Versão 1.12
Software derivado do Analisador do Solo Urbano, do mesmo autor, registrado no Instituto Nacional de Propriedade Industrial (INPI), coforme publicado na Revista de Propriedade Industrial (RPI) 2363, processo BR 51 2016 000239-5.
É um software que usa inteligência artificial com fundamento nas Redes Neurais Artificiais, para criar um sistema de apoio à decisão eficaz, aplicável a praticamente todos os ramos da existência humana.
O Analisador imita o funcionamento do cérebro humano, com o objetivo de identificar semelhanças entre indivíduos. Usa mecanismos de estatística e matemática complexa para classificá-los de acordo com sua similaridade ou afinidade. Tem a exímia capacidade de aprender, ou seja, de adquirir conhecimento com o tempo.
Em inúmeras áreas do conhecimento, pois possui enorme habilidade para classificar objetos, pessoas, lugares, acontecimentos, comportamentos em geral, processos, teses e outros.
Esta capacidade permite ao Analisador colaborar sensivelmente em setores importantes da sociedade, como na educação, na saúde, na alimentação, no trabalho, na moradia, no transporte, no lazer, na segurança, na previdência social, na assistência aos menos favorecidos, na arrecadação e fiscalização de tributos, na cobrança de dívidas, na identificação de perfis de consumo, no apoio às estratégias de vendas, na priorização e agrupamento de processos administrativos e judiciais, dentre outros.
Ao analisar as características de viajantes, suas famílias e seus negócios, bem como os locais para onde costumam viajar, os hoteis que contratam, o eventual aluguel de veículos, o tempo de estada em cada localidade, os valores investidos no lazer ou negócio bem como inúmeras outros elementos que compõem a viagem, nosso sistema gera conhecimento e, com ele, inteligência capaz de identificar perfis de pessoas ou grupos, e com isso infere com notável grau de certeza, aqueles serviços que devem ser oferecidos para um novo cliente, ou mesmo para alguém já habituado a contratar pacotes com a empresa.
A complexidade gerada pela vasta gama de combinações que definem o perfil do viajante, aliado ao histórico de suas opções de viagens e dos serviços periféricos a elas agregados, encontra em nosso produto um campo de fértil desenvolvimento.
Os métodos matemáticos dos quais se origina a inteligência artificial produzida pelo sistema, absorvem com grande primor a fartura de dados relativos a viagens, permitindo grande aprendizado e refinada classificação.
A oferta adequada de pacotes turísticos para viajantes, acima brevemente resumida, é apenas um dos inúmeros usos em que se encaixa o Analisador Neural nas atividades de agências de viagens, que também poderiam utilizá-lo - por exemplo - para identificar perfis de ofertas rentáveis, e públicos ocasionais.
O Analisador Neural pode ser usado em setores diversos ligados ao ramo de alimentação, tais como em supermercados, restaurantes, lanchonetes, bares, distribuidores de alimentos e de bebidas, dentre outros.
Em supermercados, por exemplo, feito o pagamento no caixa, as compras do cliente podem alimentar uma base de dados que permita inferir quais pares de produtos são adquiridos usualmente juntos, a fim de que se busque aproximar as prateleiras que os contém, no intúito de aumentar a probabilidade de consumo.
Já em restaurantes, os hábitos dos consumidores e de suas famílias podem ser classificados. Com isso, o gestor embasará decisões com vistas à maximização da economia com as compras, promoções e premiações diversas a seus funcionários, a partir da identificação de hábitos peculiares. Pode ser observado o comportamento do consumo em dias ou horários determinados, ou para grupos distintos (solteiros, casais sem filhos, casais com filhos, amigos jovens, amigos adultos, idosos etc)
Em distribuidores de alimentos, as vendas realizadas no atacado ou mesmo no varejo, uma vez classificadas por similaridade, podem permitir melhorar as negociações com fornecedores, reduzir custos operacionais, evitar a falta de mercadorias e alavancar os lucros.
Desta forma, percebe-se que a utilização da inteligência artificial é bem vasta e versátil também para o ramo da alimentação, aplicando-se a grandes, médias e até mesmo a pequenas empresas.
Não raro, vê-se gestores públicos cercados por pilhas intermináveis de papel. São processos administrativos, ofícios, memorandos, diligências e outras solicitações de providência de toda sorte.
