Как использовать когнитивную аналитику для достижения лучших результатов в бизнесе?

Данные и аналитику можно назвать маслом, необходимым для работы бизнес-машины. Океан данных, доступных как в структурированных, так и в неструктурированных форматах, можно использовать для поиска решений, помогающих принимать стратегические и бизнес-решения. Другими словами, аналитика данных — это процесс, который может управлять экономикой организации . Этот процесс включает проверку, очистку, преобразование и моделирование данных для извлечения полезной информации, которая помогает делать выводы и принимать решения.

Подход к анализу данных с годами эволюционировал от описательного к диагностическому, от предиктивного к предписывающему анализу. Следующим показательным сдвигом является переход когнитивной аналитики к высокопроизводительным вычислениям за счет сочетания искусственного интеллекта и обработки естественного языка , машинного обучения и методов глубокого обучения с анализом данных.

Как указано в отчете, объем рынка когнитивных вычислений оценивался в 8,87 млрд долларов в 2018 году и, по прогнозам, достигнет 87,39 млрд долларов к 2026 году при среднегодовом темпе роста 31,6% в период с 2019 по 2026 год. Здравоохранение, BFSI, розничная торговля, правительство и оборона, ИТ и телекоммуникации и многое другое.

Чтобы понять, как компании могут использовать системы когнитивных вычислений, давайте сначала разберемся, что такое когнитивная аналитика.

Что такое когнитивная аналитика?

Когнитивная аналитика имитирует человеческий мозг для выполнения определенных задач, которые позволяют ему делать выводы и делать выводы из существующих шаблонов данных. Это помогает предприятиям принимать важные бизнес-решения и выводы на основе существующих данных.

Сочетание таких технологий, как семантика, алгоритмы искусственного интеллекта, машинного обучения, глубокого обучения и обработки естественного языка приводит к когнитивной аналитике. Таким образом, когнитивная аналитика становится более эффективной благодаря взаимодействию с данными и людьми. Просматривая все данные, представленные в базе знаний, когнитивная аналитика находит решения в режиме реального времени.

Все сводится к получению нужной информации в нужных руках в нужное время. Организации используют когнитивную аналитику для доступа к неструктурированным источникам данных, таким как изображения, электронные письма, текстовые документы и сообщения в социальных сетях, для поиска ответов в режиме реального времени и получения выводов.

Теперь, когда мы поняли, что такое когнитивные вычисления, пришло время изучить, как когнитивная аналитика приносит пользу бизнесу.

Бизнес-результаты когнитивной аналитики

Когнитивные вычисления становятся технологией, которая дает организациям преимущество в бизнесе. Организации, внедрившие эту технологию на ранней стадии, больше всего выиграли от положительных результатов своих инвестиций.

Исследования и опросы показали, что когнитивные вычисления оказываются ключевым фактором, обеспечивающим повышение производительности и эффективности для быстрого роста бизнеса. 65% первых пользователей этой технологии считают ее важной для стратегии и успеха организации. 58 % первых пользователей считают, что это крайне важно и необходимо для цифровой трансформации организации и сохранения конкурентоспособности.

Ниже перечислены некоторые случаи, когда первопроходцы когнитивных технологий не упускают возможности:

Привлечение клиентов

Организации применяют стратегический алгоритмический подход к продажам и маркетингу, используя когнитивные данные. Основным атрибутом когнитивного подхода является просеивание огромных объемов данных, которые помогут прийти к значимым выводам. На этом процесс не останавливается. Обладая интеллектом, подобным человеческому, когнитивная аналитика может прогнозировать и рекомендовать решения на основе тенденций и закономерностей.

С помощью когнитивной аналитики компании могут уточнять цены на продукты на основе данных о покупках и рыночных тенденциях, что повышает вероятность привлечения клиентов и приводит к росту доходов.

Для дальнейшей оптимизации продаж и маркетинга можно сделать выводы из растущего объема, который имеет решающее значение для таргетинга на аудиторию. Подход к когнитивной аналитике помогает ускорить процесс анализа данных для получения соответствующей информации. Затем это помогает повысить эффективность процесса принятия решений для установления , вовлечения и поддержания ценных отношений с клиентами .

Привлечения клиентов

Когнитивная аналитика может значительно помочь компаниям улучшить аналитику данных между бизнесом и клиентом, которая помогает выявлять потребности и желания потребителей и лучше их обслуживать. Интеллектуальная аналитика приносит пользу как потребителю, так и компании.

Первые пользователи в индустрии электронной коммерции могут персонализировать опыт клиентов с помощью когнитивных выводов. Эта технология также помогла компаниям повысить вовлеченность клиентов и быстро реагировать на потребности рынка и клиентов.

Повышая вовлеченность и опыт клиентов с помощью когнитивного подхода, более довольные клиенты демонстрируют более высокий уровень вовлеченности и лояльности, что имеет решающее значение для устойчивого роста.

