Como usar a análise cognitiva para alcançar melhores resultados de negócios?

Dados e análises podem ser descritos como o óleo necessário para operar o maquinário de negócios. O oceano de dados disponíveis em formatos estruturados e não estruturados pode ser usado para chegar a soluções que auxiliam na tomada de decisões estratégicas e de negócios. Em outras palavras, a análise de dados é o processo que pode impulsionar a economia da organização . Esse processo inclui inspeção, limpeza, transformação e modelagem de dados para recuperar informações úteis que ajudam a chegar a conclusões e tomadas de decisão.

A abordagem da análise de dados evoluiu ao longo dos anos, desde a análise descritiva até a análise diagnóstica, passando pela análise preditiva até a análise prescritiva. A próxima mudança exemplar é em direção à análise cognitiva avançando para a computação de alto desempenho, combinando inteligência artificial e processamento de linguagem natural , aprendizado de máquina e técnicas de aprendizado profundo com análise de dados.

Conforme declarado em um relatório, o tamanho do mercado de computação cognitiva foi avaliado em US$ 8,87 bilhões em 2018 e deve chegar a US$ 87,39 bilhões até 2026 , com um CAGR de 31,6% de 2019 a 2026. Os negócios que estão mudando seu foco para a análise cognitiva são Saúde, BFSI, Varejo, Governo e Defesa, TI e Telecomunicações e muito mais.

Para entender como as empresas podem explorar os sistemas de computação cognitiva, vamos primeiro entender o que é análise cognitiva

O que é Análise Cognitiva?

A análise cognitiva imita os cérebros humanos para realizar certos trabalhos que lhes permitem extrair inferências e insights dos padrões de dados existentes. Isso ajuda as empresas a chegar a decisões e conclusões críticas de negócios com base nos dados existentes.

A combinação de tecnologias como semântica, algoritmos de inteligência artificial, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e processamento de linguagem natural resulta em análises cognitivas. A análise cognitiva torna-se assim mais eficaz a partir das interações com dados e humanos. Ao pesquisar todos os dados presentes na base de conhecimento, a análise cognitiva chega a soluções em tempo real.

Tudo se resume a obter as informações certas, nas mãos certas na hora certa. As organizações estão usando a análise cognitiva para explorar fontes de dados não estruturadas, como imagens, e-mails, documentos de texto e postagens sociais, para descobrir respostas em tempo real e chegar a conclusões.

Agora que entendemos o que é computação cognitiva, é hora de analisar as maneiras pelas quais a análise cognitiva está beneficiando as empresas.

Resultados de negócios da análise cognitiva

A computação cognitiva está surgindo como a tecnologia que fornece às organizações uma vantagem para obter vantagem comercial. As organizações que adotaram a tecnologia em um estágio inicial foram as que mais se beneficiaram dos resultados positivos de seus investimentos.

Estudos e pesquisas mostraram que a computação cognitiva está provando ser o principal diferencial com produtividade e eficiência aprimoradas para o rápido crescimento dos negócios. 65% dos primeiros a adotar essa tecnologia a consideram essencial para a estratégia e o sucesso de uma organização. 58% dos early adopters consideram crucial e indispensável para a transformação digital de uma organização e para se manter competitiva.

Listados abaixo estão alguns dos casos em que os primeiros adeptos da tecnologia cognitiva estão aproveitando a oportunidade:

Aquisição de Clientes

As organizações estão adotando uma abordagem algorítmica estratégica para vendas e marketing usando dados cognitivos. O principal atributo da abordagem cognitiva é filtrar grandes quantidades de dados que ajudarão a chegar a insights significativos. O processo não para aqui. Com inteligência semelhante à humana, a análise cognitiva pode prever e recomendar soluções a partir de tendências e padrões.

Com a análise cognitiva, as empresas podem refinar os preços dos produtos com base em registros de compras e tendências de mercado, aumentando assim a possibilidade de aquisição de clientes e levando ao crescimento da receita.

Para otimizar ainda mais as vendas e o marketing, as inferências podem ser extraídas do volume crescente que é fundamental para atingir o público-alvo. A abordagem de análise cognitiva ajuda a acelerar o processo de análise de dados para obter informações relevantes. Isso ajuda a aumentar a tomada de decisões para alcançar, envolver e manter relacionamentos valiosos com os clientes .

O envolvimento do cliente

A análise cognitiva pode ajudar muito as empresas a melhorar a análise de dados business-to-customer que ajuda a identificar as necessidades e desejos do consumidor e a atendê-los melhor. A análise inteligente beneficia tanto o consumidor quanto a empresa.

Os pioneiros no setor de comércio eletrônico podem personalizar a experiência do cliente com a ajuda de inferências cognitivas. A tecnologia também ajudou as empresas a aumentar o envolvimento do cliente e está respondendo rapidamente às necessidades do mercado e do cliente.

Ao melhorar o envolvimento e a experiência do cliente com a abordagem cognitiva, os clientes mais satisfeitos mostram maior envolvimento e fidelidade, que são essenciais para o crescimento sustentável.