A detalhada análise em cada situação mostra-se lenta e, por vezes, complexa e tediosa, especialmente em virtude da enorme gama de variáveis envolvidas, tais como o assunto objeto do pedido, os fatos em que este se fundamenta, o resultado esperado pelo requerente, o prazo processual, o órgão ou setor originário da súplica e outros.
Um expressivo problema que retarda a solução de tais pleitos consiste na incapacidade humana de agrupar problemas complexos, dando-lhes soluções semelhantes, aplicando-se-lhes entendimento análogo e providências - algumas vezes - até idênticas.
Neste sentido, o Analisador Neural, que tem a notável habilidade matemática de classificar elementos por similaridade, tende a imprimir expressivo avanço e aceleração na análise e solução destas demandas.
Quer seja na esfera do Poder Executivo, do Judiciário ou do Legislativo, a classificação com uso de tecnologia neural merece ser conhecida. Mais que isso, merece ser agregada, sem delongas, nos procedimentos internos do ente público, favorecendo o imediato ganho de eficiência para a Administração Pública.
A defesa em causas judiciais emerge, para os operadores da lei e das normas, como um desafio incomensurável, para o qual só se deseja a vitória.
A estruturação de peças jurídicas envolve, na maioria das vezes, conhecimento e domínio de uma quantidade enorme de leis, decretos, instruções normativas, portarias, pareceres, acórdãos e da jurisprudência como um todo, tornando comumente desumana a tarefa de embasar a tese na qual se deseja albergar a justificativa alegada pela parte.
Em um universo tão vasto, a utilização do Analisador Neural e de sua minuciosa capacidade de classificar situações por similaridade, pode trazer expressivo encurtamento do caminho para encontrar os fundamentos que levem a uma notada chance de sucesso na obtenção da demanda.
Havendo cadastrado situações anteriores com suas características peculiares, a tecnologia neural infere quais os melhores modelos de defesa, acusação ou decisão a serem utilizados nas petições administrativa ou judicial a serem elaboradas, bastando, para isso, informar igualmente as características da situação que se deseja analisar, a fim de que se estabeleça a conexão, com a determinação do nível de semelhança entre a situação corrente e as demais.
Para alavancar a arrecadação tributária, o Analisador Neural pode ser usado para direcionar ações fiscais de auditoria ou inteligência a partir da classificação dos contribuintes com maior probabilidade de pagamento de tributos.
Coletados dados diversos sobre o descumprimento de obrigações tributárias principais e acessórias, contestações em recursos administrativos, resultados em cobranças administrativas ou judiciais, assiduidade em parcelamentos assumidos, bem como informações cruzadas com fontes externas que indiquem a existência de riqueza (como os cartórios de registros de imóveis, departamentos de trânsito e outros), é possível inferir, com razoável grau de certeza, o grupo de contribuintes com melhor perspectiva de arrecadação.
De maneira análoga, também a fiscalização pode ser cirurgicamente direcionada para aqueles contribuintes onde haja maior taxa de retorno fiscal, ou seja, de arrecadação efetiva decorrente de autuações fiscais.
Cobrar, e especialmente receber, exige conhecimento do devedor, da dívida, dos momentos a ela relacionados e dos mecanismos de cobrança aplicáveis a cada caso.
Conhecer a dívida, seu tipo, o montante atualizado (valor principal + multa + juros + correção monetária), sua idade, os benefícios oferecidos para seu pagamento, as opções de parcelamento, tanto quanto o devedor em si e as características que o qualificam, como sua personalidade jurídica, fator de reincidência, situação nos cadastros de proteção ao crédito (SPC, SERASA etc) e ainda seu sexo, idade, escolaridade e renda mensal, quando aplicáveis, ajudam o Analisador a inferir a priorização na cobrança da dívida, e a identificar por meio de que mecanismo se deve fazê-la.
O conhecimento das características pessoais do devedor, as peculiaridades que formam a dívida, as circunstâncias temporais relacionadas ao não pagamento, e o leque de possibilidades de cobrança permitem formar, juntos, um complexo perfil de bons pagadores, tanto quanto de dívidas de mais fácil recebimento.
Nesta seara o Analisador Neural se firma como uma excelente ferramenta para análise e compreensão dos pagamentos e de suas circunstâncias, permitindo desenhar e definir a melhor metodologia de recuperação, bem como direcionar as ações de cobrança para dívidas com realização mais rápida e menos onerosa.
