더 나은 비즈니스 결과를 달성하기 위해 Cognitive Analytics를 사용하는 방법은 무엇입니까?

데이터 및 분석은 비즈니스 기계를 실행하는 데 필요한 오일로 설명할 수 있습니다. 정형 및 비정형 형식 모두에서 사용할 수 있는 데이터의 바다는 전략 및 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 솔루션에 도달하는 데 사용할 수 있습니다. 즉, 데이터 분석은 조직의 경제를 주도할 수 있는 프로세스입니다 . 이 프로세스에는 결론 및 의사 결정에 도달하는 데 도움이 되는 유용한 정보를 검색하기 위해 데이터를 검사, 정리, 변환 및 모델링하는 작업이 포함됩니다.

데이터 분석의 접근 방식은 기술에서 진단, 예측, 처방 분석으로 수년에 걸쳐 발전해 왔습니다. 다음 모범적인 변화는 인공 지능과 자연어 처리 , 머신 러닝, 딥 러닝 기술을 데이터 분석과 결합하여 고성능 컴퓨팅으로 발전하는 인지 분석을 향한 것 입니다.

보고서에 명시된 바와 같이 인지 컴퓨팅 시장 규모는 2018년 88억 7000만 달러에서 2019년부터 2026년까지 CAGR 31.6% 로 2026년 873억 9000만 달러에 이를 것으로 예상됩니다 . 인지 분석으로 초점을 옮기고 있는 비즈니스는 다음과 같습니다. 의료, BFSI, 소매, 정부 및 국방, IT 및 통신 등.

기업이 코그너티브 컴퓨팅 시스템을 활용하는 방법을 이해하려면 먼저 코그너티브 분석이 무엇인지 이해해야 합니다.

인지 분석이란 무엇입니까?

인지 분석은 인간의 두뇌를 모방하여 기존 데이터 패턴에서 추론과 통찰력을 이끌어낼 수 있는 특정 작업을 수행합니다. 이를 통해 기업은 기존 데이터를 기반으로 중요한 비즈니스 결정과 결론에 도달할 수 있습니다.

의미론, 인공 지능 알고리즘, 머신 러닝, 딥 러닝 및 자연어 처리와 같은 기술의 결합은 인지 분석 결과를 가져옵니다. 따라서 인지 분석은 데이터 및 인간과의 상호 작용에서 더욱 효과적입니다. 지식 기반에 있는 전체 데이터를 검색함으로써 인지 분석은 실시간 솔루션에 도달합니다.

모든 것은 적시에 적시에 적시에 적절한 정보를 얻는 것으로 귀결됩니다. 조직에서는 코그너티브 분석을 사용하여 이미지, 이메일, 텍스트 문서 및 소셜 게시물과 같은 비정형 데이터 소스를 활용하여 결론에 도달하기 위한 실시간 답변을 찾고 있습니다.

코그너티브 컴퓨팅이 무엇인지 이해했으므로 이제 코그너티브 분석이 비즈니스에 도움이 되는 방식을 살펴볼 차례입니다.

Cognitive Analytics의 비즈니스 결과

인지 컴퓨팅은 조직이 비즈니스 이점을 얻을 수 있는 우위를 제공하는 기술로 부상하고 있습니다. 초기 단계에서 기술을 채택한 조직은 투자의 긍정적인 결과로부터 가장 큰 혜택을 받았습니다.

연구 및 설문 조사에 따르면 코그너티브 컴퓨팅이 생산성과 효율성을 개선하여 비즈니스 성장을 빠르게 성장시키는 핵심 차별화 요소로 입증되었습니다. 이 기술의 얼리 어답터 중 65%는 이 기술이 조직의 전략과 성공에 필수적이라고 생각합니다. 얼리 어답터의 58%는 조직의 디지털 혁신과 경쟁력 유지를 위해 이것이 중요하고 필수 요소라고 생각합니다.

다음은 인지 기술의 얼리 어답터가 기회를 포착한 몇 가지 사례입니다.

고객 확보

조직은 인지 데이터를 사용하여 영업 및 마케팅에 전략적 알고리즘 접근 방식을 취하고 있습니다. 인지적 접근의 주요 속성은 의미 있는 통찰력에 도달하는 데 도움이 될 엄청난 양의 데이터를 선별하는 것입니다. 프로세스는 여기서 멈추지 않습니다. 인간과 같은 지능을 통해 인지 분석은 추세와 패턴에서 솔루션을 예측하고 추천할 수 있습니다.