Расширенное обслуживание клиентов

Автоматизируя рутинные операции по обслуживанию клиентов, можно лучше использовать агентов для важных взаимодействий. Организации, предлагающие обслуживание клиентов по различным каналам, могут извлечь большую выгоду из когнитивных вычислений, поскольку они повышают эффективность работы.

Комбинация когнитивной аналитики и искусственного интеллекта устраняет большинство проблем, связанных с неудовлетворительным обслуживанием клиентов, таких как удержание звонка в течение длительного периода времени, повторение одной и той же информации разным агентам, но проблема не решается, длинные варианты IVR для достижения живому агенту и многое другое.

Когнитивные помощники обладают эмоциональным интеллектом и имитируют живых агентов. Распознавая шаблоны, извлекая данные и изучая опыт, они предлагают персонализированное взаимодействие посредством обработки естественного языка.

Повышение производительности и эффективности

Организации могут использовать возможности когнитивной аналитики для преодоления узких мест в ресурсах, получая при этом ценные прогнозные данные, тем самым повышая производительность и эффективность.

Независимо от отрасли, к которой принадлежит ваша организация, мантра для того, чтобы взять на себя инициативу и сохранить конкурентоспособность в эпоху цифровых технологий, — найти кратчайший путь к наилучшему результату. Комбинируя технологии машинного обучения, параллельной обработки и сложной аналитики, можно найти ответы на множество вопросов и дать рекомендации для получения прогнозной информации.

Данные, представленные в огромных количествах в различных форматах, могут быть перемешаны, что не только повышает производительность и эффективность, но и помогает в принятии решений и планировании.

Управление рисками

Как мы уже говорили, когнитивные вычисления могут обрабатывать большие объемы данных, чтобы предоставлять значимые идеи и шаблоны, предоставляя соответствующие рекомендации гораздо быстрее, чем это делают люди. Индустрия финансовых услуг полностью зависит от данных, которые должны быть интегрированы в соответствии с нормативными требованиями.

Когнитивные вычисления могут обрабатывать данные в любой форме, будь то структурированные или неструктурированные, из различных источников, тем самым обеспечивая возможность снижения рисков, добавляя ценность, улучшая качество обслуживания клиентов, а также повышая безопасность и соответствие требованиям.

В частности, в секторе финансовых услуг, управляемых данными , когнитивная аналитика является благом, которое может объединять информацию из различных отчетов, документов, финансовых и медицинских историй, улучшая соблюдение требований при одновременном снижении рисков.

Примеры и приложения когнитивных вычислений

Когнитивные вычисления используются в задачах, которые необходимы для разрешения больших объемов данных в осмысленных оценках. Например, в компьютерных науках, когнитивных вычислениях и аналитике больших данных выявляются тенденции и закономерности, а также понимается человеческий язык для взаимодействия с клиентами.

Некоторыми из отраслей, которые первыми внедрили эту технологию, являются здравоохранение, финансовые услуги, производство и розничная торговля. Однако использование преимуществ когнитивной аналитики может ускорить рост организации в любом секторе.

Ниже приведены некоторые примеры использования когнитивных вычислений, объясняющие, как различные отрасли подходят к трансформации.

Здравоохранение

И врачи, и пациенты могут получить одинаковую пользу. Когнитивные вычисления могут управлять неструктурированными данными из различных источников, таких как отчеты пациентов, истории болезни, диагнозы, состояния и многое другое, чтобы давать рекомендации практикующим врачам. Это помогает врачам принимать более обоснованные решения о лечении и обеспечивать лучший уход за пациентами.

Когнитивные интерпретации изображений могут обнаруживать мельчайшие детали, которые рентгенологи могут упустить или не понять. В любом случае, машины гораздо более способны, чем люди, анализировать различные типы изображений и критические паттерны, которые могут обеспечить лучшее понимание, а значит, лучшее лечение и уход за пациентами посредством когнитивного анализа.

Пациенты / отдельные лица могут извлечь выгоду из машин ИИ и когнитивных технологий, улучшая свое здоровье в виде устройств, которые будут собирать информацию и давать рекомендации от индивидуальных упражнений до планов диеты, ведя себя как тренер по здоровью и фитнесу.

Суть в том, что искусственный интеллект и когнитивные технологии позволят отрасли здравоохранения обеспечить лучшее лечение, лучшее принятие решений для практикующих врачей, большую экономическую эффективность, расширение прав и возможностей пациентов, а также улучшение здоровья и физической формы.

[Также читайте: как аналитика данных в здравоохранении снижает затраты ]

Розничная торговля

Анализируя основную информацию о потребителе и сведения о продукте, который ищет покупатель, когнитивная аналитика может предоставлять персонализированные предложения, отвечающие заданным критериям.

ИИ с когнитивной технологией собирает информацию из различных источников, таких как настроения в социальных сетях, прошлые предпочтения пользователей, отзывы клиентов и даже географическое положение для определения погоды в местоположении клиента.

