Bagaimana cara menggunakan Analisis Kognitif untuk Mencapai Hasil Bisnis yang Lebih Baik?

Data dan analitik dapat digambarkan sebagai minyak yang dibutuhkan untuk menjalankan mesin bisnis. Lautan data yang tersedia dalam format terstruktur dan tidak terstruktur dapat digunakan untuk sampai pada solusi yang membantu dalam membuat keputusan strategis dan bisnis. Dengan kata lain, analisis data adalah proses yang dapat menggerakkan perekonomian organisasi . Proses ini mencakup pemeriksaan, pembersihan, transformasi, dan pemodelan data untuk mendapatkan kembali informasi yang berguna yang membantu dalam mencapai kesimpulan dan pengambilan keputusan.

Pendekatan analitik data telah berkembang selama bertahun-tahun dari Descriptive to Diagnostic to Predictive to Prescriptive analytics. Pergeseran contoh berikutnya adalah menuju analitik kognitif yang maju ke komputasi berperforma tinggi dengan menggabungkan kecerdasan buatan dan pemrosesan bahasa alami , pembelajaran mesin, dan teknik pembelajaran mendalam dengan analitik data.

Sebagaimana dinyatakan dalam sebuah laporan, ukuran pasar komputasi Kognitif bernilai $8,87 miliar pada 2018 dan diproyeksikan mencapai $87,39 miliar pada 2026 , dengan CAGR 31,6% dari 2019 hingga 2026. Bisnis yang mengalihkan fokus mereka ke analitik kognitif adalah Perawatan Kesehatan, BFSI, Ritel, Pemerintah dan Pertahanan, IT & Telekomunikasi, dan banyak lagi.

Untuk memahami bagaimana bisnis dapat memanfaatkan sistem komputasi kognitif, mari kita pahami terlebih dahulu apa itu analitik kognitif

Apa itu Analisis Kognitif?

Analisis kognitif meniru otak manusia untuk melakukan pekerjaan tertentu yang memungkinkan mereka menarik kesimpulan dan wawasan dari pola data yang ada. Ini membantu bisnis untuk sampai pada keputusan dan kesimpulan bisnis penting berdasarkan data yang ada.

Kombinasi teknologi seperti Semantik, algoritme kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan pemrosesan bahasa alami menghasilkan analitik kognitif. Analisis kognitif dengan demikian menjadi lebih efektif dari interaksi dengan data dan manusia. Dengan mencari melalui seluruh data yang ada di basis pengetahuan, analitik kognitif sampai pada solusi waktu nyata.

Semuanya bermuara untuk mendapatkan informasi yang tepat, di tangan yang tepat pada waktu yang tepat. Organisasi menggunakan analitik kognitif untuk memanfaatkan sumber data tidak terstruktur seperti gambar, email, dokumen teks, dan pos sosial untuk menemukan jawaban waktu nyata untuk sampai pada kesimpulan.

Sekarang kita telah memahami apa itu komputasi kognitif, saatnya untuk melihat bagaimana analisis kognitif bermanfaat bagi bisnis.

Hasil Bisnis dari Analisis Kognitif

Komputasi kognitif muncul sebagai teknologi yang memberikan keunggulan bagi organisasi untuk mendapatkan keuntungan bisnis. Organisasi yang mengadopsi teknologi pada tahap awal telah mendapat manfaat paling banyak dari hasil positif dari investasi mereka.

Studi dan survei telah menunjukkan bahwa komputasi kognitif terbukti menjadi pembeda utama dengan peningkatan produktivitas dan efisiensi untuk pertumbuhan bisnis yang cepat. 65% dari pengadopsi awal teknologi ini merasa penting untuk strategi dan kesuksesan organisasi. 58% pengadopsi awal menganggapnya penting dan harus dimiliki untuk transformasi digital organisasi dan untuk tetap kompetitif.

Tercantum di bawah ini adalah beberapa kasus di mana pengadopsi awal teknologi kognitif mengambil kesempatan:

Akuisisi Pelanggan

Organisasi mengambil pendekatan algoritmik strategis untuk penjualan dan pemasaran dengan menggunakan data kognitif. Atribut utama dari pendekatan kognitif adalah menyaring sejumlah besar data yang akan membantu dalam mencapai wawasan yang bermakna. Prosesnya tidak berhenti di sini. Dengan kecerdasan seperti manusia, analitik kognitif dapat memprediksi dan merekomendasikan solusi dari tren dan pola.

