จะใช้ Cognitive Analytics เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้นได้อย่างไร

ข้อมูลและการวิเคราะห์สามารถอธิบายได้ว่าเป็นน้ำมันที่จำเป็นสำหรับการดำเนินธุรกิจเครื่องจักร มหาสมุทรของข้อมูลที่มีอยู่ในทั้งรูปแบบที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างสามารถนำมาใช้เพื่อบรรลุโซลูชันที่ช่วยในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์และทางธุรกิจ กล่าว คือ การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการที่สามารถขับเคลื่อนเศรษฐกิจขององค์กร ได้ กระบวนการนี้รวมถึงการตรวจสอบ การทำความสะอาด การเปลี่ยนแปลง และการสร้างแบบจำลองข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์ซึ่งช่วยในการสรุปผลและการตัดสินใจ

แนวทางของการวิเคราะห์ข้อมูลได้พัฒนาขึ้นในช่วงหลายปีที่ผ่านมาตั้งแต่การวิเคราะห์เชิงพรรณนาไปจนถึงการวิเคราะห์ไปจนถึงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ไปจนถึงการวิเคราะห์เชิงกำหนด การเปลี่ยนแปลงตัวอย่างต่อไปคือไปสู่การวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจที่ก้าวหน้าไปสู่การประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสูง โดยการผสมผสานปัญญาประดิษฐ์และ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การ เรียนรู้ของเครื่อง และเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเข้ากับการวิเคราะห์ข้อมูล

ตามที่ระบุไว้ในรายงาน ขนาดตลาดการประมวลผลทางปัญญามีมูลค่า 8.87 พันล้านดอลลาร์ในปี 2561 และคาดว่าจะสูงถึง 87.39 พันล้านดอลลาร์ในปี 2569 ที่ CAGR 31.6% จากปี 2562 เป็น 2569 ธุรกิจที่เปลี่ยนโฟกัสไปที่การวิเคราะห์ทางปัญญาคือ Healthcare, BFSI, Retail, Government and Defense, IT & Telecom และอื่นๆ

เพื่อทำความเข้าใจว่าธุรกิจต่างๆ สามารถใช้ระบบประมวลผลทางปัญญาได้อย่างไร ก่อนอื่นเรามาทำความเข้าใจว่าการวิเคราะห์ทางความคิดคืออะไร

Cognitive Analytics คืออะไร?

การวิเคราะห์ทางปัญญาเลียนแบบสมองของมนุษย์เพื่อทำงานบางอย่างที่ช่วยให้พวกเขาสามารถทำการอนุมานและข้อมูลเชิงลึกจากรูปแบบข้อมูลที่มีอยู่ ซึ่งช่วยให้ธุรกิจต่างๆ บรรลุการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญและข้อสรุปโดยอิงจากข้อมูลที่มีอยู่

การผสมผสานของเทคโนโลยี เช่น Semantics อัลกอริธึมของปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก และผลการประมวลผลภาษาธรรมชาติในการวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจ การวิเคราะห์ทางปัญญาจึงมีประสิทธิภาพมากขึ้นจากการโต้ตอบกับข้อมูลและมนุษย์ ด้วยการค้นหาข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่ในฐานความรู้ การวิเคราะห์ทางปัญญาจึงมาถึงโซลูชันแบบเรียลไทม์

ทั้งหมดนี้ขึ้นอยู่กับการรับข้อมูลที่ถูกต้อง ไปอยู่ในมือที่ถูกต้อง ในเวลาที่เหมาะสม องค์กรต่างๆ กำลังใช้การวิเคราะห์ทางความคิดเพื่อดึงแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รูปภาพ อีเมล เอกสารข้อความ และโพสต์โซเชียลเพื่อค้นหาคำตอบแบบเรียลไทม์เพื่อสรุป

ตอนนี้เราเข้าใจแล้วว่า Cognitive Computing คืออะไร ก็ถึงเวลาพิจารณาว่าการวิเคราะห์ทางปัญญามีประโยชน์ต่อธุรกิจอย่างไร

ผลลัพธ์ทางธุรกิจจาก Cognitive Analytics

การประมวลผลทางปัญญากำลังเกิดขึ้นเนื่องจากเทคโนโลยีที่ช่วยให้องค์กรได้เปรียบในการได้เปรียบทางธุรกิจ องค์กรที่นำเทคโนโลยีมาใช้ตั้งแต่เนิ่นๆ จะได้รับประโยชน์สูงสุดจากผลการลงทุนที่เป็นบวก

