Wie nutzt man Cognitive Analytics, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen?

Daten und Analysen können als das Öl beschrieben werden, das für den Betrieb der Geschäftsmaschinerie erforderlich ist. Der Datenozean, der sowohl in strukturierten als auch in unstrukturierten Formaten verfügbar ist, kann genutzt werden, um zu Lösungen zu gelangen, die bei strategischen und geschäftlichen Entscheidungen helfen. Mit anderen Worten, Datenanalyse ist der Prozess, der die Wirtschaftlichkeit der Organisation vorantreiben kann . Dieser Prozess umfasst das Untersuchen, Bereinigen, Transformieren und Modellieren von Daten, um nützliche Informationen abzurufen, die dabei helfen, Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen zu treffen.

Der Ansatz der Datenanalyse hat sich im Laufe der Jahre von der beschreibenden über die diagnostische bis hin zur prädiktiven und präskriptiven Analytik entwickelt. Die nächste exemplarische Verschiebung geht hin zu kognitiver Analytik, die sich zu High Performance Computing entwickelt, indem künstliche Intelligenz und Verarbeitung natürlicher Sprache , maschinelles Lernen und Deep-Learning-Techniken mit Datenanalyse kombiniert werden.

Wie in einem Bericht angegeben, wurde die Marktgröße von Cognitive Computing im Jahr 2018 auf 8,87 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2026 voraussichtlich 87,39 Milliarden US-Dollar erreichen , bei einer CAGR von 31,6 % von 2019 bis 2026. Das Unternehmen, das seinen Fokus auf kognitive Analysen verlagert, ist Gesundheitswesen, BFSI, Einzelhandel, Regierung und Verteidigung, IT und Telekommunikation und mehr.

Um zu verstehen, wie Unternehmen Cognitive-Computing-Systeme nutzen können, lassen Sie uns zunächst verstehen, was Cognitive Analytics ist

Was ist Cognitive Analytics?

Die kognitive Analytik ahmt das menschliche Gehirn nach, um bestimmte Aufgaben zu erledigen, die es ihnen ermöglichen, Rückschlüsse und Erkenntnisse aus den vorhandenen Datenmustern zu ziehen. Dies hilft Unternehmen, wichtige Geschäftsentscheidungen und Schlussfolgerungen auf der Grundlage vorhandener Daten zu treffen.

Die Kombination von Technologien wie Semantik, Algorithmen der künstlichen Intelligenz, maschinelles Lernen, Deep Learning und Verarbeitung natürlicher Sprache führt zu kognitiven Analysen. Cognitive Analytics wird also effektiver aus den Interaktionen mit Daten und Menschen. Durch das Durchsuchen der gesamten in der Wissensdatenbank vorhandenen Daten gelangen kognitive Analysen zu Echtzeitlösungen.

Es läuft alles darauf hinaus, die richtigen Informationen zur richtigen Zeit in die richtigen Hände zu bekommen. Unternehmen nutzen kognitive Analysen, um unstrukturierte Datenquellen wie Bilder, E-Mails, Textdokumente und Beiträge in sozialen Netzwerken zu nutzen, um Antworten in Echtzeit zu finden und Schlussfolgerungen zu ziehen.

Nachdem wir nun verstanden haben, was Cognitive Computing ist, ist es an der Zeit, sich anzusehen, wie Unternehmen von Cognitive Analytics profitieren.

Geschäftsergebnisse aus Cognitive Analytics

Cognitive Computing entwickelt sich zu der Technologie, die Unternehmen einen Vorteil verschafft, um Geschäftsvorteile zu erzielen. Organisationen, die die Technologie in einem frühen Stadium eingeführt haben, haben am meisten von den positiven Ergebnissen ihrer Investitionen profitiert.

Studien und Umfragen haben gezeigt, dass sich Cognitive Computing als wichtigstes Unterscheidungsmerkmal mit verbesserter Produktivität und Effizienz für schnelles Unternehmenswachstum erweist. 65 % der Early Adopters dieser Technologie halten sie für wesentlich für die Strategie und den Erfolg eines Unternehmens. 58 % der Early Adopters halten es für entscheidend und ein Muss für die digitale Transformation eines Unternehmens und um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Nachfolgend sind einige der Fälle aufgeführt, in denen die Early Adopters der kognitiven Technologie die Gelegenheit nutzen:

Kundengewinnung

Unternehmen verfolgen einen strategischen algorithmischen Ansatz für Vertrieb und Marketing, indem sie kognitive Daten verwenden. Das Hauptattribut des kognitiven Ansatzes besteht darin, riesige Datenmengen zu sichten, die dabei helfen, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Der Prozess hört hier nicht auf. Mit menschenähnlicher Intelligenz kann Cognitive Analytics Lösungen anhand von Trends und Mustern vorhersagen und empfehlen.