Dengan analitik kognitif, perusahaan dapat memperbaiki harga produk berdasarkan catatan pembelian, dan tren pasar, sehingga meningkatkan kemungkinan akuisisi pelanggan dan mengarah pada pertumbuhan pendapatan.

Untuk lebih mengoptimalkan penjualan dan pemasaran, kesimpulan dapat diambil dari volume yang berkembang yang sangat penting untuk menargetkan audiens. Pendekatan analitik kognitif membantu mempercepat proses analitik data untuk mendapatkan wawasan yang relevan. Hal ini kemudian membantu dalam meningkatkan pengambilan keputusan untuk menjangkau, melibatkan, dan memelihara hubungan pelanggan yang berharga .

Keterlibatan pelanggan

Analisis kognitif dapat sangat membantu perusahaan untuk meningkatkan analisis data bisnis-ke-pelanggan yang membantu dalam mengidentifikasi kebutuhan dan keinginan konsumen dan melayani mereka dengan lebih baik. Analisis cerdas menguntungkan konsumen dan perusahaan.

Pengadopsi awal dalam industri eCommerce dapat mempersonalisasi pengalaman pelanggan dengan bantuan kesimpulan kognitif. Teknologi ini juga telah membantu perusahaan dalam meningkatkan keterlibatan pelanggan dan dengan cepat merespons kebutuhan pasar dan pelanggan.

Dengan meningkatkan keterlibatan dan pengalaman pelanggan dengan pendekatan kognitif, pelanggan yang lebih puas menunjukkan peningkatan keterlibatan dan loyalitas yang sangat penting untuk pertumbuhan yang berkelanjutan.

Layanan Pelanggan yang Ditingkatkan

Dengan mengotomatisasi operasi layanan pelanggan rutin, agen dapat dimanfaatkan lebih baik untuk interaksi bernilai tinggi. Organisasi yang menawarkan layanan pelanggan melalui berbagai saluran dapat sangat diuntungkan dari komputasi kognitif karena meningkatkan efisiensi operasional.

Analisis kognitif dan kecerdasan buatan digabungkan menyelesaikan sebagian besar area rasa sakit dari pengalaman layanan pelanggan yang buruk seperti menunda panggilan untuk jangka waktu yang lama, mengulangi informasi yang sama ke agen yang berbeda namun masalah tidak terselesaikan, opsi IVR yang lama untuk dijangkau ke agen langsung, dan banyak lagi.

Asisten kognitif cerdas secara emosional dan mensimulasikan agen langsung. Dengan mengenali pola, menambang data, dan belajar dari pengalaman, mereka menawarkan interaksi yang dipersonalisasi melalui pemrosesan bahasa alami.

Meningkatkan Produktivitas dan Efisiensi

Organisasi dapat memanfaatkan kekuatan analitik kognitif untuk mengatasi kemacetan sumber daya sambil mendapatkan wawasan prediktif yang berharga, sehingga meningkatkan produktivitas dan efisiensi.

Terlepas dari industri tempat organisasi Anda berada, mantra untuk memimpin dan tetap kompetitif di era digital ini adalah menemukan jalan terpendek menuju hasil terbaik. Dengan menggabungkan teknologi pembelajaran mesin, pemrosesan paralel, dan analitik canggih, seseorang dapat menemukan jawaban atas banyak pertanyaan dan memberikan rekomendasi untuk memperoleh wawasan prediktif.

Data yang ada dalam jumlah yang sangat besar dalam format yang beragam dapat diaduk yang tidak hanya meningkatkan produktivitas dan efisiensi tetapi juga membantu dalam pengambilan keputusan dan perencanaan.

Manajemen risiko

Seperti yang telah kita diskusikan bahwa komputasi kognitif dapat menyerap data dalam jumlah besar untuk memberikan wawasan dan pola yang bermakna, memberikan rekomendasi yang relevan jauh lebih cepat daripada yang dilakukan manusia. Industri jasa keuangan sepenuhnya mengandalkan data yang harus terintegrasi dengan kepatuhan regulasi.

Komputasi kognitif dapat mengaduk data dalam bentuk apa pun, baik terstruktur atau tidak terstruktur, dari berbagai sumber, sehingga memberikan kemampuan untuk mengurangi risiko sekaligus menambah nilai, pengalaman pelanggan yang lebih baik, serta meningkatkan keamanan dan kepatuhan.

Secara khusus, di sektor layanan keuangan berbasis data , analitik kognitif adalah anugerah yang dapat mengumpulkan wawasan dari berbagai laporan, dokumen, dan sejarah keuangan dan medis meningkatkan kepatuhan sekaligus mengurangi risiko.