코그너티브 분석을 통해 기업은 구매 기록 및 시장 동향을 기반으로 제품 가격을 조정하여 고객 확보 가능성을 높이고 수익 성장으로 이어질 수 있습니다.

판매 및 마케팅을 더욱 최적화하기 위해 잠재 고객을 타겟팅하는 데 중요한 증가하는 볼륨에서 추론을 이끌어낼 수 있습니다. 인지 분석 접근 방식은 관련 통찰력을 얻기 위해 데이터 분석 프로세스의 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 그러면 가치 있는 고객 관계에 도달하고 참여를 유도하고 유지 하기 위한 의사 결정을 강화하는 데 도움이 됩니다 .

고객 참여

인지 분석은 기업이 소비자의 요구와 욕구를 식별하고 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 되는 B2C 데이터 분석을 개선하는 데 크게 도움이 될 수 있습니다. 지능형 분석은 소비자와 기업 모두에게 이익이 됩니다.

전자 상거래 업계의 얼리 어답터는 인지 추론을 통해 고객 경험을 개인화할 수 있습니다. 이 기술은 또한 기업이 고객 참여를 늘리는 데 도움이 되었으며 시장 및 고객 요구에 빠르게 대응하고 있습니다.

코그너티브 접근 방식으로 고객 참여와 경험을 향상함으로써 더 만족스러운 고객은 지속 가능한 성장에 중요한 참여와 충성도를 높일 수 있습니다.

향상된 고객 서비스

일상적인 고객 관리 작업을 자동화함으로써 상담원은 가치가 높은 상호 작용에 더 잘 활용될 수 있습니다. 다양한 채널을 통해 고객 서비스를 제공하는 조직은 운영 효율성을 향상시키기 때문에 코그너티브 컴퓨팅의 이점을 크게 누릴 수 있습니다.

인지 분석과 인공 지능이 결합되어 장기간 통화 보류, 여러 상담원에게 동일한 정보를 반복하지만 문제가 해결되지 않음, 도달해야 하는 긴 IVR 옵션과 같은 열악한 고객 서비스 경험의 대부분의 고통스러운 영역을 해결합니다. 라이브 에이전트 등.

인지 비서는 감정적으로 지능적이며 실제 에이전트를 시뮬레이션합니다. 패턴을 인식하고 데이터를 마이닝하고 경험을 통해 학습함으로써 자연어 처리를 통해 개인화된 상호 작용을 제공합니다.

생산성 및 효율성 증대

조직은 인지 분석의 힘을 활용하여 리소스 병목 현상을 극복하는 동시에 귀중한 예측 통찰력을 확보하여 생산성과 효율성을 높일 수 있습니다.

조직이 속한 산업에 관계없이 이 디지털 시대에서 주도권을 잡고 경쟁력을 유지하기 위한 만트라는 최상의 결과를 얻기 위한 최단 경로를 찾는 것입니다. 기계 학습, 병렬 처리 및 정교한 분석 기술을 결합하여 많은 질문에 대한 답변을 찾고 예측 가능한 통찰력을 도출하기 위한 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

방대한 양의 다양한 형식으로 존재하는 데이터를 휘젓는 것은 생산성과 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 의사 결정 및 계획에 도움이 됩니다.

위기 관리

코그너티브 컴퓨팅은 인간보다 훨씬 빠르게 관련 권장 사항을 제공하는 의미 있는 통찰력과 패턴을 제공하기 위해 많은 양의 데이터를 수집할 수 있다고 논의했습니다. 금융 서비스 산업은 규정 준수와 통합되어야 하는 데이터에 전적으로 의존합니다.

코그너티브 컴퓨팅은 다양한 소스에서 구조화 또는 비구조화 여부에 관계없이 모든 형태의 데이터를 변동시킬 수 있으므로 위험을 완화하는 동시에 가치, 더 나은 고객 경험, 향상된 보안 및 규정 준수 기능을 제공합니다.

특히, 데이터 기반 금융 서비스 부문 에서 인지 분석은 다양한 보고서, 문서, 재무 및 의료 기록에서 통찰력을 집계하여 규정 준수를 개선하는 동시에 위험을 줄이는 이점이 있습니다.

