コグニティブアナリティクスを使用してより良いビジネス成果を達成する方法は？

データと分析は、ビジネス機械を実行するために必要なオイルとして説明できます。 構造化された形式と構造化されていない形式の両方で利用可能な大量のデータを使用して、戦略的およびビジネス上の決定を行うのに役立つソリューションに到達できます。 言い換えれば、データ分析は組織の経済を推進できるプロセスです。 このプロセスには、データの検査、クリーニング、変換、およびモデリングが含まれ、結論と意思決定に到達するのに役立つ有用な情報を取得します。

データ分析のアプローチは、記述的分析から診断的分析、予測的分析、処方的分析へと何年にもわたって進化してきました。 次の模範的な変化は、人工知能と自然言語処理、機械学習、深層学習技術をデータ分析と組み合わせることにより、認知分析を高性能コンピューティングに進めることです。

レポートに記載されているように、コグニティブコンピューティングの市場規模は、2018年に88.7億ドルと評価され、2026年までに873.9億ドルに達し、2019年から2026年までのCAGRは31.6％になると予測されています。ヘルスケア、BFSI、小売、政府と防衛、ITとテレコムなど。

企業がコグニティブコンピューティングシステムをどのように活用できるかを理解するために、まずコグニティブ分析とは何かを理解しましょう

コグニティブアナリティクスとは何ですか？

認知分析は、人間の脳を模倣して、既存のデータパターンから推論と洞察を引き出すことを可能にする特定の仕事をします。 これは、企業が既存のデータに基づいて重要なビジネス上の意思決定と結論に到達するのに役立ちます。

セマンティクス、人工知能のアルゴリズム、機械学習、深層学習、自然言語処理などのテクノロジーを組み合わせることで、認知分析が実現します。 したがって、認知分析は、データや人間との相互作用からより効果的になります。 ナレッジベースに存在するデータ全体を検索することにより、コグニティブ分析はリアルタイムソリューションに到達します。

つまり、適切な情報を適切なタイミングで適切な手に渡せるようにすることです。 組織は、認知分析を使用して、画像、電子メール、テキストドキュメント、ソーシャル投稿などの非構造化データソースを利用して、結論に到達するためのリアルタイムの回答を見つけています。

コグニティブコンピューティングとは何かを理解したので、今度はコグニティブ分析がビジネスにどのように役立つかを調べます。

コグニティブ分析からのビジネス成果

コグニティブコンピューティングは、組織にビジネス上の優位性を獲得するための優位性を提供するテクノロジーとして浮上しています。 早い段階でテクノロジーを採用した組織は、投資のプラスの結果から最も恩恵を受けています。

調査と調査によると、コグニティブコンピューティングは、急速なビジネスの成長に向けて生産性と効率を向上させる重要な差別化要因であることが証明されています。 このテクノロジーを早期に採用した人の65％は、組織の戦略と成功に不可欠であると感じています。 アーリーアダプターの58％は、組織のデジタルトランスフォーメーションに不可欠であり、競争力を維持するために必須であると考えています。

以下にリストされているのは、コグニティブテクノロジーの早期採用者がチャンスをつかんでいるケースのいくつかです。

顧客獲得

組織は、コグニティブデータを使用して、販売とマーケティングに戦略的なアルゴリズムアプローチを採用しています。 認知的アプローチの主な属性は、意味のある洞察に到達するのに役立つ膨大な量のデータをふるいにかけることです。 プロセスはここで止まりません。 人間のようなインテリジェンスにより、コグニティブ分析はトレンドとパターンからソリューションを予測および推奨できます。

コグニティブ分析を使用すると、企業は購入記録と市場動向に基づいて製品の価格を調整できるため、顧客獲得の可能性が高まり、収益の増加につながります。

販売とマーケティングをさらに最適化するために、オーディエンスをターゲットにするために重要なボリュームの増加から推論を引き出すことができます。 コグニティブ分析アプローチは、関連する洞察を得るためにデータ分析のプロセスをスピードアップするのに役立ちます。 これは、貴重な顧客関係に到達し、関与し、維持するための意思決定を強化するのに役立ちます。

カスタマーエンゲージメント

コグニティブ分析は、企業が企業から顧客へのデータ分析を改善するのに大いに役立ちます。これは、消費者のニーズと要望を特定し、それらにより良いサービスを提供するのに役立ちます。 インテリジェントな分析は、消費者と企業の両方に利益をもたらします。

eコマース業界の早期採用者は、認知的推論の助けを借りて顧客体験をパーソナライズすることができます。 このテクノロジーは、企業が顧客エンゲージメントを高めるのにも役立ち、市場と顧客のニーズに迅速に対応しています。

顧客エンゲージメントとコグニティブアプローチの経験を強化することにより、より満足している顧客は、持続可能な成長に不可欠なエンゲージメントと忠誠心の向上を示します。