Mit Cognitive Analytics können Unternehmen die Produktpreise auf der Grundlage von Kaufaufzeichnungen und Markttrends verfeinern und so die Möglichkeit der Kundenakquise erhöhen und zu Umsatzwachstum führen.

Um Vertrieb und Marketing weiter zu optimieren, können die Rückschlüsse aus dem wachsenden Volumen gezogen werden, das für die Zielgruppenansprache entscheidend ist. Der Cognitive-Analytics-Ansatz hilft dabei, den Prozess der Datenanalyse zu beschleunigen, um relevante Erkenntnisse zu gewinnen. Dies hilft dann bei der Verbesserung der Entscheidungsfindung , um wertvolle Kundenbeziehungen zu erreichen, zu binden und zu pflegen .

Kundenbindung

Kognitive Analysen können Unternehmen dabei helfen, die Business-to-Customer-Datenanalyse zu verbessern, die dabei hilft, die Bedürfnisse und Wünsche der Verbraucher zu identifizieren und ihnen besser zu dienen. Von intelligenter Analytik profitieren Verbraucher und Unternehmen gleichermaßen.

Die Early Adopters in der E-Commerce-Branche sind in der Lage, das Kundenerlebnis mit Hilfe von kognitiven Inferenzen zu personalisieren. Die Technologie hat den Unternehmen auch dabei geholfen, das Kundenengagement zu steigern, und reagiert schnell auf Markt- und Kundenanforderungen.

Durch die Verbesserung der Kundenbindung und -erfahrung mit dem kognitiven Ansatz zeigen zufriedenere Kunden eine erhöhte Bindung und Loyalität, die für nachhaltiges Wachstum entscheidend sind.

Erweiterter Kundenservice

Durch die Automatisierung routinemäßiger Kundenbetreuungsvorgänge können die Agenten besser für hochwertige Interaktionen eingesetzt werden. Organisationen, die Kundenservice über verschiedene Kanäle anbieten, können in hohem Maße von Cognitive Computing profitieren, da es die betriebliche Effizienz verbessert.

Kognitive Analytik und künstliche Intelligenz lösen zusammen die meisten Problembereiche des schlechten Kundenserviceerlebnisses, wie z. B. das Halten des Anrufs für einen langen Zeitraum, das Wiederholen derselben Informationen an verschiedene Agenten, ohne dass das Problem gelöst wird, lange IVR-Optionen zu erreichen zu einem Live-Agenten und viele mehr.

Kognitive Assistenten sind emotional intelligent und simulieren lebende Agenten. Durch das Erkennen von Mustern, das Auswerten von Daten und das Lernen aus Erfahrungen bieten sie eine personalisierte Interaktion durch die Verarbeitung natürlicher Sprache.

Steigern Sie Produktivität und Effizienz

Unternehmen können die Leistungsfähigkeit der kognitiven Analyse nutzen, um Ressourcenengpässe zu überwinden und gleichzeitig wertvolle prädiktive Erkenntnisse zu gewinnen und so Produktivität und Effizienz zu steigern.

Unabhängig von der Branche, zu der Ihr Unternehmen gehört, besteht das Mantra, um in diesem digitalen Zeitalter die Führung zu übernehmen und wettbewerbsfähig zu bleiben, darin, den kürzesten Weg zu den besten Ergebnissen zu finden. Durch die Kombination der Technologien des maschinellen Lernens, der parallelen Verarbeitung und ausgefeilter Analytik kann man Antworten auf viele Fragen finden und Empfehlungen geben, um vorausschauende Erkenntnisse abzuleiten.

Daten, die in riesigen Mengen in verschiedenen Formaten vorhanden sind, können verarbeitet werden, was nicht nur die Produktivität und Effizienz verbessert, sondern auch bei der Entscheidungsfindung und Planung hilft.

Risikomanagement

Wie wir bereits besprochen haben, kann Cognitive Computing große Datenmengen aufnehmen, um aussagekräftige Erkenntnisse und Muster zu liefern, die viel schneller als Menschen relevante Empfehlungen liefern. Die Finanzdienstleistungsbranche ist vollständig auf Daten angewiesen, die mit regulatorischen Anforderungen integriert werden müssen.

Cognitive Computing kann die Daten in beliebiger Form, ob strukturiert oder unstrukturiert, aus verschiedenen Quellen verarbeiten und bietet so die Möglichkeit, Risiken zu mindern und gleichzeitig einen Mehrwert, ein besseres Kundenerlebnis sowie verbesserte Sicherheit und Compliance zu schaffen.

Insbesondere im datengesteuerten Finanzdienstleistungssektor ist Cognitive Analytics ein Segen, der Erkenntnisse aus verschiedenen Berichten, Dokumenten sowie Finanz- und Krankengeschichten zusammenfassen kann, um die Compliance zu verbessern und gleichzeitig Risiken zu reduzieren.