Atendimento ao cliente aprimorado

Ao automatizar as operações rotineiras de atendimento ao cliente, os agentes podem ser melhor utilizados para interações de alto valor. As organizações que oferecem atendimento ao cliente por meio de vários canais podem se beneficiar muito da computação cognitiva, pois melhora a eficiência operacional.

A análise cognitiva e a inteligência artificial combinadas resolvem a maioria das áreas problemáticas da má experiência de atendimento ao cliente, como colocar a chamada em espera por um longo período de tempo, repetir as mesmas informações para diferentes agentes, mas o problema não ser resolvido, longas opções de URA para alcançar para um agente ao vivo e muito mais.

Os assistentes cognitivos são emocionalmente inteligentes e simulam agentes ao vivo. Ao reconhecer padrões, minerar dados e aprender com a experiência, eles oferecem interação personalizada por meio do processamento de linguagem natural.

Aumente a produtividade e a eficiência

As organizações podem aproveitar o poder da análise cognitiva para superar os gargalos de recursos enquanto obtêm informações preditivas valiosas, aumentando assim a produtividade e a eficiência.

Independentemente do setor ao qual sua organização pertence, o mantra para assumir a liderança e se manter competitivo nesta era digital é descobrir o caminho mais curto para os melhores resultados. Ao combinar as tecnologias de aprendizado de máquina, processamento paralelo e análises sofisticadas, é possível encontrar respostas para muitas perguntas e fornecer recomendações para obter insights preditivos.

Os dados presentes em quantidades enormes em diversos formatos podem ser agitados, o que não apenas melhora a produtividade e a eficiência, mas também ajuda na tomada de decisões e no planejamento.

Gerenciamento de riscos

Como discutimos, a computação cognitiva pode ingerir grandes quantidades de dados para fornecer insights e padrões significativos, fornecendo recomendações relevantes muito mais rapidamente do que os humanos. O setor de serviços financeiros depende completamente de dados que precisam ser integrados às conformidades regulatórias.

A computação cognitiva pode agitar os dados de qualquer forma, estruturada ou não, de diversas fontes, fornecendo assim a capacidade de mitigar riscos enquanto agrega valor, melhor experiência do cliente e segurança e conformidade aprimoradas.

Especificamente, no setor de serviços financeiros orientados a dados , a análise cognitiva é um benefício que pode agregar insights de vários relatórios, documentos e históricos financeiros e médicos, melhorando a conformidade e reduzindo os riscos.

Exemplos e Aplicações da Computação Cognitiva

A computação cognitiva é usada nas tarefas necessárias para resolver grandes quantidades de dados em avaliações significativas. Por exemplo, em ciência da computação, computação cognitiva e análise de big data identificam tendências e padrões e entendem a linguagem humana para interagir com os clientes.

Alguns dos setores que são os primeiros a adotar a tecnologia são saúde, serviços financeiros, manufatura e varejo. No entanto, explorar os benefícios da análise cognitiva pode impulsionar o crescimento da organização em qualquer setor.

A seguir, são mencionados alguns dos casos de uso da computação cognitiva que explicam como diferentes setores abordam a transformação.

Assistência médica

Tanto os médicos quanto os pacientes podem se beneficiar da mesma forma. A computação cognitiva pode gerenciar dados não estruturados de várias fontes, como relatórios de pacientes, históricos médicos, diagnósticos, condições e muito mais para fazer recomendações aos médicos. Isso ajuda os médicos a tomar melhores decisões de tratamento e fornecer melhor atendimento ao paciente.

As interpretações cognitivas de imagens podem detectar os mínimos detalhes que os radiologistas humanos podem perder ou não compreender. De qualquer forma, as máquinas são muito mais capazes do que os humanos de analisar diferentes tipos de imagens e padrões críticos que podem fornecer melhores insights, portanto, melhor tratamento e atendimento ao paciente por meio de análise cognitiva.

Pacientes/indivíduos podem se beneficiar de máquinas de IA e tecnologia cognitiva, melhorando sua saúde na forma de dispositivos que capturarão as informações e fornecerão recomendações de exercícios personalizados a planos de dieta, comportando-se como um treinador de saúde e condicionamento físico.

A essência é que a IA e a tecnologia cognitiva capacitarão o setor de saúde a fornecer melhor tratamento, melhor tomada de decisão para os profissionais, maior custo-benefício, capacitação do paciente e melhor saúde e condicionamento físico.

[Leia também: Como a análise de dados na área da saúde está reduzindo custos ]

Retalho

Ao analisar as informações básicas do consumidor e os detalhes do produto que o cliente procura, a análise cognitiva pode fornecer sugestões personalizadas que atendem aos critérios especificados.

A IA com tecnologia cognitiva reúne informações de várias fontes, como sentimentos de mídia social, preferências anteriores do usuário, avaliações de clientes e até mesmo a localização geográfica do clima da localização do cliente.

