Jak wykorzystać Cognitive Analytics do osiągnięcia lepszych wyników biznesowych?

Dane i analizy można opisać jako olej niezbędny do uruchomienia maszynerii biznesowej. Ocean danych dostępnych zarówno w formatach ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych może zostać wykorzystany do znalezienia rozwiązań, które pomogą w podejmowaniu strategicznych i biznesowych decyzji. Innymi słowy, analiza danych to proces, który może napędzać gospodarkę organizacji . Proces ten obejmuje sprawdzanie, czyszczenie, przekształcanie i modelowanie danych w celu uzyskania przydatnych informacji, które pomagają w wyciąganiu wniosków i podejmowaniu decyzji.

Podejście do analizy danych ewoluowało na przestrzeni lat od analizy opisowej przez diagnostyczną, przez analizę predykcyjną i preskryptywną. Kolejna przykładowa zmiana dotyczy analityki kognitywnej prowadzącej do obliczeń o wysokiej wydajności poprzez połączenie sztucznej inteligencji i przetwarzania języka naturalnego , uczenia maszynowego i technik głębokiego uczenia się z analizą danych.

Jak stwierdzono w raporcie, wielkość rynku przetwarzania kognitywnego została wyceniona na 8,87 miliarda dolarów w 2018 roku i przewiduje się, że osiągnie 87,39 miliarda dolarów do 2026 roku, przy CAGR wynoszącym 31,6% od 2019 do 2026 roku. Opieka zdrowotna, BFSI, handel detaliczny, rząd i obrona, IT i telekomunikacja i inne.

Aby zrozumieć, w jaki sposób firmy mogą wykorzystać systemy przetwarzania kognitywnego, najpierw zrozummy, czym jest analityka kognitywna

Co to jest analityka kognitywna?

Analityka kognitywna imituje ludzkie mózgi do wykonywania pewnych zadań, które umożliwiają wyciąganie wniosków i wniosków z istniejących wzorców danych. Pomaga to firmom podejmować krytyczne decyzje biznesowe i wnioski na podstawie istniejących danych.

Połączenie technologii takich jak semantyka, algorytmy sztucznej inteligencji, uczenie maszynowe, głębokie uczenie i przetwarzanie języka naturalnego skutkuje analityką kognitywną. Analityka kognitywna staje się w ten sposób bardziej efektywna dzięki interakcjom z danymi i ludźmi. Przeszukując całe dane znajdujące się w bazie wiedzy, analityka kognitywna dociera do rozwiązań w czasie rzeczywistym.

Wszystko sprowadza się do uzyskania właściwych informacji we właściwych rękach we właściwym czasie. Organizacje korzystają z analiz kognitywnych, aby wykorzystać nieustrukturyzowane źródła danych, takie jak obrazy, wiadomości e-mail, dokumenty tekstowe i wpisy społecznościowe, w celu znalezienia odpowiedzi w czasie rzeczywistym w celu wyciągnięcia wniosków.

Teraz, gdy zrozumieliśmy, czym jest przetwarzanie kognitywne, nadszedł czas, aby przyjrzeć się, w jaki sposób analityka kognitywna przynosi korzyści firmom.

Wyniki biznesowe z analizy kognitywnej

Przetwarzanie kognitywne staje się technologią, która zapewnia organizacjom przewagę w osiąganiu przewagi biznesowej. Z pozytywnych wyników swoich inwestycji najbardziej skorzystały organizacje, które przyjęły tę technologię na wczesnym etapie.

Badania i ankiety wykazały, że przetwarzanie kognitywne okazuje się kluczowym wyróżnikiem, dzięki zwiększonej produktywności i wydajności, prowadzącemu do szybkiego rozwoju firmy. 65% pierwszych użytkowników tej technologii uważa ją za kluczową dla strategii i sukcesu organizacji. 58% wczesnych użytkowników uważa, że ​​jest to kluczowe i niezbędne dla cyfrowej transformacji organizacji i utrzymania konkurencyjności.

Poniżej wymieniono niektóre z przypadków, w których pierwsi użytkownicy technologii kognitywnej wykorzystują okazję:

Pozyskiwanie klientów

Organizacje przyjmują strategiczne algorytmiczne podejście do sprzedaży i marketingu, wykorzystując dane kognitywne. Podstawowym atrybutem podejścia poznawczego jest przesiewanie ogromnych ilości danych, które pomogą w uzyskaniu znaczących spostrzeżeń. Na tym proces się nie kończy. Dzięki inteligencji podobnej do ludzkiej, analityka kognitywna może przewidywać i rekomendować rozwiązania na podstawie trendów i wzorców.

