Cum să utilizați analiza cognitivă pentru a obține rezultate mai bune în afaceri?

Datele și analiza pot fi descrise ca uleiul necesar pentru a rula mașinile de afaceri. Oceanul de date disponibile atât în ​​formate structurate, cât și în cele nestructurate poate fi folosit pentru a ajunge la soluții care ajută la luarea deciziilor strategice și de afaceri. Cu alte cuvinte, analiza datelor este procesul care poate conduce economia organizației . Acest proces include inspectarea, curățarea, transformarea și modelarea datelor pentru a prelua informații utile care ajută la ajungerea la concluzii și la luarea deciziilor.

Abordarea analizei datelor a evoluat de-a lungul anilor de la analiză descriptivă la diagnosticare la analiză predictivă la prescriptivă. Următoarea schimbare exemplară este către analiza cognitivă care avansează către calcularea de înaltă performanță, combinând inteligența artificială și procesarea limbajului natural , învățarea automată și tehnicile de învățare profundă cu analiza datelor.

După cum se precizează într-un raport, dimensiunea pieței de calcul cognitiv a fost evaluată la 8,87 miliarde USD în 2018 și se estimează că va ajunge la 87,39 miliarde USD până în 2026 , la un CAGR de 31,6% din 2019 până în 2026. Asistență medicală, BFSI, Retail, Guvern și Apărare, IT și Telecom și multe altele.

Pentru a înțelege cum pot întreprinderile să folosească sistemele de calcul cognitive, să înțelegem mai întâi ce este analiza cognitivă

Ce este analiza cognitivă?

Analiza cognitivă imită creierul uman pentru a face anumite sarcini care le permit să tragă inferențe și perspective din tiparele de date existente. Acest lucru ajută companiile să ajungă la decizii de afaceri critice și la concluzii bazate pe datele existente.

Combinația de tehnologii precum semantica, algoritmii de inteligență artificială, învățarea automată, învățarea profundă și procesarea limbajului natural are ca rezultat analiza cognitivă. Analiza cognitivă devine astfel mai eficientă din interacțiunile cu datele și oamenii. Căutând prin toate datele prezente în baza de cunoștințe, analiza cognitivă ajunge la soluții în timp real.

Totul se rezumă la obținerea informațiilor potrivite, în mâinile potrivite la momentul potrivit. Organizațiile folosesc analiza cognitivă pentru a accesa surse de date nestructurate, cum ar fi imagini, e-mailuri, documente text și postări sociale, pentru a afla răspunsuri în timp real pentru a ajunge la concluzii.

Acum că am înțeles ce este calculul cognitiv, este timpul să ne uităm la modurile în care analiza cognitivă aduce beneficii companiilor.

Rezultate de afaceri din analiza cognitivă

Calculul cognitiv apare ca tehnologia care oferă organizațiilor un avantaj pentru a câștiga avantaje de afaceri. Organizațiile care au adoptat tehnologia într-un stadiu incipient au beneficiat cel mai mult de rezultatele pozitive ale investițiilor lor.

Studiile și sondajele au arătat că calculul cognitiv se dovedește a fi diferențiatorul cheie cu o productivitate și eficiență îmbunătățite pentru creșterea rapidă a afacerii. 65% dintre primii care adoptă această tehnologie o consideră esențială pentru strategia și succesul unei organizații. 58% dintre cei care le adoptă timpuriu îl consideră crucial și obligatoriu pentru transformarea digitală a unei organizații și pentru a rămâne competitiv.

Mai jos sunt enumerate câteva dintre cazurile în care primii adoptatori ai tehnologiei cognitive profită de oportunitatea:

Achiziția clientului

Organizațiile adoptă o abordare algoritmică strategică a vânzărilor și marketingului prin utilizarea datelor cognitive. Atributul principal al abordării cognitive este de a verifica cantități uriașe de date care vor ajuta la obținerea unor perspective semnificative. Procesul nu se oprește aici. Cu inteligență asemănătoare omului, analiza cognitivă poate prezice și recomanda soluții din tendințe și tipare.