С неструктурированными деталями, собранными в разных форматах, данные перемешиваются и обрабатываются для создания портрета покупателя на основе демографических данных. ИИ и когнитивные вычисления осмысливают эти данные, на основе которых розничный продавец может привлекать клиентов точно в соответствии с критериями их потребностей и предпочтений.

Банковское дело и финансы

Банки используют чат-ботов для взаимодействия с клиентами и решения их вопросов . Когнитивный анализ может анализировать вопросы, настроения и т. д. клиентов для создания собственной базы данных.

Это помогает как банкам, так и клиентам в управлении кредитами, анализируя потребности в кредитах на основе их финансовых операций, потребностей, запросов и многого другого. С помощью этого метода также можно предложить категорию и тип кредита. Создание новых продуктов на основе этих данных способствует увеличению портфеля банка.

Финансовые консультанты могут использовать эти данные, собранные в результате когнитивного анализа, для управления портфелями клиентов, предлагая им подходящие кредиты и инвестиции. Правильный совет и правильные возвраты приведут только к повышению удовлетворенности и вовлеченности клиентов.

Когнитивный анализ также полезен для анализа данных для принятия решений и оповещения о рисках потенциального мошенничества. Несколько страховых компаний также начали использовать преимущества когнитивной аналитики.

Примеры когнитивной аналитики

Некоторые примеры когнитивной аналитики, которые используются сегодня, включают Cortana от Microsoft, Siri от Apple и Watson от IBM. Другими примерами когнитивной аналитики являются:

Royal Bank of Canada использует AI и ML для сканирования истории транзакций клиентов и моделей использования, чтобы предоставить им более персонализированные решения. Когнитивная аналитика помогла банку и клиентам улучшить обслуживание клиентов и персонализировать финансовые продукты за счет упрощения сложных механизмов безопасности.

Приложение Lark использует искусственный интеллект и медицинские устройства IoT для когнитивного сбора данных и предоставления персонализированных рекомендаций по лечению и фитнесу.

Компания USAA, предоставляющая финансовые услуги , была одной из первых, кто внедрил когнитивную аналитику, которая проверяет приложение политики на предмет одобрения и неодобрения.

С помощью когнитивных вычислений исследователи из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе смогли идентифицировать людей с изменениями диабета, анализируя записи пациентов.

Когнитивная аналитика с Appinventiv

Решения, предлагаемые Appinventiv, предназначены для различных отраслей промышленности и разработаны с упором на удовлетворение постоянно меняющихся маркетинговых потребностей.

Appinventiv гордится тем, что предоставляет услуги по анализу данных , которые позволяют организациям выявлять пробелы и успешно развертывать цифровые решения на разных уровнях организации.

Например, Appinventiv предоставила успешную аналитику данных и решения для американского телекоммуникационного гиганта. Предлагая продукт, ориентированный на клиента, мы создали экосистему, способную обрабатывать большие объемы данных и классифицировать их в соответствии с поведением и предпочтениями клиентов.

Мы работали с некоторыми лучшими инновационными брендами и идеями и стремимся воплотить вашу бизнес-идею в реальность. Поговорите с нашим экспертом .

Заворачивать!

Когнитивная аналитика — это следующая большая вещь, которая изменит ваш бизнес с помощью надежных и гибких решений. Когнитивная аналитика, являющаяся продолжением нашего интеллекта и навыков, может усилить общие возможности бизнеса. Не будет преувеличением сказать, что когнитивная аналитика становится обязательной для бизнеса.

Часто задаваемые вопросы

В. Как когнитивные вычисления улучшают бизнес?

Когнитивные вычисления помогают улучшить результаты бизнеса за счет:

• Точный анализ данных
• Более экономичные и эффективные бизнес-процессы
• Улучшение обслуживания и взаимодействия с клиентами

В. Каковы различия между когнитивной аналитикой и ИИ?

A. Ниже приведены основные различия между двумя технологиями:

• ИИ использует машинное обучение, НЛП, нейронные сети и глубокое обучение, тогда как когнитивная аналитика использует все это и анализ настроений.
• ИИ способен находить закономерности в больших данных, чтобы изучать и раскрывать информацию, а также предлагать решения сложных проблем, тогда как когнитивная аналитика имитирует человеческие мысли при поиске решений сложных проблем и принятии решений.
• Цель ИИ — автоматизировать процессы, тогда как когнитивная аналитика расширяет возможности человека.

В. Каковы обязательные атрибуты когнитивной аналитики?

О. Благодаря технологиям самообучения, использующим интеллектуальный анализ данных, распознавание образов и НЛП, когнитивная аналитика имитирует человеческий интеллект. Для этого он должен иметь следующие атрибуты:

• Он должен быть адаптивным к динамическим данным в режиме реального времени и иметь возможность корректироваться по мере изменения среды и данных.
• Он должен быть интерактивным с другими процессорами, устройствами и облачными платформами.
• Он должен быть итеративным и иметь состояние.
• Он должен быть контекстуальным и способным понимать, идентифицировать и извлекать контекстуальные данные из структурированной и неструктурированной информации.