Beispiele und Anwendungen von Cognitive Computing

Cognitive Computing wird bei den Aufgaben eingesetzt, die erforderlich sind, um große Datenmengen in aussagekräftigen Bewertungen aufzulösen. Beispielsweise identifizieren Cognitive Computing und Big Data Analytics in der Informatik Trends und Muster und verstehen die menschliche Sprache, um mit Kunden zu interagieren.

Einige der Branchen, die die Technologie bereits früh einsetzen, sind Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Fertigung und Einzelhandel. Die Nutzung der Vorteile der kognitiven Analytik kann jedoch das Wachstum der Organisation in jedem Sektor ankurbeln.

Im Folgenden sind einige der Anwendungsfälle des Cognitive Computing aufgeführt, die erklären, wie verschiedene Branchen die Transformation angehen.

Gesundheitspflege

Sowohl Ärzte als auch Patienten können gleichermaßen profitieren. Cognitive Computing kann unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen wie Patientenberichten, Krankengeschichten, Diagnosen, Zuständen und mehr verwalten, um Ärzten Empfehlungen zu geben. Dies hilft Ärzten, bessere Behandlungsentscheidungen zu treffen und Patienten besser zu versorgen.

Kognitive Bildinterpretationen können die kleinsten Details erkennen, die menschliche Radiologen möglicherweise übersehen oder nicht verstehen. Maschinen sind sowieso viel besser als Menschen in der Lage, verschiedene Arten von Bildern und kritischen Mustern zu analysieren, die durch kognitive Analyse bessere Einblicke und damit eine bessere Behandlung und Patientenversorgung ermöglichen können.

Patienten/Einzelpersonen können von KI-Maschinen und kognitiver Technologie profitieren , indem sie ihre Gesundheit in Form von Geräten verbessern, die die Informationen erfassen und Empfehlungen von angepassten Übungen bis hin zu Ernährungsplänen geben und sich wie ein Gesundheits- und Fitnesstrainer verhalten.

Das Wesentliche ist, dass KI und kognitive Technologie die Gesundheitsbranche in die Lage versetzen werden, bessere Behandlungen, bessere Entscheidungsfindung für Ärzte, größere Kosteneffizienz, Patientenbefähigung sowie eine bessere Gesundheit und Fitness bereitzustellen.

[Lesen Sie auch: Wie Datenanalyse im Gesundheitswesen Kosten senkt ]

Einzelhandel

Durch die Analyse der grundlegenden Informationen des Verbrauchers und der Details des Produkts, nach dem der Kunde sucht, kann Cognitive Analytics personalisierte Vorschläge liefern, die die festgelegten Kriterien erfüllen.

KI mit kognitiver Technologie sammelt Informationen aus verschiedenen Quellen wie Stimmungen in sozialen Medien, frühere Benutzerpräferenzen, Kundenbewertungen und sogar den geografischen Standort für das Wetter am Standort des Kunden.

Mit den unstrukturierten Details, die in verschiedenen Formaten gesammelt werden, werden die Daten aufgewühlt und verarbeitet, um Käuferpersönlichkeiten basierend auf demografischen Merkmalen zu erstellen. KI und Cognitive Computing machen aus diesen Daten einen Sinn, auf deren Grundlage der Einzelhändler Kunden genau nach den Kriterien ihrer Bedürfnisse und Vorlieben ansprechen kann.

Banken und Finanzen

Banken verwenden Chatbots, um mit Kunden zu interagieren und deren Anfragen zu lösen . Die kognitive Analyse kann Kundenfragen, Stimmungen usw. analysieren, um eine eigene Datenbank zu erstellen.

Dies hilft sowohl Banken als auch Kunden beim Kreditmanagement, indem der Kreditbedarf basierend auf ihren Finanztransaktionen, Bedürfnissen, Anfragen und vielem mehr analysiert wird. Auch die Kategorie und die Art des Darlehens können mit dieser Technik vorgeschlagen werden. Die Erstellung neuer Produkte auf der Grundlage dieser Daten trägt dazu bei, das Portfolio der Bank zu erweitern.

Finanzberater können diese aus kognitiven Erkenntnissen gesammelten Daten verwenden, um Kundenportfolios zu verwalten und ihnen Vorschläge für die richtige Art von Krediten und Investitionen zu machen. Die richtige Beratung und die richtigen Rücksendungen führen nur zu einer besseren Kundenzufriedenheit und -bindung.