Cu ajutorul analizei cognitive, companiile pot rafina prețurile produselor pe baza înregistrărilor de achiziție și a tendințelor pieței, crescând astfel posibilitatea de a achiziționa clienți și ducând la creșterea veniturilor.

Pentru a optimiza în continuare vânzările și marketingul, concluziile pot fi extrase din volumul în creștere, care este esențial pentru vizarea publicului. Abordarea analizei cognitive ajută la accelerarea procesului de analiză a datelor pentru a obține informații relevante. Acest lucru ajută apoi la creșterea procesului decizional pentru a ajunge, a implica și a menține relații valoroase cu clienții .

Implicarea clienților

Analiza cognitivă poate ajuta foarte mult companiile să îmbunătățească analiza datelor de la business-to-client, care ajută la identificarea nevoilor și dorințele consumatorului și a le servi mai bine. Analiza inteligentă aduce beneficii atât consumatorului, cât și companiei.

Primii adoptatori din industria comerțului electronic sunt capabili să personalizeze experiența clienților cu ajutorul inferențelor cognitive. De asemenea, tehnologia a ajutat companiile să crească implicarea clienților și răspunde rapid nevoilor pieței și ale clienților.

Prin îmbunătățirea angajamentului și experienței clienților cu abordarea cognitivă, clienții mai mulțumiți arată un angajament și loialitate crescute, care sunt esențiale pentru creșterea durabilă.

Serviciu Clienți îmbunătățit

Prin automatizarea operațiunilor de rutină de îngrijire a clienților, agenții pot fi utilizați mai bine pentru interacțiuni de mare valoare. Organizațiile care oferă servicii pentru clienți prin diverse canale pot beneficia foarte mult de calculul cognitiv, deoarece îmbunătățește eficiența operațională.

Analiza cognitivă și inteligența artificială combinate rezolvă majoritatea zonelor dureroase ale experienței slabe ale serviciului pentru clienți, cum ar fi suspendarea apelului pentru o perioadă lungă de timp, repetarea aceleiași informații către diferiți agenți, dar problema nu se rezolvă, opțiuni IVR lungi de ajuns unui agent viu și multe altele.

Asistenții cognitivi sunt inteligenți din punct de vedere emoțional și simulează agenți vii. Recunoașterea tiparelor, extragerea datelor și învățarea din experiență, acestea oferă interacțiune personalizată prin procesarea limbajului natural.

Creșteți productivitatea și eficiența

Organizațiile pot valorifica puterea analizei cognitive pentru a depăși blocajele de resurse, obținând în același timp informații predictive valoroase, sporind astfel productivitatea și eficiența.

Indiferent de industria din care face parte organizația dvs., mantra de a prelua conducerea și de a rămâne competitiv în această era digitală este să găsiți calea cea mai scurtă către cele mai bune rezultate. Combinând tehnologiile de învățare automată, procesare paralelă și analiză sofisticată, puteți găsi răspunsuri la o mulțime de întrebări și puteți oferi recomandări pentru a obține perspective predictive.

Datele prezente în cantități uriașe în diverse formate pot fi amestecate, ceea ce nu numai că îmbunătățește productivitatea și eficiența, dar ajută la luarea deciziilor și la planificare.

Managementul riscurilor

Pe măsură ce am discutat că calculul cognitiv poate ingera cantități mari de date pentru a oferi perspective și modele semnificative, oferind recomandări relevante mult mai rapid decât o fac oamenii. Industria serviciilor financiare se bazează complet pe date care trebuie integrate cu respectarea reglementărilor.

Calculul cognitiv poate transforma datele sub orice formă, fie că sunt structurate sau nestructurate, din diverse surse, oferind astfel capacitatea de a atenua riscurile adăugând în același timp valoare, experiență mai bună pentru clienți și securitate și conformitate îmbunătățite.

Mai exact, în sectorul serviciilor financiare bazate pe date , analiza cognitivă este un avantaj care poate agrega informații din diverse rapoarte, documente și istorice financiare și medicale, îmbunătățind conformitatea, reducând în același timp riscurile.

