Wiskunde + data = betere beurs

Hoe AI voor een interessantere beurs zorgt

Jeroen van Onselen
Beurs- en congresorganisatie RAI Amsterdam gaat een AI-gestuurde recommender inzetten voor haar evenementen. Hoe werkt dat?

De RAI doet dit niet zelf, maar werkt samen met ORTEC, dienstverlener op het gebied van optimalisatietechnologie, data science en artificial intelligence. Het bedrijf vindt sinds 1981 al toepassingen van wiskunde en IT voor het in het bedrijfsleven.

Machine learing en user modeling voor de RAI

Pieter Bons, data scientist bij ORTEC, legt uit wat de kracht is van het systeem, waarvoor AI-technieken als machine learning, data mining en user modeling worden ingezet.

'Recommenders zijn vooral zo interessant omdat ze iets menselijks in zich hebben. Met een unieke combinatie van algoritmes zijn we in staat om de kennis over gebruikers te mobiliseren en de balans te vinden tussen interesse, inspiratie en verleiding.'

'Zo kunnen we gegevens, zoals reviews of gedrag, vertalen naar relevante, gepersonaliseerde, maar soms ook verrassende aanbevelingen. Onderscheidend is dat onze technologie beslissingen ook baseert op data over het gedrag van álle gebruikers. Zo wordt de collectieve intelligentie van de gehele gebruiksgroep omgezet naar een rode draad door de content. Dit leidt tot minder irrelevante informatie, meer betrokkenheid en meer tevreden bezoekers.'

Betere beurservaringen door AI

Hoe merkt de beursbezoeker iets van de AI-technologie?

Bons: 'In het geval van RAI kunnen inzichten uit de recommender straks bijvoorbeeld ook worden gebruikt om de beursruimte slimmer in te richten, in lijn met de informatiebehoeften van bezoekers. Ook kan men nieuwe onderwerpen ontdekken die op een beurs behandeld moeten worden.'

 

 

afbeelding van Jeroen van Onselen

Jeroen van Onselen | Redacteur

Bekijk alle artikelen van Jeroen