Die kognitive Analyse ist auch nützlich, um die Daten für die Entscheidungsfindung zu analysieren und auf die Risiken potenzieller Betrügereien aufmerksam zu machen. Auch mehrere Versicherungsunternehmen haben begonnen, die Vorteile der kognitiven Analytik zu nutzen

Beispiele für kognitive Analysen

Einige Beispiele für kognitive Analysen, die heute verwendet werden, sind Cortana von Microsoft, Siri von Apple und Watson von IBM. Andere Beispiele für kognitive Analysen sind:

Die Royal Bank of Canada verwendet KI und ML, um die Transaktionsverläufe und Nutzungsmuster von Kunden zu scannen und ihnen personalisiertere Lösungen anzubieten. Kognitive Analytik hat der Bank und den Kunden durch die Vereinfachung komplexer Sicherheitsmechanismen zu einem besseren Kundenservice und personalisierten Finanzprodukten verholfen.

Die Lark-App nutzt KI- und Gesundheits-IoT-Geräte, um Daten kognitiv zu sammeln, und bietet personalisierte Gesundheitsratschläge für Behandlungen und Fitness.

Das Finanzdienstleistungsunternehmen USAA war der frühe Anwender von kognitiver Analyse, die den Richtlinienantrag auf Genehmigungen und Ablehnungen prüft.

Mit Cognitive Computing konnten Forscher der University of California , Los Angeles, Menschen mit Diabetes-Veränderungen identifizieren, indem sie die Patientenakten durchsuchten.

Kognitive Analytik mit Appinventiv

Die von Appinventiv angebotenen Lösungen richten sich an verschiedene Branchen, die mit einem Fokus auf die Erfüllung sich ständig ändernder Marketinganforderungen entwickelt und formuliert werden.

Appinventiv ist stolz darauf, Datenanalysedienste anzubieten , die es Unternehmen ermöglicht haben, Lücken zu identifizieren und digitale Lösungen auf verschiedenen Ebenen der Organisation erfolgreich einzusetzen.

Beispielsweise hat Appinventiv einem in den USA ansässigen Telekommunikationsgiganten erfolgreiche Datenanalysen und Lösungen bereitgestellt. Durch das Angebot einer kundenorientierten Produktlösung haben wir ein Ökosystem geschaffen, das große Datenmengen verarbeiten kann, um sie nach Kundenverhalten und -präferenzen zu klassifizieren.

Wir haben mit einigen der besten innovativen Marken und Ideen zusammengearbeitet und sind bestrebt, Ihre Geschäftsidee in die Realität umzusetzen. Sprechen Sie mit unserem Experten .

Einpacken!

Cognitive Analytics ist das nächste große Ding, das Ihr Unternehmen mit robusten und agilen Lösungen verändern wird. Kognitive Analytik ist die Erweiterung unserer Intelligenz und unserer Fähigkeiten und hat das Potenzial, die gesamten Geschäftsfähigkeiten zu stärken. Es ist keine Übertreibung zu sagen, dass Cognitive Analytics zu einem Muss für Unternehmen wird.

Häufig gestellte Fragen

F. Wie verbessert Cognitive Computing das Geschäft?

Cognitive Computing hilft bei der Verbesserung der Geschäftsergebnisse durch:

• Genaue Datenanalyse
• Schlankere und effizientere Geschäftsprozesse
• Verbesserter Kundenservice und Interaktion

F. Was sind die Unterschiede zwischen Cognitive Analytics und KI?

A. Im Folgenden sind die Hauptunterschiede zwischen den beiden Technologien aufgeführt:

• KI verwendet ML, NLP, neuronale Netze und Deep Learning, während kognitive Analysen all dies und Stimmungsanalysen verwenden.
• KI hat die Fähigkeit, Muster in Big Data zu finden, um Informationen zu lernen und offenzulegen und Lösungen für komplexe Probleme zu liefern, während die kognitive Analytik menschliche Gedanken nachahmt, um Lösungen für komplexe Probleme zu finden und Entscheidungen zu treffen.
• Der Zweck der KI ist die Automatisierung von Prozessen, während die kognitive Analytik die menschlichen Fähigkeiten verbessert.

F. Was sind die Must-Have-Attribute der kognitiven Analyse?

A. Mit selbstlernenden Technologien, die Data Mining, Mustererkennung und NLP verwenden, ahmt die kognitive Analyse die menschliche Intelligenz nach. Um dies zu erreichen, muss es die folgenden Attribute haben:

• Es sollte sich in Echtzeit an die dynamischen Daten anpassen und sich anpassen können, wenn sich die Umgebung und die Daten ändern.
• Es sollte mit anderen Prozessoren, Geräten und Cloud-Plattformen interaktiv sein.
• Es sollte iterativ und zustandsbehaftet sein.
• Es sollte kontextbezogen sein und in der Lage sein, kontextbezogene Daten aus strukturierten und unstrukturierten Informationen zu verstehen, zu identifizieren und zu extrahieren.