การศึกษาและการสำรวจแสดงให้เห็นว่าการประมวลผลด้วยความรู้ความเข้าใจกำลังพิสูจน์ให้เห็นถึงความแตกต่างที่สำคัญด้วยความสามารถในการผลิตและประสิทธิภาพที่ดีขึ้นเพื่อการเติบโตอย่างรวดเร็วของธุรกิจ 65% ของผู้เริ่มใช้ เทคโนโลยีนี้พบว่าจำเป็นสำหรับกลยุทธ์และความสำเร็จขององค์กร 58% ของผู้ใช้งานกลุ่มแรกพบว่ามีความสำคัญและจำเป็นสำหรับการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลขององค์กรและเพื่อให้สามารถแข่งขันได้

ด้านล่างนี้คือบางกรณีที่ผู้เริ่มใช้เทคโนโลยีการรับรู้กำลังคว้าโอกาส:

การได้มาซึ่งลูกค้า

องค์กรต่างๆ ใช้วิธีอัลกอริทึมเชิงกลยุทธ์ในการขายและการตลาดโดยใช้ข้อมูลความรู้ความเข้าใจ คุณลักษณะหลักของแนวทางการรับรู้คือการกรองข้อมูลจำนวนมหาศาลที่จะช่วยในการเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย กระบวนการนี้ไม่ได้หยุดอยู่แค่นี้ ด้วยปัญญาที่เหมือนมนุษย์ การวิเคราะห์ทางปัญญาสามารถทำนายและแนะนำโซลูชันจากแนวโน้มและรูปแบบได้

ด้วยการวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจ บริษัทต่างๆ สามารถปรับแต่งราคาผลิตภัณฑ์ตามบันทึกการซื้อและแนวโน้มของตลาด ซึ่งจะเป็นการเพิ่มความเป็นไปได้ในการได้มาซึ่งลูกค้าและนำไปสู่การเติบโตของรายได้

ในการเพิ่มประสิทธิภาพการขายและการตลาด ข้อสรุปสามารถดึงมาจากปริมาณที่เพิ่มขึ้นซึ่งมีความสำคัญต่อการกำหนดเป้าหมายไปยังผู้ชม แนวทางการวิเคราะห์องค์ความรู้ช่วยในการเร่งกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้อง ซึ่งจะช่วยเสริมการตัดสินใจในการ เข้าถึง มีส่วนร่วม และรักษาความสัมพันธ์อันมีค่ากับ ลูกค้า

การมีส่วนร่วมของลูกค้า

การวิเคราะห์ทางปัญญาสามารถช่วยบริษัทในการปรับปรุงการวิเคราะห์ข้อมูลระหว่างธุรกิจกับลูกค้าได้อย่างมาก ซึ่งช่วยในการระบุความต้องการและความต้องการของผู้บริโภค และให้บริการได้ดียิ่งขึ้น การวิเคราะห์อัจฉริยะเป็นประโยชน์ต่อทั้งผู้บริโภคและบริษัท

ผู้ที่นำไปใช้ในช่วงต้นในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซสามารถปรับประสบการณ์ของลูกค้าให้เป็นส่วนตัวด้วยความช่วยเหลือจากการอนุมานทางปัญญา เทคโนโลยีนี้ยังช่วยให้บริษัทต่างๆ เพิ่มการมีส่วนร่วมกับลูกค้า และตอบสนองต่อความต้องการของตลาดและลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว

โดยการเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้าและประสบการณ์ด้วยแนวทางการรับรู้ ลูกค้าที่พึงพอใจมากขึ้นแสดงความผูกพันและความภักดีที่เพิ่มขึ้นซึ่งมีความสำคัญต่อการเติบโตอย่างยั่งยืน

ยกระดับการบริการลูกค้า

ด้วยการดำเนินการดูแลลูกค้าตามปกติโดยอัตโนมัติ ตัวแทนจะสามารถใช้การโต้ตอบที่มีมูลค่าสูงได้ดีขึ้น องค์กรที่เสนอการบริการลูกค้าผ่านช่องทางต่างๆ จะได้รับประโยชน์อย่างมากจากการประมวลผลทางปัญญา เนื่องจากช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน

การวิเคราะห์ทางปัญญาและปัญญาประดิษฐ์รวมกันแก้ไขพื้นที่ความเจ็บปวดส่วนใหญ่ของประสบการณ์การบริการลูกค้าที่ไม่ดี เช่น การพักสายเป็นเวลานาน การทำซ้ำข้อมูลเดิมกับตัวแทนต่างๆ แต่ปัญหายังไม่ได้รับการแก้ไข ตัวเลือก IVR ที่ยาวนาน ให้กับตัวแทนสดและอื่น ๆ อีกมากมาย

ผู้ช่วยด้านความรู้ความเข้าใจมีความฉลาดทางอารมณ์และจำลองตัวแทนสด ด้วยการจดจำรูปแบบ การขุดข้อมูล และการเรียนรู้จากประสบการณ์ พวกเขาเสนอปฏิสัมพันธ์ที่เป็นส่วนตัวผ่านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