Exemple și aplicații ale calculului cognitiv

Calculul cognitiv este utilizat în sarcinile care sunt necesare pentru a rezolva cantități mari de date în evaluări semnificative. De exemplu, în informatică, calculul cognitiv și analiza datelor mari identifică tendințele și modelele și înțelege limbajul uman pentru a interacționa cu clienții.

Unele dintre industriile care adoptă devreme această tehnologie sunt asistența medicală, serviciile financiare, producția și comerțul cu amănuntul. Cu toate acestea, exploatarea beneficiilor analizei cognitive poate stimula creșterea organizației în orice sector.

Mai jos sunt menționate câteva dintre cazurile de utilizare ale calculului cognitiv care explică modul în care diferite industrii abordează transformarea.

Sănătate

Atât medicii, cât și pacienții pot beneficia la fel. Calculul cognitiv poate gestiona date nestructurate din diverse surse, cum ar fi rapoarte ale pacienților, istorice medicale, diagnostice, afecțiuni și multe altele pentru a face recomandări medicilor. Acest lucru îi ajută pe medici să ia decizii mai bune de tratament și să ofere o îngrijire mai bună a pacientului.

Interpretările cognitive ale imaginilor pot detecta cele mai mici detalii pe care radiologii umani le-ar putea rata sau ar putea să nu le înțeleagă. Mașinile sunt oricum mult mai capabile decât oamenii să analizeze diferite tipuri de imagini și modele critice care pot oferi o perspectivă mai bună, astfel un tratament și o îngrijire mai bună a pacientului prin analiza cognitivă.

Pacienții/persoanele pot beneficia de mașinile AI și de tehnologia cognitivă prin îmbunătățirea sănătății lor sub formă de dispozitive care vor capta informațiile și vor oferi recomandări de la exerciții personalizate la planuri de dietă, comportându-se ca un antrenor de sănătate și fitness.

Esența este că AI și tehnologia cognitivă vor împuternici industria de asistență medicală să ofere un tratament mai bun, o mai bună luare a deciziilor pentru practicieni, o mai mare eficiență a costurilor, abilitarea pacienților și o sănătate mai bună și fitness.

[Citiți și: Cum analitica datelor în asistența medicală reduce costurile ]

Cu amănuntul

Analizând informațiile de bază ale consumatorului și detaliile produsului pe care clientul îl caută, analiza cognitivă poate oferi sugestii personalizate care îndeplinesc criteriile specificate.

AI cu tehnologie cognitivă adună informații din diverse surse, cum ar fi sentimentele rețelelor sociale, preferințele anterioare ale utilizatorilor, recenziile clienților și chiar locația geografică pentru vremea locației clientului.

Cu detaliile nestructurate adunate în diferite formate, datele sunt amestecate și procesate pentru a crea personalitatea cumpărătorilor pe baza datelor demografice. AI și calculul cognitiv au sens acestor date pe baza cărora retailerul poate implica clienții exact pe criteriile nevoilor și preferințelor acestora.

Banca si Finante

Băncile folosesc chatbot-uri pentru a interacționa cu clienții pentru a-și rezolva întrebările . Analiza cognitivă poate analiza întrebările, sentimentele etc. ale clienților pentru a crea o bază de date proprie.

Acest lucru ajută atât băncile, cât și clienții în gestionarea împrumuturilor, analizând nevoile de împrumut pe baza tranzacțiilor financiare, nevoilor, interogărilor și multe altele. Categoria și tipul de împrumut pot fi sugerate și cu această tehnică. Crearea de noi produse pe baza acestor date ajută la creșterea portofoliului băncii.

Consilierii financiari pot folosi aceste date colectate din informații cognitive pentru a gestiona portofoliile de clienți, oferindu-le sugestii pentru tipul potrivit de împrumuturi și investiții. Sfaturile potrivite și returnările potrivite vor duce doar la o mai bună satisfacție și implicare a clienților.