인지 컴퓨팅의 예 및 응용

인지 컴퓨팅은 의미 있는 평가에서 많은 양의 데이터를 해결하는 데 필요한 작업에 사용됩니다. 예를 들어, 컴퓨터 과학에서 인지 컴퓨팅 및 빅 데이터 분석 은 추세와 패턴을 식별하고 인간의 언어를 이해하여 고객과 상호 작용합니다.

기술의 얼리 어답터인 산업 중 일부는 의료, 금융 서비스, 제조 및 소매입니다. 그러나 인지 분석의 이점을 활용하면 모든 부문에서 조직의 성장을 촉진할 수 있습니다.

아래에 언급된 몇 가지 코그너티브 컴퓨팅 사용 사례는 다양한 산업이 혁신에 접근하는 방법을 설명합니다.

보건 의료

의사와 환자 모두 동일한 혜택을 받을 수 있습니다. 코그너티브 컴퓨팅은 환자 보고서, 의료 기록, 진단, 상태 등과 같은 다양한 소스의 비정형 데이터를 관리하여 의료 종사자에게 추천할 수 있습니다. 이는 의사가 더 나은 치료 결정을 내리고 더 나은 환자 치료를 제공하는 데 도움이 됩니다.

인지 이미지 해석은 인간 방사선 전문의가 놓치거나 이해할 수 없는 세부 사항의 가장 미세한 부분을 감지할 수 있습니다. 어쨌든 기계는 더 나은 통찰력을 제공하여 인지 분석을 통해 더 나은 치료와 환자 치료를 제공할 수 있는 다양한 유형의 이미지와 중요한 패턴을 분석하는 데 인간보다 훨씬 더 능력이 있습니다.

환자/개인은 건강 및 피트니스 코치처럼 행동하여 정보를 캡처하고 맞춤형 운동에서 다이어트 계획에 이르기까지 권장 사항을 제공하는 장치 형태로 건강을 향상시켜 AI 기계 및 인지 기술의 이점을 누릴 수 있습니다.

요점은 AI와 인지 기술이 의료 산업이 더 나은 치료, 의사를 위한 더 나은 의사 결정, 더 나은 비용 효율성, 환자 권한 부여, 더 나은 건강 및 피트니스를 제공할 수 있도록 지원한다는 것입니다.

[또한 읽어보기: 의료 분야의 데이터 분석이 비용을 줄이는 방법 ]

소매

코그너티브 애널리틱스는 소비자의 기본 정보와 고객이 찾고 있는 제품의 세부 정보를 분석하여 지정된 기준에 맞는 개인화된 제안을 제공할 수 있습니다.

인지 기술이 적용된 AI는 소셜 미디어 감정, 과거 사용자 선호도, 고객 리뷰 및 고객 위치의 날씨에 대한 지리적 위치와 같은 다양한 소스에서 정보를 수집합니다.

다양한 형식으로 수집된 구조화되지 않은 세부 정보를 통해 데이터를 휘젓고 처리하여 인구 통계를 기반으로 구매자의 페르소나를 생성합니다. AI와 코그너티브 컴퓨팅은 소매업체가 고객의 요구와 선호도에 따라 정확히 고객을 참여시킬 수 있는 데이터를 기반으로 합니다.

은행 업무 및 재원

은행 은 챗봇 을 사용 하여 고객 과 상호 작용 하여 질문 을 해결 하고 있습니다 . 인지 분석은 고객의 질문, 감정 등을 분석하여 자체 데이터베이스를 생성할 수 있습니다.

이는 금융 거래, 요구 사항, 쿼리 등을 기반으로 대출 요구 사항을 분석하여 은행과 고객의 대출 관리에 도움이 됩니다. 이 기법으로 대출의 범주와 유형을 제안할 수도 있습니다. 이 데이터를 기반으로 새로운 상품을 만드는 것은 은행의 포트폴리오를 늘리는 데 도움이 됩니다.

재무 고문은 인지적 통찰력에서 수집된 이 데이터를 사용하여 고객 포트폴리오를 관리하고 올바른 종류의 대출 및 투자에 대한 제안을 제공할 수 있습니다. 올바른 조언과 올바른 반품은 더 나은 고객 만족도와 참여로 이어질 것입니다.

인지 분석은 의사 결정을 위해 데이터를 분석하고 잠재적인 사기 위험을 경고하는 데에도 유용합니다. 여러 보험 회사도 인지 분석을 활용하기 시작했습니다.