Isso é o que ele faz melhor!
Este tópico foi destacado da SAÚDE, em virtude da grande importância e abrangência do tema na atualidade.
Ocorrendo eventos nos quais há propagação descontrolada de enfermidades, tal como sucedeu a partir de dezembro de 2019 com o Novo Corona Vírus, o uso da inteligência do Analisador Neural pode servir para notável apoio a decisões tendentes a reduzir as consequências negativas, por meio de uma ou mais das seguintes ações (em ordem alfabética):
ALOCAÇÃO DE LEITOS
DIAGNÓSTICO OU PROGNÓSTICO
GESTÃO DE RECURSOS MÉDICOS, HUMANOS E OUTROS
INDICAÇÃO PARA A TRANSFERÊNCIA DE PACIENTES ENTRE UNIDADES HOSPITALARES
INDICAÇÃO PARA ADMINISTRAÇÃO DE MEDICAMENTOS E DE SUAS ASSOCIAÇÕES CASO A CASO
PREVISÃO DA EVOLUÇÃO DO QUADRO CLÍNICO DE PACIENTES
PREVISÃO DE ALTA
PREVISÃO DE ROTA DE CONTAMINAÇÃO (ENTRE BAIRROS, CIDADES E OUTROS)
TRIAGEM DE PACIENTES PARA DISTRIBUIÇÃO ADEQUADA ENTRE UNIDADES HOSPITALARES
Apenas para exemplificar a utilização da tecnologia, tomemos a aplicação para um dos casos acima, qual seja, a análise de possíveis novos casos da doença, ou o prognóstico para um certo paciente.
Sem usar de preciosismo técnico-científico, pode-se utilizar, por exemplo, uma modelagem considerando a apuração dos seguintes dados, ou de parte deles:
DADOS PESSOAIS DO PACIENTE
Atividade profissional / Bairro de residência / Bairro de trabalho / Cidade / Classe social / Escolaridade / Estado civil / Faixa etária / Houve óbito? / Idade / Sexo
QUADRO DE SAÚDE
Cardíaco? / Diabético? / Fumante? / Ex-atleta? / Hipertenso? / Imunodeficiente? / Insuficiência renal crônica? / Possui problemas respiratórios? / Pratica exercícios físicos com regularidade? / Recém transplantado?
DADOS SOBRE O AMBIENTE
Quantidade de infectados na família / Quantidade de pessoas na família / Teve contato consciente com paciente infectado?
DADOS TEMPORAIS
Data de detecção da doença / Tempo de internação em dias
DADOS SINTOMÁTICOS
Dias contínuos de febre / Intensidade da tosse (nenhuma / leve / moderada / intensa) / Dificuldade para respirar (nenhuma / leve / moderada / grave)
EXAMES LABORATORIAIS
IgG positivo? / IgM positivo? / RT-PCR positivo? / Resultado para a Covid-19
As inferências geradas a partir da análise dos dados coletados devem ser construídas a partir de orientação da área de negócio, o que leva à obtenção de conclusões mais objetivas e direcionadas para o que se deseja analisar. No caso específico acima, consegue-se a indicação não apenas do prognóstico, mas até indicações de necessidade de internação, com o respectivo tempo provável.
Adicionalmente, como o Analisador Neural possui uma ferramenta própria de geração de formulários destinada à coleta de dados com tablets, celulares e até computadores, a alimentação de dados fica deveras facilitada.
Para mais informações, entre em contato conosco pelo e-mail contato@analisadorneural.com.br ou pelas redes sociais.
Queremos ajudar!
Na educação, o Analisador Neural encontra um de seus mais notáveis campos de utilização, viabilizando exímios resultados na alocação de recursos humanos e materiais, tanto na área privada como na pública.
Quer na melhorada seleção do corpo docente em relação ao perfil escolar, na configuração das turmas de alunos, primando pela formação de turmas homogêneas ou heterogêneas, na definição da melhor alimentação para adequada nutrição, na prevenção e solução de conflitos intraclasse, na elaboração de provas e exames, na seleção de textos literários, na sugestão de livros para leitura de acordo com o acervo da biblioteca e o perfil do aluno, quer em muitos outros aspectos da vida escolar, o Analisador traz enormes ganhos à produtividade e à eficácia, tanto nas ações de gestão como nas ações operacionais no dia-a-dia escolar.