เพิ่มผลผลิตและประสิทธิภาพ

องค์กรสามารถควบคุมพลังของการวิเคราะห์องค์ความรู้เพื่อเอาชนะปัญหาคอขวดของทรัพยากรในขณะที่ได้รับข้อมูลเชิงลึกเชิงคาดการณ์ที่มีคุณค่า ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผล

โดยไม่คำนึงถึงอุตสาหกรรมที่องค์กรของคุณอยู่ มนต์ที่จะเป็นผู้นำและรักษาความสามารถในการแข่งขันในยุคดิจิทัลนี้คือการค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ด้วยการรวมเทคโนโลยีของการเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลแบบคู่ขนาน และการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน เราสามารถค้นหาคำตอบสำหรับคำถามมากมายและให้คำแนะนำเพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกเชิงคาดการณ์

ข้อมูลที่มีอยู่ในปริมาณมหาศาลในรูปแบบที่หลากหลายสามารถปั่นรวมกันได้ ซึ่งไม่เพียงแต่ปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผลเท่านั้น แต่ยังช่วยในการตัดสินใจและวางแผนอีกด้วย

การบริหารความเสี่ยง

ตามที่เราได้คุยกันว่าการประมวลผลทางปัญญาสามารถนำเข้าข้อมูลจำนวนมากเพื่อนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายและรูปแบบที่ให้คำแนะนำที่เกี่ยวข้องได้เร็วกว่าที่มนุษย์ทำ อุตสาหกรรมบริการทางการเงินอาศัยข้อมูลที่ต้องรวมเข้ากับการปฏิบัติตามกฎระเบียบอย่างสมบูรณ์

การประมวลผลทางปัญญาสามารถปั่นข้อมูลในรูปแบบใดก็ได้ ไม่ว่าจะเป็นแบบมีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง จากแหล่งที่มาที่หลากหลาย จึงให้ความสามารถในการลดความเสี่ยงในขณะที่เพิ่มมูลค่า ประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้น และการรักษาความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ดียิ่งขึ้น

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ใน ภาคบริการทางการเงินที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจเป็นประโยชน์ที่สามารถรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากรายงาน เอกสาร และประวัติทางการเงินและการแพทย์ต่างๆ ที่ปรับปรุงการปฏิบัติตามข้อกำหนดในขณะที่ลดความเสี่ยง

ตัวอย่างและการประยุกต์ใช้ Cognitive Computing

การคำนวณทางปัญญาใช้ในงานที่จำเป็นในการแก้ไขข้อมูลจำนวนมากในการประเมินที่มีความหมาย ตัวอย่างเช่น ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ การประมวลผลทางปัญญาและ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จะ ระบุแนวโน้มและรูปแบบ และเข้าใจภาษามนุษย์เพื่อโต้ตอบกับลูกค้า

อุตสาหกรรมบางส่วนที่นำเทคโนโลยีมาใช้ในช่วงแรกๆ ได้แก่ การดูแลสุขภาพ บริการทางการเงิน การผลิต และการค้าปลีก อย่างไรก็ตาม การใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจสามารถกระตุ้นการเติบโตขององค์กรในทุกภาคส่วน

ที่กล่าวถึงด้านล่างนี้คือกรณีการใช้งานบางส่วนของการประมวลผลทางปัญญาที่อธิบายว่าอุตสาหกรรมต่างๆ เข้าใกล้การเปลี่ยนแปลงอย่างไร

ดูแลสุขภาพ

ทั้งแพทย์และผู้ป่วยสามารถได้รับประโยชน์เหมือนกัน การประมวลผลทางปัญญาสามารถจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจากแหล่งต่างๆ เช่น รายงานผู้ป่วย ประวัติทางการแพทย์ การวินิจฉัย เงื่อนไข และอื่นๆ เพื่อให้คำแนะนำแก่แพทย์ ซึ่งจะช่วยให้แพทย์ตัดสินใจในการรักษาได้ดีขึ้นและให้การดูแลผู้ป่วยได้ดีขึ้น

การตีความภาพทางปัญญาสามารถตรวจจับรายละเอียดที่นักรังสีวิทยาของมนุษย์อาจพลาดหรืออาจไม่เข้าใจ อย่างไรก็ตาม เครื่องจักรมีความสามารถมากกว่ามนุษย์ในการวิเคราะห์ภาพประเภทต่างๆ และรูปแบบที่สำคัญซึ่งสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีกว่า ดังนั้นการรักษาและการดูแลผู้ป่วยที่ดีขึ้นผ่านการวิเคราะห์ทางปัญญา