Dzięki analityce kognitywnej firmy mogą udoskonalać ceny produktów w oparciu o rekordy zakupów i trendy rynkowe, zwiększając w ten sposób możliwość pozyskiwania klientów i prowadząc do wzrostu przychodów.

Aby jeszcze bardziej zoptymalizować sprzedaż i marketing, wnioski można wyciągnąć z rosnącego wolumenu, który ma kluczowe znaczenie dla docierania do odbiorców. Podejście oparte na analizie kognitywnej pomaga przyspieszyć proces analizy danych w celu uzyskania odpowiednich informacji. To z kolei pomaga we wzmocnieniu procesu decyzyjnego w celu osiągnięcia, zaangażowania i utrzymania wartościowych relacji z klientami .

Zaangażowanie klienta

Analityka kognitywna może znacznie pomóc firmom ulepszyć analizę danych między przedsiębiorstwami, która pomaga w identyfikowaniu potrzeb i pragnień konsumentów oraz lepszej obsłudze. Inteligentna analityka przynosi korzyści zarówno konsumentowi, jak i firmie.

Pierwsi użytkownicy w branży eCommerce są w stanie spersonalizować doświadczenie klienta za pomocą wnioskowań kognitywnych. Technologia pomogła również firmom zwiększyć zaangażowanie klientów i szybko reaguje na potrzeby rynku i klientów.

Zwiększając zaangażowanie i doświadczenie klienta za pomocą podejścia kognitywnego, więcej zadowolonych klientów wykazuje większe zaangażowanie i lojalność, które mają kluczowe znaczenie dla zrównoważonego rozwoju.

Ulepszona obsługa klienta

Dzięki automatyzacji rutynowych operacji obsługi klienta, agenci mogą być lepiej wykorzystywani do interakcji o wysokiej wartości. Organizacje oferujące obsługę klienta za pośrednictwem różnych kanałów mogą bardzo skorzystać z przetwarzania kognitywnego, ponieważ poprawia ono wydajność operacyjną.

Analiza kognitywna i sztuczna inteligencja w połączeniu rozwiązują większość bolesnych obszarów słabej obsługi klienta, takich jak zawieszanie połączenia na dłuższy czas, powtarzanie tych samych informacji różnym agentom, ale problem nie zostaje rozwiązany, długie opcje IVR do osiągnięcia do agenta na żywo i wiele innych.

Asystenci kognitywni są inteligentni emocjonalnie i symulują żywych agentów. Rozpoznając wzorce, eksplorując dane i ucząc się na doświadczeniu, oferują spersonalizowaną interakcję poprzez przetwarzanie języka naturalnego.

Zwiększ produktywność i wydajność

Organizacje mogą wykorzystać moc analityki kognitywnej do przezwyciężenia wąskich gardeł zasobów, jednocześnie zdobywając cenne informacje predykcyjne, zwiększając w ten sposób produktywność i wydajność.

Niezależnie od branży, do której należy Twoja organizacja, mantrą do objęcia przewodnictwa i utrzymania konkurencyjności w erze cyfrowej jest znalezienie najkrótszej drogi do najlepszych wyników. Łącząc technologie uczenia maszynowego, przetwarzania równoległego i zaawansowaną analitykę, można znaleźć odpowiedzi na wiele pytań i przedstawić rekomendacje pozwalające uzyskać wgląd predykcyjny.

Dane obecne w ogromnych ilościach w różnych formatach można przerzucać, co nie tylko poprawia produktywność i wydajność, ale także pomaga w podejmowaniu decyzji i planowaniu.

Zarządzanie ryzykiem

Jak już mówiliśmy, przetwarzanie kognitywne może pobierać duże ilości danych w celu dostarczenia znaczących spostrzeżeń i wzorców, dostarczając odpowiednich zaleceń znacznie szybciej niż ludzie. Branża usług finansowych całkowicie opiera się na danych, które muszą być zintegrowane z wymogami regulacyjnymi.

Przetwarzanie kognitywne może przetwarzać dane w dowolnej formie, ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane, z różnych źródeł, zapewniając w ten sposób możliwość ograniczania ryzyka przy jednoczesnym dodawaniu wartości, lepszej obsłudze klienta oraz lepszym bezpieczeństwie i zgodności.

W szczególności w sektorze usług finansowych opartych na danych analiza kognitywna jest dobrodziejstwem, które umożliwia agregowanie informacji z różnych raportów, dokumentów oraz historii finansowych i medycznych, poprawiając zgodność przy jednoczesnym zmniejszeniu ryzyka.