強化されたカスタマーサービス

日常的なカスタマーケア業務を自動化することにより、エージェントは価値の高いやり取りにうまく活用できます。 さまざまなチャネルを通じて顧客サービスを提供している組織は、運用効率が向上するため、コグニティブコンピューティングの恩恵を受けることができます。

コグニティブ分析と人工知能を組み合わせることで、顧客サービスエクスペリエンスの低下による問題のほとんどを解決できます。たとえば、通話を長期間保留にしたり、同じ情報を別のエージェントに繰り返したりしても、問題は解決せず、長いIVRオプションを利用できます。ライブエージェントなどに。

認知アシスタントは感情的に知的で、生きているエージェントをシミュレートします。 パターンを認識し、データをマイニングし、経験から学ぶことで、自然言語処理を通じてパーソナライズされた対話を提供します。

生産性と効率を向上させる

組織は、コグニティブ分析の力を利用してリソースのボトルネックを克服すると同時に、貴重な予測的洞察を得て、生産性と効率を高めることができます。

組織が属する業界に関係なく、このデジタル時代で主導権を握り、競争力を維持するためのマントラは、最良の結果への最短経路を見つけることです。 機械学習、並列処理、高度な分析のテクノロジーを組み合わせることで、多くの質問に対する答えを見つけ、予測的な洞察を引き出すための推奨事項を提供できます。

さまざまな形式で膨大な量のデータが存在するため、生産性と効率が向上するだけでなく、意思決定と計画にも役立ちます。

危機管理

コグニティブコンピューティングは大量のデータを取り込んで意味のある洞察とパターンを提供し、人間よりもはるかに速く関連する推奨事項を提供できることを説明してきました。 金融サービス業界は、規制コンプライアンスと統合する必要のあるデータに完全に依存しています。

コグニティブコンピューティングは、構造化または非構造化を問わず、さまざまなソースからあらゆる形式のデータを解約できるため、リスクを軽減しながら、付加価値、顧客エクスペリエンスの向上、セキュリティとコンプライアンスの向上を実現できます。

具体的には、データ駆動型の金融サービスセクターでは、コグニティブアナリティクスは、さまざまなレポート、ドキュメント、財務および医療履歴からの洞察を集約して、リスクを軽減しながらコンプライアンスを向上させることができる恩恵です。

コグニティブコンピューティングの例とアプリケーション

コグニティブコンピューティングは、意味のある評価で大量のデータを解決するために必要なタスクで使用されます。 たとえば、コンピュータサイエンスでは、コグニティブコンピューティングとビッグデータ分析が傾向とパターンを特定し、人間の言語を理解して顧客と対話します。

このテクノロジーを早期に採用している業界には、ヘルスケア、金融サービス、製造、小売などがあります。 ただし、コグニティブ分析の利点を活用することで、あらゆるセクターの組織の成長を後押しすることができます。

以下に、さまざまな業界が変革にどのように取り組んでいるかを説明するコグニティブコンピューティングのユースケースの一部を示します。

健康管理

医師と患者の両方が同様に利益を得ることができます。 コグニティブコンピューティングは、患者レポート、病歴、診断、状態などのさまざまなソースからの非構造化データを管理して、開業医に推奨を行うことができます。 これは、医師がより良い治療決定を下し、より良い患者ケアを提供するのに役立ちます。

認知画像の解釈は、人間の放射線科医が見逃したり理解しなかったりする可能性のある細部の細部を検出できます。 機械はとにかく、人間よりもはるかに優れた能力を備えており、さまざまな種類の画像や重要なパターンを分析して、より良い洞察を提供できるため、認知分析を通じてより良い治療と患者ケアを実現できます。

患者/個人は、情報を取得し、カスタマイズされたエクササイズからダイエットプランまで、健康とフィットネスのコーチのように振る舞う推奨事項を提供するデバイスの形で健康を強化することにより、 AIマシンと認知技術の恩恵を受けることができます。

要点は、AIと認知技術により、医療業界がより良い治療、開業医のためのより良い意思決定、より優れた費用対効果、患者のエンパワーメント、より良い健康とフィットネスを提供できるようになるということです。

[また読む：医療におけるデータ分析がどのようにコストを削減しているか]

小売

消費者の基本情報と顧客が探している製品の詳細を分析することにより、コグニティブ分析は、指定された基準を満たすパーソナライズされた提案を提供できます。

認知技術を備えたAIは、ソーシャルメディアの感情、過去のユーザーの好み、顧客のレビュー、さらには顧客の場所の天気に関する地理的な場所など、さまざまなソースから情報を収集します。

さまざまな形式で収集された非構造化の詳細を使用して、データがかき混ぜられて処理され、人口統計に基づいて購入者のペルソナが作成されます。 AIとコグニティブコンピューティングは、このデータを理解します。これに基づいて、小売業者は顧客のニーズと好みの基準に正確に基づいて顧客を引き込むことができます。