Na grande área das finanças, é muito vasto o campo de aplicações do Analisador Neural.
Na análise de crédito, por exemplo, a catalogação extensiva dos clientes e dos resultados obtidos com empréstimos, permite inferir o possível sucesso ou insucesso da entrega de recursos a determinado cliente potencial.
Cadastrando-se características como a data de abertura da empresa, as relações entre os endividamentos de curto e de longo prazo com o faturamento bruto anual, a quantidade de sócios e de filiais, a existência de restrições no SPC e no SERASA, o total de bens móveis ou imóveis, alienados ou não, e outras características empresariais, o Analisador Neural fornecerá indicadores seguros que subsidiem a concessão de crédito ao cliente, tencionando proteger a instituição financeira de decisões e operações desastrosas que possam levar a indesejados prejuízos.
Na gestão de aplicações, inferir o momento mais apropriado, o potencial de retorno, o risco e outros elementos relacionados a determinada aplicação em bolsa de valores, por exemplo, com base no sucesso ou não de aplicações anteriores, consideradas suas características e ocasiões, é campo de precisa utilização do Analisador Neural, que pode proporcionar a você e à sua empresa, consistentes mecanismos de apoio à decisão.
Também no apoio à decisão sobre investimentos financeiros e econômicos em geral, o Analisador Neural tende a ser de enorme valia, especialmente em virtude da imensa gama de possibilidades e variáveis envolvidas quando se trata do assunto.
A notável capacidade analítica matemática sobre a qual se fundamenta seu algoritmo, imprime especial capacidade de identificação da melhor opção de investimento, consideradas as variáveis postas e cadastradas em relação a eventos anteriores.
Quer seja para a análise de investimentos em bolsas de valores ou mesmo no mercado imobiliário, por exemplo, tem-se uma grande perspectiva de auxílio por meio da identificação de similaridades que o software tem a habilidade de tratar.
Entre em contato conosco. Teremos prazer em atendê-lo!
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Como nas atividades para as quais existe uma vasta gama de possibilidades a considerar, nas fiscalizações em geral o uso do Analisador Neural traz reconhecidos benefícios.
A partir da identificação de similaridades entre fiscalizações anteriores e seus resultados, o Analisador Neural pode inferir com considerável grau de certeza, o potencial de resultado de novas fiscalizações, apoiando decisões relativas a quem fiscalizar, em que tempo, quais recursos empregar (humanos, materiais, logísticos etc), bem como o possível resultado a ser alcançado.
O combate à evasão de recursos públicos advindos da omissão de receitas e ao correto recolhimento ao erário, relativos a transações industriais, comerciais ou de prestação de serviços, aí incluídas operações financeiras, é área de notado estudo, dedicação e investimentos do setor público.
Por meio de complexos mecanismos matemáticos e de análise criteriosa de dados relativos a operações fiscais anteriores, tributárias ou não, o Analisador Neural infere o resultado de fiscalizações antes mesmo que aconteçam, evitando assim desnecessárias alocações de recursos humanos e materiais, dentre outros, voltadas para a realização de atividades com pouco ou nenhum resultado fiscal.
De outra forma, o correto direcionamento de ações, potencializa a obtenção de resultados e maximiza as receitas decorrentes de fiscalizações, quer sejam de impostos, taxas, contribuições ou multas em geral.
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Na FABRICAÇÃO, um grande desafio da indústria é impedir falhas em máquinas e equipamentos. Neste tocante, é fundamental a utilização do Analisador Neural para evidenciar a provável ocorrência de defeitos antes que venham a ocorrer, permitindo ações antecipadas de prevenção, com a substituição oportuna de peças que, apesar de seus baixos custos, quando defeituosas, podem acarretar prejuízos milionários à operação e às vendas dos produtos fabricados.
Com esta tecnologia de agrupamento ou "clusterização", a adequada classificação do maquinário, suas partes sensíveis, suas regras de funcionamento e utilização, os critérios de manutenção, os prazos para revisões e outras características, inclusive as datas e circunstâncias em que ocorreram problemas ou defeitos anteriores de funcionamento, tornariam viável a predição de acidentes, com embasada necessidade de correções preventivas no sentido de evitar interrupção da produção.