Przykłady i zastosowania obliczeń kognitywnych

Obliczenia poznawcze są używane w zadaniach, które są wymagane do rozwiązania dużych ilości danych w znaczących ocenach. Na przykład w informatyce, obliczenia kognitywne i analiza dużych zbiorów danych identyfikują trendy i wzorce oraz rozumieją ludzki język w celu interakcji z klientami.

Niektóre branże, które wcześnie przyjęły tę technologię, to opieka zdrowotna, usługi finansowe, produkcja i handel detaliczny. Jednak wykorzystanie korzyści płynących z analityki kognitywnej może przyspieszyć rozwój organizacji w dowolnym sektorze.

Poniżej wymieniono niektóre przypadki użycia przetwarzania kognitywnego, wyjaśniające, w jaki sposób różne branże podchodzą do transformacji.

Opieka zdrowotna

Zarówno lekarze, jak i pacjenci mogą na tym skorzystać. Komputery kognitywne mogą zarządzać nieustrukturyzowanymi danymi z różnych źródeł, takich jak raporty pacjentów, historie medyczne, diagnozy, schorzenia i inne, w celu formułowania zaleceń dla lekarzy. Pomaga to lekarzom w podejmowaniu lepszych decyzji dotyczących leczenia i zapewnianiu lepszej opieki nad pacjentem.

Interpretacje obrazów poznawczych mogą wykryć najdrobniejsze szczegóły, które radiologowie mogą przeoczyć lub nie zrozumieć. Maszyny i tak są znacznie bardziej zdolne niż ludzie do analizowania różnych rodzajów obrazów i krytycznych wzorców, które mogą zapewnić lepszy wgląd, a tym samym lepsze leczenie i opiekę nad pacjentem poprzez analizę poznawczą.

Pacjenci/osoby fizyczne mogą korzystać z maszyn AI i technologii kognitywnych, poprawiając swój stan zdrowia w postaci urządzeń, które będą przechwytywać informacje i dostarczać zalecenia od ćwiczeń dostosowanych do planów diet, zachowując się jak trener zdrowia i fitness.

Istota jest taka, że ​​sztuczna inteligencja i technologia kognitywna umożliwią branży opieki zdrowotnej zapewnienie lepszego leczenia, lepszego podejmowania decyzji przez lekarzy, większą opłacalność, wzmocnienie pozycji pacjentów oraz lepsze zdrowie i sprawność.

[Przeczytaj również: Jak analityka danych w opiece zdrowotnej obniża koszty ]

Sprzedaż

Analizując podstawowe informacje o konsumencie oraz szczegóły produktu, którego szuka klient, analityka kognitywna może dostarczyć spersonalizowane sugestie, które spełniają określone kryteria.

Sztuczna inteligencja z technologią kognitywną zbiera informacje z różnych źródeł, takich jak nastroje w mediach społecznościowych, przeszłe preferencje użytkowników, recenzje klientów, a nawet położenie geograficzne dla pogody lokalizacji klienta.

Dzięki nieustrukturyzowanym szczegółom gromadzonym w różnych formatach dane są gromadzone i przetwarzane w celu stworzenia persony kupujących w oparciu o dane demograficzne. Sztuczna inteligencja i przetwarzanie kognitywne nadają sens tym danym, na podstawie których sprzedawca może angażować klientów dokładnie według kryteriów ich potrzeb i preferencji.

Bankowość i finanse

Banki używają chatbotów do interakcji z klientami w celu rozwiązywania ich zapytań . Analiza kognitywna może analizować pytania klientów, nastroje itp. w celu stworzenia własnej bazy danych.

Pomaga to zarówno bankom, jak i klientom w zarządzaniu kredytami, analizując potrzeby kredytowe na podstawie ich transakcji finansowych, potrzeb, zapytań i wielu innych. Za pomocą tej techniki można również zasugerować kategorię i rodzaj kredytu. Tworzenie nowych produktów w oparciu o te dane pomaga w zwiększaniu portfela banku.

Doradcy finansowi mogą wykorzystywać te dane zebrane na podstawie analiz kognitywnych do zarządzania portfelami klientów, oferując im sugestie dotyczące odpowiedniego rodzaju pożyczek i inwestycji. Właściwa rada i właściwe zwroty doprowadzą tylko do większej satysfakcji i zaangażowania klientów.