Analiza cognitivă este, de asemenea, benefică pentru analiza datelor pentru luarea deciziilor și alarmantă pentru riscurile potențialelor fraude. Câteva companii de asigurări au început și ele să profite de analiza cognitivă

Exemple de analiză cognitivă

Câteva exemple de analiză cognitivă care sunt utilizate astăzi includ Cortana de la Microsoft, Siri de la Apple și Watson de la IBM. Alte exemple de analiză cognitivă sunt:

Royal Bank of Canada folosește AI și ML pentru a scana istoricul tranzacțiilor și modelele de utilizare ale clienților pentru a le oferi soluții mai personalizate. Analiza cognitivă a ajutat banca și clienții cu un serviciu mai bun pentru clienți și produse financiare personalizate prin simplificarea mecanismelor complexe de securitate.

Aplicația Lark folosește AI și dispozitivele IoT de sănătate pentru a culege date cognitiv și oferă sfaturi personalizate de sănătate pentru tratamente și fitness.

Compania de servicii financiare USAA a fost cea mai recentă adoptare a analizei cognitive care verifică aplicarea politicii pentru aprobări și dezaprobări.

Cu ajutorul calculului cognitiv, cercetătorii de la Universitatea din California , Los Angeles, au reușit să identifice persoanele cu modificări ale diabetului prin extragerea înregistrărilor pacienților.

Analiza cognitivă cu Appinventiv

Soluțiile oferite de Appinventiv se adresează diverselor industrii care sunt concepute și formulate cu accent pe satisfacerea nevoilor de marketing în continuă schimbare.

Appinventiv se mândrește cu furnizarea de servicii de analiză a datelor care au permis organizațiilor să identifice lacunele și să implementeze cu succes soluții digitale la diferite niveluri ale organizației.

De exemplu, Appinventiv a oferit analize de date și soluții de succes unui gigant de telecomunicații din SUA. Oferind o soluție de produs centrată pe client, am creat un ecosistem care ar putea procesa volume mari de date pentru a le clasifica în funcție de comportamentul și preferințele clienților.

Am lucrat cu cele mai bune mărci și idei inovatoare și suntem dornici să vă transformăm ideea de afaceri în realitate. Vorbeste cu expertul nostru .

Învelire!

Analiza cognitivă este următorul lucru important care vă va transforma afacerea cu soluții robuste și agile. Analiza cognitivă fiind extensia inteligenței și abilităților noastre, are potențialul de a consolida capacitățile generale de afaceri. Nu va fi o exagerare să spunem că analiza cognitivă devine un must-have pentru afaceri.

Întrebări frecvente

Î. Cum îmbunătățește computerul cognitiv afacerea?

Calculul cognitiv ajută la îmbunătățirea rezultatelor afacerii prin:

• Analiza precisă a datelor
• Procese de afaceri mai simple și mai eficiente
• Servicii îmbunătățite pentru clienți și interacțiune

Î. Care sunt diferențele dintre analiza cognitivă și AI?

A. Următoarele sunt diferențele majore dintre cele două tehnologii:

• AI folosește ML, NLP, rețele neuronale și învățarea profundă, în timp ce analiza cognitivă folosește toate acestea și analiza sentimentelor.
• AI are capacitatea de a găsi modele în big data pentru a învăța și dezvălui informații și pentru a oferi soluții la probleme complexe, în timp ce analiza cognitivă imită gândurile umane în găsirea de soluții la probleme complexe și luarea de decizii.
• Scopul AI este de a automatiza procesele, în timp ce analiza cognitivă îmbunătățește capacitățile umane.

Î. Care sunt atributele obligatorii ale analizei cognitive?

A. Cu tehnologiile de auto-învățare care utilizează data mining, recunoașterea modelelor și NLP, analiza cognitivă imită inteligența umană. Pentru a realiza acest lucru, trebuie să aibă următoarele atribute:

• Ar trebui să se adapteze la datele dinamice în timp real și ar trebui să se poată ajusta pe măsură ce mediul și datele se schimbă.
• Ar trebui să fie interactiv cu alte procesoare, dispozitive și platforme cloud.
• Ar trebui să fie iterativ și cu stare.
• Ar trebui să fie contextuală și capabilă să înțeleagă, să identifice și să extragă date contextuale din informații structurate și nestructurate.