- od mapy do modelu: indeks przestrzenny jako źródło cech dla uczenia maszynowego,
- cztery poziomy zaawansowania: statystyka przestrzenna, ML w hurtowni, modele fundamentowe i agenci AI,
- analityka bez przenoszenia danych: modele liczone bezpośrednio tam, gdzie znajdują się dane.

Przykłady wykorzystania analityki przestrzennej i modeli predykcyjnych w ekspansji sieci, prognozowaniu wyników, underwritingu oraz zarządzaniu ryzykiem.

Jak wskazać najlepsze lokalizacje dla nowych punktów, prognozować ich potencjalne przychody i uwzględnić efekt kanibalizacji istniejącej sieci.

Jak identyfikować koncentracje ekspozycji w portfelu oraz oceniać ryzyko związane z nowym wnioskiem lub lokalizacją.

Jak zadawać pytania dotyczące danych przestrzennych w języku naturalnym i zachować pełny wgląd w zapytania wygenerowane przez AI.

Jak CARTO współpracuje z chmurowymi hurtowniami danych i umożliwia prowadzenie analiz bez kopiowania danych do kolejnego środowiska.

Sesja pytań i odpowiedzi oraz podsumowanie najważniejszych zastosowań przedstawionych podczas webinaru.