Analiza kognitywna jest również korzystna dla analizowania danych w celu podejmowania decyzji i alarmowania o ryzyku potencjalnych oszustw. Również kilka firm ubezpieczeniowych zaczęło korzystać z analityki kognitywnej

Przykłady analityki poznawczej

Niektóre przykłady analityki kognitywnej, które są obecnie używane, to Cortana firmy Microsoft, Siri firmy Apple i Watson firmy IBM. Inne przykłady analityki kognitywnej to:

Royal Bank of Canada wykorzystuje sztuczną inteligencję i ML do skanowania historii transakcji i wzorców użytkowania klientów, aby zapewnić im bardziej spersonalizowane rozwiązania. Analityka kognitywna pomogła bankowi i klientom w lepszej obsłudze klienta oraz spersonalizowanych produktach finansowych poprzez uproszczenie złożonych mechanizmów bezpieczeństwa.

Aplikacja Lark wykorzystuje sztuczną inteligencję i urządzenia IoT związane ze zdrowiem do poznawczego gromadzenia danych i zapewnia spersonalizowane porady zdrowotne dotyczące leczenia i kondycji.

Firma świadcząca usługi finansowe USAA jako pierwsza wprowadziła analitykę kognitywną, która sprawdza stosowanie zasad pod kątem zatwierdzeń i odrzuceń.

Dzięki komputerom kognitywnym naukowcy z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Los Angeles byli w stanie zidentyfikować osoby ze zmianami cukrzycowymi poprzez przeszukiwanie danych pacjentów.

Analiza kognitywna z Appinventiv

Rozwiązania oferowane przez Appinventiv są przeznaczone dla różnych branż, które są projektowane i formułowane z naciskiem na spełnianie stale zmieniających się potrzeb marketingowych.

Appinventiv szczyci się dostarczaniem usług analizy danych , które umożliwiły organizacjom identyfikację luk i skuteczne wdrażanie rozwiązań cyfrowych na różnych poziomach organizacji.

Na przykład firma Appinventiv dostarczyła skuteczne analizy danych i rozwiązania dla amerykańskiego giganta telekomunikacyjnego. Oferując rozwiązanie produktowe zorientowane na klienta, stworzyliśmy ekosystem, który może przetwarzać duże ilości danych i klasyfikować je zgodnie z zachowaniami i preferencjami klientów.

Współpracowaliśmy z najlepszymi innowacyjnymi markami i pomysłami i chętnie przekształcimy Twój pomysł na biznes w rzeczywistość. Porozmawiaj z naszym ekspertem .

Zakończyć!

Analityka kognitywna to kolejna wielka rzecz, która przekształci Twój biznes dzięki solidnym i zwinnym rozwiązaniom. Analityka kognitywna, będąca rozszerzeniem naszej inteligencji i umiejętności, może wzmocnić ogólne możliwości biznesowe. Nie będzie przesadą stwierdzenie, że analityka kognitywna staje się koniecznością dla firm.

Często zadawane pytania

P. W jaki sposób przetwarzanie kognitywne usprawnia biznes?

Przetwarzanie kognitywne pomaga w poprawie wyników biznesowych poprzez:

• Dokładna analiza danych
• Sprawniejsze i oszczędniejsze procesy biznesowe
• Lepsza obsługa klienta i interakcja

P. Jakie są różnice między analityką kognitywną a sztuczną inteligencją?

A. Poniżej przedstawiono główne różnice między tymi dwiema technologiami:

• Sztuczna inteligencja wykorzystuje ML, NLP, sieci neuronowe i głębokie uczenie, podczas gdy analityka kognitywna wykorzystuje wszystkie te elementy oraz analizę sentymentu.
• Sztuczna inteligencja może znajdować wzorce w dużych zbiorach danych, aby uczyć się i ujawniać informacje oraz dostarczać rozwiązania złożonych problemów, podczas gdy analityka kognitywna naśladuje ludzkie myśli w znajdowaniu rozwiązań złożonych problemów i podejmowaniu decyzji.
• Celem AI jest automatyzacja procesów, podczas gdy analityka kognitywna zwiększa ludzkie możliwości.

P. Jakie są niezbędne atrybuty analityki kognitywnej?

O. Dzięki technologiom samouczącym się, które wykorzystują eksplorację danych, rozpoznawanie wzorców i NLP, analityka kognitywna naśladuje ludzką inteligencję. Aby to osiągnąć, musi mieć następujące atrybuty:

• Powinien dostosowywać się do dynamicznych danych w czasie rzeczywistym i być w stanie dostosowywać się do zmian środowiska i danych.
• Powinien być interaktywny z innymi procesorami, urządzeniami i platformami w chmurze.
• Powinien być iteracyjny i stanowy.
• Powinien być kontekstowy i być w stanie zrozumieć, zidentyfikować i wydobyć dane kontekstowe z ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych informacji.