Contoh dan Aplikasi Komputasi Kognitif

Komputasi kognitif digunakan dalam tugas-tugas yang diperlukan untuk menyelesaikan sejumlah besar data dalam penilaian yang bermakna. Misalnya, dalam ilmu komputer, komputasi kognitif dan analitik data besar mengidentifikasi tren dan pola serta memahami bahasa manusia untuk berinteraksi dengan pelanggan.

Beberapa industri yang merupakan pengadopsi awal teknologi ini adalah perawatan kesehatan, jasa keuangan, manufaktur, dan ritel. Namun, memanfaatkan manfaat analitik kognitif dapat meningkatkan pertumbuhan organisasi di sektor apa pun.

Disebutkan di bawah ini adalah beberapa kasus penggunaan komputasi kognitif yang menjelaskan bagaimana berbagai industri mendekati transformasi.

Kesehatan

Baik dokter maupun pasien dapat memperoleh manfaat yang sama. Komputasi kognitif dapat mengelola data tidak terstruktur dari berbagai sumber seperti laporan pasien, riwayat medis, diagnosis, kondisi, dan lainnya untuk membuat rekomendasi kepada praktisi medis. Ini membantu dokter dalam membuat keputusan pengobatan yang lebih baik dan memberikan perawatan pasien yang lebih baik.

Interpretasi gambar kognitif dapat mendeteksi detail terkecil yang mungkin terlewatkan atau tidak dipahami oleh ahli radiologi manusia. Bagaimanapun, mesin jauh lebih mampu daripada manusia dalam menganalisis berbagai jenis gambar dan pola kritis yang dapat memberikan wawasan yang lebih baik, sehingga perawatan dan perawatan pasien yang lebih baik melalui analisis kognitif.

Pasien/individu dapat memperoleh manfaat dari mesin AI dan teknologi kognitif dengan meningkatkan kesehatan mereka dalam bentuk perangkat yang akan menangkap informasi dan akan memberikan rekomendasi dari latihan yang disesuaikan hingga rencana diet, berperilaku seperti pelatih kesehatan dan kebugaran.

Intinya adalah bahwa AI dan teknologi kognitif akan memberdayakan industri perawatan kesehatan untuk memberikan perawatan yang lebih baik, pengambilan keputusan yang lebih baik bagi para praktisi, efektivitas biaya yang lebih besar, pemberdayaan pasien, dan kesehatan serta kebugaran yang lebih baik.

[Baca Juga: Bagaimana analitik data dalam perawatan kesehatan mengurangi biaya ]

Eceran

Dengan menganalisis informasi dasar konsumen dan detail produk yang dicari pelanggan, analitik kognitif dapat memberikan saran yang dipersonalisasi yang memenuhi kriteria yang ditentukan.

AI dengan teknologi kognitif mengumpulkan informasi dari berbagai sumber seperti sentimen media sosial, preferensi pengguna sebelumnya, ulasan pelanggan, dan bahkan lokasi geografis untuk cuaca di lokasi pelanggan.

Dengan detail tidak terstruktur yang dikumpulkan dalam format berbeda, data dikumpulkan dan diproses untuk membuat persona pembeli berdasarkan demografi. AI dan komputasi kognitif memahami data ini berdasarkan mana pengecer dapat melibatkan pelanggan tepat pada kriteria kebutuhan dan preferensi mereka.

Perbankan dan Keuangan

Bank telah menggunakan chatbots untuk berinteraksi dengan pelanggan untuk menyelesaikan pertanyaan mereka . Analisis kognitif dapat menganalisis pertanyaan pelanggan, sentimen, dll. untuk membuat database sendiri.

Ini membantu bank dan pelanggan dalam manajemen pinjaman dengan menganalisis kebutuhan pinjaman berdasarkan transaksi keuangan, kebutuhan, pertanyaan, dan banyak lagi. Kategori dan jenis pinjaman juga dapat disarankan dengan teknik ini. Menciptakan produk baru berdasarkan data ini membantu dalam meningkatkan portofolio bank.

Penasihat keuangan dapat menggunakan data yang dikumpulkan dari wawasan kognitif ini untuk mengelola portofolio pelanggan, menawarkan mereka saran untuk jenis pinjaman dan investasi yang tepat. Saran yang tepat dan pengembalian yang tepat hanya akan menghasilkan kepuasan dan keterlibatan pelanggan yang lebih baik.