De maneira análoga, na MONTAGEM, o uso do Analisador Neural pode ajudar a identificar procedimentos carentes de revisão e melhoramentos a partir da gama de defeitos semelhantes observados no produto final, dando suporte às decisões necessárias para a correta alocação de mão-de-obra, turnos de trabalho, ambientação, equipamentos auxiliares e outros.
Como nestes exemplos, são incontáveis as maneiras de utilização da inteligência artificial para prevenir e minorar falhas na fabricação e na montagem de dispositivos, equipamentos, brinquedos, utensílios e outros.
Por meio da observação e registro das condições envolvidas na fabricação, tais como temperatura, pressão e outros, tanto quanto a observação dos resultados alcançados, leia-se, do produto final produzido, é possível identificar as melhores relações entre tais condições, que levem a um maior rendimento na produção e, consequentemente, à almejada redução de desperdícios.
Sorteios lotéricos são fundamentados originalmente na sorte.
Todavia, por meio do uso de matemática complexa, é possível identificar perfis de comportamento para os jogos a partir da análise temporal, relacional e estatística, com geração de inferências para os sorteios.
Tomando-se como exemplo a Lotofácil, na qual são sorteados 15 de um total de 25 números com sorteios periódicos, modelos preditivos podem levar em consideração fatores como:
Assim sendo, a modelagem criada cria agrupamentos que podem indicar com maior ou menor grau de certeza, quais números ou combinação de números jogar, a fim de potencializar as chances de acerto.
É carregar a base de dados, criar e rodar o modelo, e se preparar para ganhar!
A tecnologia é aplicável também para jogos como a Megassena, a Quina e muitos outros.
Bom proveito, boa sorte e ótimas inferências!
O universo literário é tão imenso que somente com o uso de um modelo ótimo de identificação de semelhança entre as obras, como o Analisador Neural, é possível identificar o perfil do leitor e inferir quais obras ele gostaria de ler ou conhecer.
Uma vez cadastradas as publicações à venda em um site, por exemplo, seria observado o comportamento de navegação do internauta, registrando as páginas de seu interesse e os cliques realizados. A partir daí, a tecnologia neural seria capaz de identificar comportamentos, e inferir sobre hábitos de leitura que levem à indicação dos prováveis desejos de cada leitor, ofertando-lhe a indicação dos melhores livros para pessoas com o seu perfil, potencializando as vendas.
Por outro lado, o cadastro de clientes e de suas respectivas aquisições feitas na loja física ou virtual, capacitariam o Analisador Neural a buscar na imensa gama de livros, periódicos e outras publicações disponíveis, aqueles que mais podem interessar ao cliente, novamente incrementando as vendas e o lucro das editoras ou livrarias.
Procedimento semelhante pode ser utilizado em bibliotecas públicas ou privadas para a identificação de livros semelhantes que poderiam interessar a cada leitor ou estudante. Desta forma, o Analisador Neural pode diminuir o esforço de busca por matéria ligada ao assunto pesquisado, trazendo ainda, notada facilidade na identificação de fontes diversas de pesquisa.
Como acima mencionado de maneira simplificada, a aplicação da inteligência artificial permeia muitas das ações relacionadas à leitura e aos respectivos negócios, sendo incontáveis suas aplicações.
No processo de manutenção de veículos, o Analisador Neural pode trazer uma enorme facilidade no diagnóstico de defeitos motores, elétricos e outros.
Dentre as principais vantagens para o uso desta tecnologia tem-se: redução do custo com pessoal, por meio da redução do quantitativo necessário de mão-de-obra altamente especializada; otimização do tempo de identificação dos defeitos; aumento da precisão e da certeza do diagnóstico; melhoria da satisfação do cliente pela redução dos tempos, tanto de diagnóstico, como de realização do serviço.
Por meio da classificação das características dos defeitos ocorridos, com sua detalhada especificação, juntamente com a informação adequada e pontual sobre algumas características do veículo e do condutor, é possível inferir com elevado grau de certeza qual o defeito provável do veículo, bem como as providências aconselhadas para a melhor solução do problema.
Para a empresa, em geral é desafiador definir quais produtos a serem lançados e de que maneira, tendo em mente a melhor aceitação e satisfação possível de seu público-alvo. Determinar e mensurar os pedidos a serem feitos para os fornecedores é outro ponto que, se bem planejado, tende a maximizar expressivamente as margens de lucro.