인지 분석의 예

오늘날 사용되는 인지 분석의 예로는 Microsoft의 Cortana, Apple의 Siri 및 IBM의 Watson이 있습니다. 인지 분석의 다른 예는 다음과 같습니다.

Royal Bank of Canada 는 AI 및 ML을 사용하여 고객의 거래 내역 및 사용 패턴을 스캔하여 보다 개인화된 솔루션을 제공합니다. 인지 분석은 복잡한 보안 메커니즘을 단순화하여 은행과 고객에게 더 나은 고객 서비스와 개인화된 금융 상품을 제공하는 데 도움이 되었습니다.

Lark 앱 은 AI 및 건강 IoT 장치를 활용하여 인지적으로 데이터를 수집하고 치료 및 피트니스를 위한 개인화된 건강 조언을 제공합니다.

USAA 금융 서비스 회사는 승인 및 비승인을 위해 정책 적용을 확인하는 인지 분석의 얼리 어답터였습니다.

인지 컴퓨팅을 사용하여 로스앤젤레스 캘리포니아 대학의 연구원 들은 환자 기록을 마이닝하여 당뇨병 변화가 있는 사람들을 식별할 수 있었습니다.

Appinventiv를 사용한 인지 분석

Appinventiv가 제공하는 솔루션은 끊임없이 변화하는 마케팅 요구 사항을 충족하는 데 중점을 두고 설계 및 공식화되는 다양한 산업에 적합합니다.

Appinventiv는 조직이 격차를 식별하고 조직의 다양한 수준에 디지털 솔루션을 성공적으로 배포할 수 있도록 지원 하는 데이터 분석 서비스 를 제공하는 것을 자랑스럽게 생각합니다.

예를 들어 Appinventiv는 미국에 기반을 둔 거대 통신 회사 에 성공적인 데이터 분석 및 솔루션 을 제공했습니다. 고객 중심의 제품 솔루션을 제공함으로써 대용량 데이터를 처리하여 고객의 행동과 선호도에 따라 분류할 수 있는 생태계를 만들었습니다.

우리는 최고의 혁신적인 브랜드 및 아이디어와 함께 일했으며 귀하의 비즈니스 아이디어를 현실로 바꾸기 위해 열심입니다. 전문가와 상담하세요 .

마무리!

인지 분석은 강력하고 민첩한 솔루션으로 비즈니스를 혁신할 차세대 핵심 기술입니다. 우리의 인텔리전스와 기술의 확장인 인지 분석은 전반적인 비즈니스 기능을 강화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 코그너티브 분석이 기업의 필수품이 되었다고 해도 과언이 아닙니다.

자주 묻는 질문

Q. 코그너티브 컴퓨팅은 비즈니스를 어떻게 개선합니까?

인지 컴퓨팅은 다음을 통해 비즈니스 결과를 개선하는 데 도움이 됩니다.

• 정확한 데이터 분석
• 보다 간결하고 효율적인 비즈니스 프로세스
• 향상된 고객 서비스 및 상호 작용

Q. 인지 분석과 AI의 차이점은 무엇입니까?

A. 두 기술의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

• AI는 ML, NLP, 신경망 및 딥 러닝을 사용하는 반면 인지 분석은 이 모든 것과 감정 분석을 사용합니다.
• AI는 빅 데이터에서 패턴을 찾아 정보를 학습 및 공개하고 복잡한 문제에 대한 솔루션을 제공하는 반면, 인지 분석은 복잡한 문제 및 의사 결정에 대한 솔루션을 찾는 데 있어 인간의 생각을 모방합니다.
• AI의 목적은 프로세스를 자동화하는 반면 인지 분석은 인간의 능력을 향상시킵니다.

Q. 인지 분석의 필수 속성은 무엇입니까?

A. 데이터 마이닝, 패턴 인식 및 NLP를 사용하는 자가 학습 기술을 통해 인지 분석은 인간 지능을 모방합니다. 이를 달성하려면 다음 속성이 있어야 합니다.

• 동적 데이터에 실시간으로 적응해야 하며 환경 및 데이터 변화에 따라 조정할 수 있어야 합니다.
• 다른 프로세서, 장치 및 클라우드 플랫폼과 상호 작용해야 합니다.
• 반복적이고 상태를 유지해야 합니다.
• 정형 및 비정형 정보에서 정황 데이터를 이해, 식별 및 마이닝할 수 있어야 합니다.