Analisis kognitif juga bermanfaat untuk menganalisis data untuk pengambilan keputusan dan mengkhawatirkan risiko potensi penipuan. Beberapa perusahaan asuransi juga mulai memanfaatkan analitik kognitif

Contoh Analisis Kognitif

Beberapa contoh analitik kognitif yang digunakan saat ini termasuk Cortana dari Microsoft, Siri dari Apple, dan Watson dari IBM. Contoh lain dari analitik kognitif adalah:

Royal Bank of Canada menggunakan AI dan ML untuk memindai riwayat transaksi dan pola penggunaan klien untuk memberi mereka solusi yang lebih personal. Analisis kognitif telah membantu bank dan klien dengan layanan pelanggan yang lebih baik, dan produk keuangan yang dipersonalisasi dengan menyederhanakan mekanisme keamanan yang kompleks.

Aplikasi Lark memanfaatkan AI dan perangkat IoT kesehatan untuk mengumpulkan data secara kognitif dan memberikan saran kesehatan yang dipersonalisasi untuk perawatan dan kebugaran.

Perusahaan jasa keuangan USAA telah menjadi pengadopsi awal analitik kognitif yang memeriksa aplikasi kebijakan untuk persetujuan dan penolakan.

Dengan komputasi kognitif, para peneliti di University of California , Los Angeles mampu mengidentifikasi perubahan diabetes dengan menambang catatan pasien.

Analisis Kognitif dengan Appinventiv

Solusi yang ditawarkan oleh Appinventiv memenuhi beragam industri yang dirancang dan diformulasikan dengan fokus pada pemenuhan kebutuhan pemasaran yang selalu berubah.

Appinventiv bangga dalam menyediakan layanan analisis data yang memungkinkan organisasi mengidentifikasi kesenjangan dan berhasil menerapkan solusi digital di berbagai tingkat organisasi.

Misalnya, Appinventiv telah memberikan analisis dan solusi data yang sukses untuk raksasa telekomunikasi yang berbasis di AS. Dengan menawarkan solusi produk yang berpusat pada pelanggan, kami menciptakan ekosistem yang dapat memproses data dalam jumlah besar untuk mengklasifikasikannya sesuai dengan perilaku dan preferensi pelanggan.

Kami telah bekerja dengan beberapa merek dan ide inovatif terbaik dan ingin mengubah ide bisnis Anda menjadi kenyataan. Bicaralah dengan ahli kami .

Bungkus!

Analisis kognitif adalah hal besar berikutnya yang akan mengubah bisnis Anda dengan solusi yang kuat dan gesit. Analisis kognitif sebagai perpanjangan dari kecerdasan dan keterampilan kami, memiliki potensi untuk memperkuat kemampuan bisnis secara keseluruhan. Tidaklah berlebihan untuk mengatakan bahwa analitik kognitif menjadi hal yang harus dimiliki oleh bisnis.

FAQ

T. Bagaimana komputasi kognitif meningkatkan bisnis?

Komputasi kognitif membantu dalam meningkatkan hasil bisnis dengan:

• Analisis data yang akurat
• Proses bisnis yang lebih ramping dan efisien
• Peningkatan layanan pelanggan dan interaksi

T. Apa perbedaan antara analitik kognitif dan AI?

A. Berikut adalah perbedaan utama antara kedua teknologi tersebut:

• AI menggunakan ML, NLP, jaringan saraf, dan pembelajaran mendalam sedangkan analisis kognitif menggunakan semua ini dan analisis sentimen.
• AI memiliki kemampuan untuk menemukan pola dalam data besar untuk mempelajari dan mengungkapkan informasi dan memberikan solusi untuk masalah yang kompleks sedangkan analitik kognitif meniru pemikiran manusia dalam menemukan solusi untuk masalah kompleks dan pengambilan keputusan.
• Tujuan AI adalah untuk mengotomatisasi proses sedangkan analitik kognitif meningkatkan kemampuan manusia.

T. Apa saja atribut analitik kognitif yang harus dimiliki?

A. Dengan teknologi belajar mandiri yang menggunakan penambangan data, pengenalan pola, dan NLP, analitik kognitif meniru kecerdasan manusia. Untuk mencapai ini, ia harus memiliki atribut berikut:

• Itu harus adaptif dengan data dinamis secara real-time dan harus dapat menyesuaikan dengan perubahan lingkungan dan data.
• Itu harus interaktif dengan prosesor, perangkat, dan platform cloud lainnya.
• Itu harus iteratif dan stateful.
• Itu harus kontekstual dan mampu memahami, mengidentifikasi dan menggali data kontekstual dari informasi terstruktur dan tidak terstruktur.