O Analisador Neural é uma excelente ferramenta para, com base nos casos de sucesso de lançamentos de produtos e no histórico de pedidos feitos aos fornecedores, auxiliar os gestores a tomarem as decisões mais vantajosas, reduzindo custos financeiros, de tempo e de mão de obra.
1) Na revenda, pode ser utilizado para:
- Definição do perfil de consumo da carteira de clientes já existente, proporcionando melhor direcionamento dos produtos a serem oferecidos para cada perfil e maximizando a chance de venda.
- Identificação e seleção de novos clientes em potencial, por similaridade com os clientes já existentes, para determinado produto ou linha de produtos.
2) No consumo, pode ser utilizado para:
- Entender o funcionamento do movimento de produtos na rede. Ao patrocinar um novo microfranqueado, possibilita estimar por similaridade com outros já existentes, que tipo de produto mais será movimentado por esse novo distribuidor e com qual frequência.
3) Na liderança e expansão de mercado consumidor, pode ser utilizado para:
- Identificar os prospectos com maior potencial para se tornarem microfranqueados, ou seja, de serem recrutados, de alcançarem altos níveis de liderança, de atingirem o consumo mínimo mensal, dentre outros.
- Estimar as chances de avanço de graduação/patamar/nível dos microfranqueados, baseadas em diversas variáveis importantes, por exemplo, número de pessoas na equipe e suas graduações, número de ativos, período do ciclo, etc.
Na saúde o Analisador Neural encontra um vastíssimo campo de aplicação como sistema de apoio a decisões médicas ou administrativas, tal como exemplificado resumidamente a seguir:
Após o paciente informar a seu médico um conjunto de características clínicas sobre os sintomas da doença que o acomete, também com eventuais dados de anamnese, o complexo mecanismo matemático processado pelo Analisador em relação a diagnósticos anteriores subsidiará o médico com a indicação possível da enfermidade em questão e, dependendo dos tipos de dados disponíveis, até com sugestão de tratamento inferido a partir da comparação com casos de sucesso análogos.
Na medida em que a complexidade e a evolução da doença tornam mais e mais crítico o tratamento do enfermo, a ágil e correta prescrição medicamentosa passa a ser de determinante valia para a recuperação e manutenção da vida do paciente.
Com vistas à evolução na recuperação do paciente, o Analisador Neural pode ser utilizado pelos médicos para identificar qual medicamento ou conjunto de medicamentos obteve maior taxa de sucesso em tratamentos semelhantes anteriores, tanto quanto quais procedimentos, em tese, devem ser observados para evitar complicações e piora do quadro clínico do doente.
Na recepção em postos de saúde, Unidades de Pronto Atendimento (UPA's) ou em hospitais, a classificação de risco tendente a indicar a urgência necessária para atendimento do paciente, pode ser otimizada sensivelmente pela utilização da tecnologia de classificação neural que, a partir da análise de similaridade com casos anteriores, permite inferir sobre a provável gravidade do caso do paciente.
O encaminhamento equivocado para profissional médico com especialidade diversa daquela indicada para a consulta do paciente enfermo, além de retardar o atendimento e gerar retrabalho pelo novo encaminhamento para o médico adequado, pode comprometer a necessidade de urgência e de tomada de providências médicas para o paciente.
Neste sentido, tal como faz na classificação de risco acima mencionada e com base no sucesso de encaminhamentos anteriores, o Analisador Neural permite indicar a especialidade médica adequada para tratar paciente com as características informadas.
A investigação policial encontra no Analisador Neural uma excelente ferramenta para a identificação, com expressivo grau de certeza, sobre a autoria de crimes e delitos.
A partir da análise de dados pré-existentes que indiquem tais subversões, a tecnologia neural permite inferir por semelhança qual o provável autor do malfeito, facilitando e acelerando a investigação em seus respectivos desdobramentos de coleta de provas, tomada de depoimentos, buscas, apreensões e outros, antes que, efetivamente, seja possível concluir sobre quem praticou o ato punível.