銀行・金融

銀行はチャットボットを使用して顧客とやり取りし、顧客のクエリを解決してきました。 コグニティブ分析では、顧客の質問や感情などを分析して、独自のデータベースを作成できます。

これは、金融取引、ニーズ、クエリなどに基づいてローンのニーズを分析することにより、銀行と顧客の両方がローン管理を行うのに役立ちます。 ローンのカテゴリとタイプもこの手法で提案できます。 このデータに基づいて新商品を作成することは、銀行のポートフォリオを増やすのに役立ちます。

財務アドバイザーは、認知的洞察から収集されたこのデータを使用して顧客ポートフォリオを管理し、適切な種類のローンや投資の提案を提供できます。 適切なアドバイスと適切な返品は、顧客満足度とエンゲージメントの向上につながるだけです。

コグニティブ分析は、意思決定のためのデータの分析や、潜在的な不正のリスクに対する警告にも役立ちます。 いくつかの保険会社もコグニティブ分析を利用し始めています

コグニティブ分析の例

現在使用されているコグニティブ分析の例としては、MicrosoftのCortana、AppleのSiri、IBMのWatsonなどがあります。 認知分析の他の例は次のとおりです。

Royal Bank of Canadaは、AIとMLを使用してクライアントのトランザクション履歴と使用パターンをスキャンし、よりパーソナライズされたソリューションを提供します。 コグニティブ分析は、複雑なセキュリティメカニズムを簡素化することにより、銀行とクライアントの顧客サービスを向上させ、金融商品をパーソナライズするのに役立ちました。

Larkアプリは、AIと健康IoTデバイスを活用して、認知的にデータを収集し、治療とフィットネスに関する個別の健康アドバイスを提供します。

USAAの金融サービス会社は、ポリシーアプリケーションの承認と不承認をチェックするコグニティブ分析を早期に採用してきました。

コグニティブコンピューティングにより、カリフォルニア大学ロサンゼルス校の研究者は、患者の記録をマイニングすることにより、糖尿病の変化を伴う人々を特定することができました。

Appinventivを使用した認知分析

Appinventivが提供するソリューションは、絶えず変化するマーケティングニーズを満たすことに重点を置いて設計および策定された、さまざまな業界に対応しています。

Appinventivは、組織がギャップを特定し、組織のさまざまなレベルにデジタルソリューションを正常に展開できるようにするデータ分析サービスを提供することに誇りを持っています。

たとえば、Appinventivは、米国を拠点とする通信大手に成功したデータ分析とソリューションを提供してきました。 顧客中心の製品ソリューションを提供することで、大量のデータを処理して顧客の行動や好みに応じて分類できるエコシステムを構築しました。

私たちはいくつかの最高の革新的なブランドやアイデアと協力し、あなたのビジネスアイデアを実現することを熱望しています。 私たちの専門家に相談してください。

要約！

コグニティブ分析は、堅牢で機敏なソリューションでビジネスを変革する次の大きな要素です。 私たちのインテリジェンスとスキルの拡張であるコグニティブ分析は、全体的なビジネス能力を強化する可能性があります。 コグニティブ分析が企業にとってなくてはならないものになりつつあると言っても過言ではありません。

よくある質問

Q.コグニティブコンピューティングはどのようにビジネスを改善しますか？

コグニティブコンピューティングは、次の方法でビジネスの成果を向上させるのに役立ちます。

• 正確なデータ分析
• よりスリムでより効率的なビジネスプロセス
• 改善された顧客サービスと相互作用

Q.コグニティブ分析とAIの違いは何ですか？

A.2つのテクノロジーの主な違いは次のとおりです。

• AIはML、NLP、ニューラルネットワーク、ディープラーニングを使用しますが、認知分析はこれらすべてと感情分析を使用します。
• AIには、ビッグデータのパターンを見つけて情報を学習および明らかにし、複雑な問題の解決策を提供する機能がありますが、コグニティブ分析は、複雑な問題の解決策や意思決定における人間の思考を模倣します。
• AIの目的はプロセスを自動化することですが、認知分析は人間の能力を強化します。

Q.コグニティブ分析の必須属性は何ですか？

A.データマイニング、パターン認識、NLPを使用する自己学習テクノロジーにより、コグニティブ分析は人間の知性を模倣します。 これを実現するには、次の属性が必要です。

• リアルタイムで動的データに適応でき、環境やデータの変化に応じて調整できる必要があります。
• 他のプロセッサ、デバイス、およびクラウドプラットフォームと対話する必要があります。
• 反復的でステートフルである必要があります。
• コンテキストに依存し、構造化および非構造化情報からコンテキストデータを理解、識別、マイニングできる必要があります。