Red Hat, i modelli predittivi arrivano nella Business Automation

La nuova release delle soluzioni Process Automation introduce nuove funzionalità AI per la modellazione predittiva di decisioni e aggiunge il supporto per lo sviluppo micro-frontend

Tecnologie Trasformazione Digitale
Con la nuova versione delle soluzioni Process Automation, Red Hat introduce nuove funzionalità di artificial intelligence (AI) applicata per la modellazione predittiva di decisioni e il supporto per lo sviluppo di business applications basate su processi e decisioni con architetture micro-frontend

Red Hat Process Automation è una gamma di prodotti progettati per automatizzare le decisioni e i processi di business abilitando una più stretta collaborazione tra team IT e business, semplificando l’identificazione e applicazione di policy e procedure di business, automatizzando le business operation e misurando i risultati delle attività in ambienti eterogenei: fisici, virtuali, mobili e cloud. 

Più in dettaglio, con la più recente release di Red Hat Process Automation, che è già disponibile ai clienti tramite il Red Hat Customer Portal, è per esempio possibile importare ed eseguire modelli predittivi espressi in Predictive Model Markup Language (PMML), lo standard per l’integrazione e scambio di informazioni tra le piattaforme di machine learning (ML) in cui i modelli predittivi vengono creati e formati, e le applicazioni di decision management che si avvalgono di tali modelli per automatizzare le regole per determinati esiti di business. 

La fiducia è fondamentale nel modo in cui oggi si fa business. Con sistemi intelligenti e automatici che sempre più svolgono le attività customer-facing, l’esigenza di visibilità nel come e perché questo sistemi prendono decisioni è più importante che mai”, commenta Mike Piech, vice president and general manager, Middleware di Red Hat. “Red Hat Process Automation permette ai client di combinare modelli predittivi e decisionali standards-based non solo per ottenere maggiori efficienza, agilità e intelligence dalle loro applicazioni process-centriche, but ma anche trasparenza per un AI più comprensibile”.
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