Com os detalhes não estruturados reunidos em diferentes formatos, os dados são agitados e processados ​​para criar a persona dos compradores com base na demografia. A IA e a computação cognitiva dão sentido a esses dados com base nos quais o varejista pode envolver os clientes exatamente nos critérios de suas necessidades e preferências.

Banca e finanças

Os bancos têm usado chatbots para interagir com os clientes e resolver suas dúvidas . A análise cognitiva pode analisar as perguntas, sentimentos etc. dos clientes para criar um banco de dados próprio.

Isso ajuda bancos e clientes no gerenciamento de empréstimos, analisando as necessidades de empréstimos com base em suas transações financeiras, necessidades, consultas e muito mais. A categoria e o tipo de empréstimo também podem ser sugeridos com esta técnica. A criação de novos produtos com base nesses dados auxilia no aumento da carteira do banco.

Os consultores financeiros podem usar esses dados coletados de insights cognitivos para gerenciar carteiras de clientes, oferecendo sugestões para o tipo certo de empréstimos e investimentos. O conselho certo e os retornos certos só levarão a uma melhor satisfação e engajamento do cliente.

A análise cognitiva também é benéfica por analisar os dados para tomada de decisão e alarmante para os riscos de possíveis fraudes. Várias companhias de seguros também começaram a tirar proveito da análise cognitiva

Exemplos de análise cognitiva

Alguns exemplos de análise cognitiva que estão em uso hoje incluem Cortana da Microsoft, Siri da Apple e Watson da IBM. Outros exemplos de análise cognitiva são:

O Royal Bank of Canada usa IA e ML para verificar os históricos de transações e padrões de uso dos clientes para fornecer soluções mais personalizadas. A análise cognitiva ajudou o banco e os clientes com um melhor atendimento ao cliente e produtos financeiros personalizados, simplificando mecanismos de segurança complexos.

O aplicativo Lark aproveita dispositivos de IA e IoT de saúde para coletar dados de forma cognitiva e fornecer conselhos de saúde personalizados para tratamentos e condicionamento físico.

A empresa de serviços financeiros da USAA foi a primeira a adotar a análise cognitiva que verifica a aplicação da política quanto a aprovações e reprovações.

Com a computação cognitiva, pesquisadores da Universidade da Califórnia , em Los Angeles, foram capazes de identificar pessoas com alterações no diabetes por meio da mineração dos registros dos pacientes.

Análise Cognitiva com Appinventiv

As soluções oferecidas pela Appinventiv atendem a diversos setores que são projetados e formulados com foco em atender às necessidades de marketing em constante mudança.

A Appinventiv se orgulha de fornecer serviços de análise de dados que permitiram às organizações identificar as lacunas e implantar soluções digitais com sucesso em diferentes níveis da organização.

Por exemplo, a Appinventiv fornece análises e soluções de dados bem-sucedidas para uma gigante de telecomunicações sediada nos EUA. Ao oferecer uma solução de produto centrada no cliente, criamos um ecossistema capaz de processar grandes volumes de dados para classificá-los de acordo com o comportamento e as preferências do cliente.

Trabalhamos com algumas das melhores marcas e ideias inovadoras e estamos ansiosos para transformar sua ideia de negócio em realidade. Fale com nosso especialista .

Embrulhar!

A análise cognitiva é a próxima grande novidade que transformará seus negócios com soluções robustas e ágeis. A análise cognitiva sendo a extensão de nossa inteligência e habilidades, tem o potencial de fortalecer as capacidades gerais de negócios. Não será exagero dizer que a análise cognitiva está se tornando obrigatória para as empresas.

Perguntas frequentes

P. Como a computação cognitiva melhora os negócios?

A computação cognitiva ajuda a melhorar os resultados de negócios ao:

• Análise de dados precisa
• Processos de negócios mais enxutos e eficientes
• Melhor atendimento e interação com o cliente

P. Quais são as diferenças entre análise cognitiva e IA?

A. A seguir estão as principais diferenças entre as duas tecnologias:

• A IA usa ML, NLP, redes neurais e aprendizado profundo, enquanto a análise cognitiva usa tudo isso e análise de sentimentos.
• A IA tem a capacidade de encontrar padrões em big data para aprender e revelar informações e fornecer soluções para problemas complexos, enquanto a análise cognitiva imita os pensamentos humanos na busca de soluções para problemas complexos e na tomada de decisões.
• O objetivo da IA ​​é automatizar processos, enquanto a análise cognitiva aprimora as capacidades humanas.

P. Quais são os atributos obrigatórios da análise cognitiva?

R. Com tecnologias de autoaprendizagem que usam mineração de dados, reconhecimento de padrões e PNL, a análise cognitiva imita a inteligência humana. Para isso, ele deve ter os seguintes atributos:

• Deve ser adaptável aos dados dinâmicos em tempo real e deve ser capaz de se ajustar à medida que o ambiente e os dados mudam.
• Deve ser interativo com outros processadores, dispositivos e plataformas de nuvem.
• Deve ser iterativo e com estado.
• Deve ser contextual e capaz de entender, identificar e extrair dados contextuais de informações estruturadas e não estruturadas.