию и разрешению инцидентов.

Читать всю статью

Источник: BYTEmag.ru

               Copyright © Системный администратор

Яндекс.Метрика
Tel.: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru