Come utilizzare l'analisi cognitiva per ottenere risultati aziendali migliori?

Dati e analisi possono essere descritti come l'olio necessario per far funzionare i macchinari aziendali. L'oceano di dati disponibili in formati strutturati e non strutturati può essere utilizzato per arrivare a soluzioni che aiutano a prendere decisioni strategiche e di business. In altre parole, l'analisi dei dati è il processo che può guidare l'economia dell'organizzazione . Questo processo include l'ispezione, la pulizia, la trasformazione e la modellazione dei dati per recuperare informazioni utili che aiutano a trarre conclusioni e prendere decisioni.

L'approccio dell'analisi dei dati si è evoluto nel corso degli anni, passando da descrittivo a diagnostico, da predittivo a prescrittivo. Il prossimo cambiamento esemplare è verso l'analisi cognitiva che avanza al calcolo ad alte prestazioni combinando intelligenza artificiale ed elaborazione del linguaggio naturale , apprendimento automatico e tecniche di apprendimento profondo con l'analisi dei dati.

Come affermato in un rapporto, la dimensione del mercato dell'informatica cognitiva è stata valutata a 8,87 miliardi di dollari nel 2018 e si prevede che raggiungerà gli 87,39 miliardi di dollari entro il 2026 , con un CAGR del 31,6% dal 2019 al 2026. Il business che sta spostando la propria attenzione sull'analisi cognitiva è Sanità, BFSI, vendita al dettaglio, governo e difesa, IT e telecomunicazioni e altro ancora.

Per capire in che modo le aziende possono attingere ai sistemi di cognitive computing, cerchiamo innanzitutto di capire cos'è l'analisi cognitiva

Che cos'è l'analisi cognitiva?

L'analisi cognitiva imita il cervello umano per svolgere determinati lavori che consentono loro di trarre inferenze e approfondimenti dai modelli di dati esistenti. Questo aiuta le aziende a giungere a decisioni e conclusioni aziendali critiche sulla base dei dati esistenti.

La combinazione di tecnologie come semantica, algoritmi di intelligenza artificiale, machine learning, deep learning ed elaborazione del linguaggio naturale porta all'analisi cognitiva. L'analisi cognitiva diventa così più efficace dalle interazioni con i dati e gli esseri umani. Cercando tra tutti i dati presenti nella knowledge base, l'analisi cognitiva arriva a soluzioni in tempo reale.

Tutto si riduce a ottenere le informazioni giuste, nelle mani giuste al momento giusto. Le organizzazioni utilizzano l'analisi cognitiva per sfruttare fonti di dati non strutturate come immagini, e-mail, documenti di testo e post social per trovare risposte in tempo reale per arrivare a conclusioni.

Ora che abbiamo capito cos'è il cognitive computing, è tempo di esaminare i modi in cui l'analisi cognitiva sta avvantaggiando le aziende.

Risultati aziendali dall'analisi cognitiva

Il cognitive computing sta emergendo come la tecnologia che offre alle organizzazioni un vantaggio per ottenere vantaggi commerciali. Le organizzazioni che hanno adottato la tecnologia in una fase iniziale hanno beneficiato maggiormente dei risultati positivi dei loro investimenti.

Studi e sondaggi hanno dimostrato che il cognitive computing si sta rivelando il fattore chiave di differenziazione con una maggiore produttività ed efficienza per una rapida crescita del business. Il 65% dei primi utilizzatori di questa tecnologia la trova essenziale per la strategia e il successo di un'organizzazione. Il 58% dei primi utilizzatori lo trova cruciale e indispensabile per la trasformazione digitale di un'organizzazione e per rimanere competitivo.

Di seguito sono elencati alcuni dei casi in cui i primi utilizzatori della tecnologia cognitiva stanno cogliendo l'opportunità:

Acquisizione del cliente

Le organizzazioni stanno adottando un approccio algoritmico strategico alle vendite e al marketing utilizzando i dati cognitivi. L'attributo principale dell'approccio cognitivo è quello di vagliare enormi quantità di dati che aiuteranno ad arrivare a intuizioni significative. Il processo non si ferma qui. Con un'intelligenza simile a quella umana, l'analisi cognitiva può prevedere e consigliare soluzioni in base a tendenze e modelli.

Con l'analisi cognitiva, le aziende possono perfezionare i prezzi dei prodotti in base ai record di acquisto e alle tendenze del mercato, aumentando così le possibilità di acquisizione di clienti e portando alla crescita dei ricavi.

Per ottimizzare ulteriormente le vendite e il marketing, le inferenze possono essere tratte dal volume crescente che è fondamentale per indirizzare il pubblico. L'approccio dell'analisi cognitiva aiuta ad accelerare il processo di analisi dei dati per ottenere informazioni rilevanti. Questo aiuta quindi ad aumentare il processo decisionale per raggiungere, coinvolgere e mantenere relazioni di valore con i clienti .

Il coinvolgimento del cliente

L'analisi cognitiva può aiutare notevolmente le aziende a migliorare l'analisi dei dati business-to-customer che aiuta a identificare i bisogni e i desideri del consumatore e a soddisfarli meglio. L'analisi intelligente avvantaggia sia il consumatore che l'azienda.

I primi utilizzatori nel settore dell'eCommerce sono in grado di personalizzare l'esperienza del cliente con l'aiuto di inferenze cognitive. La tecnologia ha anche aiutato le aziende ad aumentare il coinvolgimento dei clienti e sta rispondendo rapidamente alle esigenze del mercato e dei clienti.

Migliorando il coinvolgimento e l'esperienza dei clienti con l'approccio cognitivo, i clienti più soddisfatti mostrano un maggiore coinvolgimento e fedeltà che sono fondamentali per una crescita sostenibile.

Servizio clienti migliorato

Automatizzando le operazioni di routine dell'assistenza clienti, gli agenti possono essere utilizzati meglio per interazioni di alto valore. Le organizzazioni che offrono assistenza ai clienti attraverso vari canali possono trarre grandi vantaggi dal cognitive computing in quanto migliora l'efficienza operativa.

L'analisi cognitiva e l'intelligenza artificiale combinate risolvono la maggior parte delle aree problematiche della scarsa esperienza del servizio clienti come mettere in attesa la chiamata per un lungo periodo di tempo, ripetere le stesse informazioni a agenti diversi ma il problema non viene risolto, opzioni IVR lunghe da raggiungere a un agente dal vivo e molti altri.

Gli assistenti cognitivi sono emotivamente intelligenti e simulano agenti dal vivo. Riconoscendo modelli, estraendo dati e imparando dall'esperienza, offrono un'interazione personalizzata attraverso l'elaborazione del linguaggio naturale.

Aumenta la produttività e l'efficienza

Le organizzazioni possono sfruttare la potenza dell'analisi cognitiva per superare i colli di bottiglia delle risorse, ottenendo al contempo preziose informazioni predittive, aumentando così la produttività e l'efficienza.

Indipendentemente dal settore a cui appartiene la tua organizzazione, il mantra per assumere un ruolo guida e rimanere competitivi in ​​questa era digitale è scoprire la strada più breve per ottenere i migliori risultati. Combinando le tecnologie dell'apprendimento automatico, dell'elaborazione parallela e dell'analisi sofisticata, è possibile trovare risposte a molte domande e fornire consigli per ricavare informazioni predittive.

I dati presenti in enormi quantità in diversi formati possono essere sfornati, il che non solo migliora la produttività e l'efficienza, ma aiuta nel processo decisionale e nella pianificazione.

Gestione del rischio

Poiché abbiamo discusso sul fatto che il cognitive computing può ingerire grandi quantità di dati per fornire informazioni e modelli significativi che forniscono raccomandazioni pertinenti molto più velocemente di quanto non facciano gli esseri umani. Il settore dei servizi finanziari si basa completamente sui dati che devono essere integrati con gli adempimenti normativi.

Il cognitive computing può trasformare i dati in qualsiasi forma, strutturata o non strutturata, da diverse fonti, fornendo così la capacità di mitigare i rischi aggiungendo valore, una migliore esperienza del cliente e una maggiore sicurezza e conformità.

In particolare, nel settore dei servizi finanziari basati sui dati , l'analisi cognitiva è un vantaggio in grado di aggregare informazioni da vari report, documenti e storie finanziarie e mediche migliorando la conformità riducendo i rischi.

Esempi e applicazioni di calcolo cognitivo

Il calcolo cognitivo viene utilizzato nelle attività necessarie per risolvere grandi quantità di dati in valutazioni significative. Ad esempio, nell'informatica, il cognitive computing e l'analisi dei big data identificano tendenze e modelli e comprendono il linguaggio umano per interagire con i clienti.

Alcuni dei settori che sono i primi ad adottare la tecnologia sono l'assistenza sanitaria, i servizi finanziari, la produzione e la vendita al dettaglio. Tuttavia, sfruttare i vantaggi dell'analisi cognitiva può aumentare la crescita dell'organizzazione in qualsiasi settore.

Di seguito sono indicati alcuni casi d'uso del cognitive computing che spiegano come i diversi settori si avvicinano alla trasformazione.

Assistenza sanitaria

Sia i medici che i pazienti possono beneficiare allo stesso modo. Il cognitive computing può gestire dati non strutturati da varie fonti come referti dei pazienti, anamnesi, diagnosi, condizioni e altro per fornire raccomandazioni ai medici. Questo aiuta i medici a prendere decisioni terapeutiche migliori e a fornire una migliore assistenza ai pazienti.

Le interpretazioni cognitive delle immagini possono rilevare il più piccolo dei dettagli che i radiologi umani potrebbero perdere o non comprendere. Le macchine sono comunque molto più capaci degli esseri umani di analizzare diversi tipi di immagini e modelli critici che possono fornire una migliore comprensione, quindi un trattamento e una cura del paziente migliori attraverso l'analisi cognitiva.

I pazienti/individui possono trarre vantaggio dalle macchine AI e dalla tecnologia cognitiva migliorando la loro salute sotto forma di dispositivi che acquisiranno le informazioni e forniranno raccomandazioni da esercizi personalizzati a piani dietetici, comportandosi come un allenatore di salute e fitness.

L'essenza è che l'intelligenza artificiale e la tecnologia cognitiva consentiranno al settore sanitario di fornire cure migliori, un migliore processo decisionale per i professionisti, una maggiore efficacia in termini di costi, responsabilizzazione del paziente, migliore salute e fitness.

[Leggi anche: Come l'analisi dei dati nel settore sanitario sta riducendo i costi ]

Al dettaglio

Analizzando le informazioni di base del consumatore e i dettagli del prodotto che il cliente sta cercando, l'analisi cognitiva può fornire suggerimenti personalizzati che soddisfano i criteri specificati.

L'intelligenza artificiale con tecnologia cognitiva raccoglie informazioni da varie fonti come i sentimenti dei social media, le preferenze degli utenti passate, le recensioni dei clienti e persino la posizione geografica per il tempo in cui si trova il cliente.

Con i dettagli non strutturati raccolti in diversi formati, i dati vengono agitati ed elaborati per creare la persona degli acquirenti in base ai dati demografici. L'intelligenza artificiale e il cognitive computing danno un senso a questi dati in base ai quali il rivenditore può coinvolgere i clienti esattamente in base ai criteri delle loro esigenze e preferenze.

Banca e finanza

Le banche hanno utilizzato i chatbot per interagire con i clienti e risolvere le loro domande . L'analisi cognitiva può analizzare le domande, i sentimenti, ecc. dei clienti per creare un proprio database.

Questo aiuta sia le banche che i clienti nella gestione dei prestiti analizzando le esigenze di prestito in base alle loro transazioni finanziarie, esigenze, query e molto altro. La categoria e la tipologia di prestito possono essere suggerite anche con questa tecnica. La creazione di nuovi prodotti sulla base di questi dati aiuta ad aumentare il portafoglio della banca.

I consulenti finanziari possono utilizzare questi dati raccolti da insight cognitivi per gestire i portafogli dei clienti, offrendo loro suggerimenti per il giusto tipo di prestiti e investimenti. I giusti consigli e i giusti ritorni porteranno solo a una migliore soddisfazione e coinvolgimento del cliente.

L'analisi cognitiva è utile anche per analizzare i dati per il processo decisionale e allarmare per i rischi di potenziali frodi. Anche diverse compagnie assicurative hanno iniziato a trarre vantaggio dall'analisi cognitiva

Esempi di analisi cognitiva

Alcuni esempi di analisi cognitive oggi in uso includono Cortana di Microsoft, Siri di Apple e Watson di IBM. Altri esempi di analisi cognitiva sono:

Royal Bank of Canada utilizza AI e ML per scansionare la cronologia delle transazioni e i modelli di utilizzo dei clienti per fornire loro soluzioni più personalizzate. L'analisi cognitiva ha aiutato la banca e i clienti con un migliore servizio clienti e prodotti finanziari personalizzati semplificando complessi meccanismi di sicurezza.

L'app Lark sfrutta l'IA e i dispositivi IoT per la salute per raccogliere dati in modo cognitivo e fornisce consigli sanitari personalizzati per trattamenti e fitness.

La società di servizi finanziari USAA è stata la prima ad adottare l'analisi cognitiva che controlla l'applicazione della politica per approvazioni e disapprovazioni.

Con il cognitive computing, i ricercatori dell'Università della California , a Los Angeles, sono stati in grado di identificare le persone con alterazioni del diabete estraendo le cartelle cliniche dei pazienti.

Analisi cognitiva con Appinventiv

Le soluzioni offerte da Appinventiv si rivolgono a diversi settori, progettati e formulati con l'obiettivo di soddisfare le mutevoli esigenze di marketing.

Appinventiv è orgogliosa di fornire servizi di analisi dei dati che hanno consentito alle organizzazioni di identificare le lacune e distribuire con successo soluzioni digitali a diversi livelli dell'organizzazione.

Ad esempio, Appinventiv ha fornito soluzioni e analisi dei dati di successo a un gigante delle telecomunicazioni con sede negli Stati Uniti. Offrendo una soluzione di prodotto incentrata sul cliente, abbiamo creato un ecosistema in grado di elaborare elevati volumi di dati per classificarli in base al comportamento e alle preferenze dei clienti.

Abbiamo lavorato con alcuni dei migliori marchi e idee innovative e non vediamo l'ora di trasformare la tua idea di business in realtà. Parla con il nostro esperto .

Incartare!

L'analisi cognitiva è la prossima grande novità che trasformerà il tuo business con soluzioni solide e agili. L'analisi cognitiva, essendo l'estensione della nostra intelligenza e abilità, ha il potenziale per rafforzare le capacità aziendali complessive. Non sarà un'esagerazione affermare che l'analisi cognitiva sta diventando un must per le aziende.

Domande frequenti

D. In che modo il cognitive computing migliora il business?

Il cognitive computing aiuta a migliorare i risultati aziendali:

• Analisi dei dati accurata
• Processi aziendali più snelli ed efficienti
• Servizio clienti e interazione migliorati

D. Quali sono le differenze tra l'analisi cognitiva e l'IA?

R. Di seguito sono riportate le principali differenze tra le due tecnologie:

• L'intelligenza artificiale utilizza ML, NLP, reti neurali e deep learning, mentre l'analisi cognitiva utilizza tutti questi elementi e l'analisi del sentimento.
• L'intelligenza artificiale ha la capacità di trovare modelli nei big data per apprendere e rivelare informazioni e fornire soluzioni a problemi complessi, mentre l'analisi cognitiva imita i pensieri umani nel trovare soluzioni a problemi complessi e nel processo decisionale.
• Lo scopo dell'IA è automatizzare i processi mentre l'analisi cognitiva migliora le capacità umane.

D. Quali sono gli attributi indispensabili dell'analisi cognitiva?

R. Con le tecnologie di autoapprendimento che utilizzano data mining, riconoscimento di modelli e NLP, l'analisi cognitiva imita l'intelligenza umana. Per ottenere ciò, deve avere i seguenti attributi:

• Dovrebbe essere adattabile ai dati dinamici in tempo reale e dovrebbe essere in grado di adattarsi al cambiamento dell'ambiente e dei dati.
• Dovrebbe essere interattivo con altri processori, dispositivi e piattaforme cloud.
• Dovrebbe essere iterativo e con stato.
• Dovrebbe essere contestuale e in grado di comprendere, identificare ed estrarre dati contestuali da informazioni strutturate e non strutturate.