Tenha, por exemplo, o uso em centrais de flagrantes, onde se acolha a denúncia de cometimento de dado crime, como roubo, furto ou homicídio. A partir da pronta coleta de informações sobre as características do fato ocorrido, a autoridade policial, submentendo tais características ao Analisador Neural, pode - a depender dos dados anteriormente cadastrados sobre fatos semelhantes - obter a indicação precisa da possível autoria, a fim de que diligencie imediatamente no sentido de prender ou apreender o autor do crime em questão.
As vendas em geral envolvem alguns elementos, por si só, de complexo controle e administração, quais sejam: o produto em si (tipo, marca, especificação, unidade etc), os clientes, os vendedores, o tempo ou momento da venda, o canal de vendas, o recolhimento de tributos, as trocas ou devoluções, a logística para a entrega da mercadoria vendida, o faturamento e cobrança, os riscos e o marketing dentre outros.
Identificar ou maximizar a lucratividade em cada venda se mostra uma tarefa que demanda muita habilidade, conhecimento, estudo, registro histórico e, por vezes, a assunção de riscos sobre os quais, pouco ou nenhum controle de detém.
O Analisador Neural, como ferramenta de elevado poder matemático e capaz de gerar inteligência a partir do aprendizado com análise histórica de dados, consegue inferir diversos elementos sobre a venda e os fatores a ela relacionados. É inteligência artificial.
Tem-se como possibilidades de inferências de menor complexidade, e que podem ser obtidas por meio de modelagem dos dados sobre as vendas, por exemplo:
Quanto maior a quantidade de variáveis envolvidas na análise, maior a complexidade encontrada para se estabelecer uma correlação matemática e lógica entre elas. Assim sendo, tem-se como possibilidades de inferências de maior complexidade:
Além das inúmeras possibilidades de uso da tecnologia nas ações diretamente voltadas para as vendas, também tem grande aplicação na negociação com fornecedores, permitindo inclusive indicar, com base em dados de negociações anteriores, qual o comportamento ou abordagem mais adequada a ser adotada em cada negociação.
Muito pode ser obtido também em relação à identificação do canal de vendas adequado para a oferta de determinado produto, inclusive direcionando a compra de produtos afins para os quais o perfil do comprador ou o momento da compra indique uma maior chance de concretização da venda agregada.
Certamente além das aplicações sugeridas acima, o empreendedor pode vislumbrar inúmeras outras a partir de seu conhecimento e prática diárias, bastando modelar adequadamente os dados, para gerar a inteligência desejada e alcançar maiores ganhos em seus negócios, reduzindo perdas e minorando riscos de toda sorte.
Surgiu como uma derivação do software Analisador do Solo Urbano, sendo este o produto final da dissertação de mestrado em Computação Aplicada, defendida pelo engenheiro civil Carlos Cristiano Cabral na Universidade Estadual do Ceará (UECE) em 31 de maio de 2010, quando tinha 44 anos. O texto integral da dissertação está acessível em www.dominiopublico.gov.br.
A versão original do Analisador do Solo Urbano foi criada para fins didáticos, mas com concepção amplamente conectada com a auditoria fiscal, a fim de identificar distorções tributárias relacionadas à cobrança do IPTU pelo município de Fortaleza, área de amplo domínio e conhecimento do autor em virtude do cargo efetivo que exerce na Secretaria Municipal das Finanças (vide currículo a seguir).
Carlos Cristiano Cabral é engenheiro civil, mestre em computação aplicada, e auditor de tributos da Prefeitura de Fortaleza desde 2004, onde administrou o IPTU de 2006 a 2013. Foi perito imobiliário do Contencioso Administrativo Tributário por 2 anos e chefiou de 2015 a 2019 a Célula da Dívida Ativa na Procuradoria Geral do Município de Fortaleza. Foi professor concursado da Universidade de Fortaleza (UNIFOR), onde coordenou o curso de informática e lecionou disciplinas como Ciência dos Computadores, Processamento de Dados, Cálculo Numérico e Gráfico e Lógica de Programação.
É palestrante e instrutor em cursos de Direito, Computação e Administração Pública, havendo publicado nesta última área, o livro "Vivências de um gestor público" (RDS, 2012). Obteve o 1º lugar no Prêmio Sefin de Finanças Públicas Municipais, na categoria dissertação de mestrado, edição 2010. É autor do software Analisador do Solo Urbano, com registro no Instituto Nacional de Propriedade Industrial (INPI) em 2016. Deste software nasceu, por derivação, o Analisador Neural.