ผู้ป่วย/บุคคลจะได้รับประโยชน์จากเครื่อง AI และเทคโนโลยีความรู้ความเข้าใจ โดยการเสริมสร้างสุขภาพของพวกเขาในรูปแบบของอุปกรณ์ที่จะรวบรวมข้อมูลและจะให้คำแนะนำจากการออกกำลังกายที่กำหนดเองไปจนถึงแผนอาหาร ประพฤติเหมือนโค้ชสุขภาพและฟิตเนส

สิ่งสำคัญคือ AI และเทคโนโลยีความรู้ความเข้าใจจะช่วยให้อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพสามารถให้การรักษาที่ดีขึ้น การตัดสินใจที่ดีขึ้นสำหรับผู้ปฏิบัติงาน ความคุ้มค่ามากขึ้น การเพิ่มขีดความสามารถของผู้ป่วย สุขภาพที่ดีขึ้น และสมรรถภาพทางกาย

[ยังอ่าน: การวิเคราะห์ข้อมูลในการดูแลสุขภาพลดต้นทุนได้อย่างไร ]

ขายปลีก

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานของผู้บริโภคและรายละเอียดของผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้ากำลังมองหา การวิเคราะห์ทางปัญญาสามารถให้คำแนะนำส่วนบุคคลที่ตรงตามเกณฑ์ที่ระบุ

AI ที่มีเทคโนโลยีการรับรู้จะรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ความรู้สึกทางโซเชียลมีเดีย ความชอบของผู้ใช้ในอดีต บทวิจารณ์ของลูกค้า และแม้แต่ตำแหน่งทางภูมิศาสตร์สำหรับสภาพอากาศของตำแหน่งของลูกค้า

ด้วยรายละเอียดที่ไม่มีโครงสร้างที่รวบรวมในรูปแบบต่างๆ ข้อมูลจะถูกปั่นและประมวลผลเพื่อสร้างบุคลิกของผู้ซื้อตามข้อมูลประชากร AI และการประมวลผลทางปัญญาเข้าใจข้อมูลนี้โดยอิงจากการที่ผู้ค้าปลีกสามารถดึงดูดลูกค้าได้ตรงตามเกณฑ์ความต้องการและความชอบของพวกเขา

การธนาคารและการเงิน

ธนาคารได้ใช้แชทบอทเพื่อโต้ตอบกับลูกค้าเพื่อแก้ไขข้อสงสัยของพวก เขา การวิเคราะห์ทางปัญญาสามารถวิเคราะห์คำถาม ความรู้สึก ฯลฯ ของลูกค้า เพื่อสร้างฐานข้อมูลของตนเอง

สิ่งนี้ช่วยทั้งธนาคารและลูกค้าในการจัดการสินเชื่อโดยการวิเคราะห์ความต้องการสินเชื่อตามธุรกรรมทางการเงิน ความต้องการ คำถาม และอื่นๆ อีกมากมาย ประเภทและประเภทของเงินกู้สามารถแนะนำได้ด้วยเทคนิคนี้ การสร้างผลิตภัณฑ์ใหม่จากข้อมูลนี้จะช่วยในการเพิ่มพอร์ตโฟลิโอของธนาคาร

ที่ปรึกษาทางการเงินสามารถใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากข้อมูลเชิงลึกเพื่อจัดการพอร์ตโฟลิโอของลูกค้า โดยเสนอคำแนะนำสำหรับประเภทเงินกู้และการลงทุนที่เหมาะสม คำแนะนำที่ถูกต้องและผลตอบแทนที่เหมาะสมจะนำไปสู่ความพึงพอใจและการมีส่วนร่วมของลูกค้าที่ดีขึ้นเท่านั้น

การวิเคราะห์ทางปัญญายังเป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจและการเตือนถึงความเสี่ยงของการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้น บริษัทประกันภัยหลายแห่งก็เริ่มใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ทางปัญญาเช่นกัน

ตัวอย่างการวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจ

ตัวอย่างบางส่วนของการวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจที่ใช้กันอยู่ในปัจจุบัน ได้แก่ Cortana ของ Microsoft, Siri ของ Apple และ Watson ของ IBM ตัวอย่างอื่นๆ ของการวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจ ได้แก่:

Royal Bank of Canada ใช้ AI และ ML เพื่อสแกนประวัติการทำธุรกรรมของลูกค้าและรูปแบบการใช้งานเพื่อมอบโซลูชันที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น การวิเคราะห์ทางปัญญาช่วยธนาคารและลูกค้าด้วยการบริการลูกค้าที่ดีขึ้น และผลิตภัณฑ์ทางการเงินส่วนบุคคลโดยการลดความซับซ้อนของกลไกการรักษาความปลอดภัยที่ซับซ้อน

แอพ Lark ใช้ประโยชน์จาก AI และอุปกรณ์ IoT ด้านสุขภาพเพื่อรวบรวมข้อมูลทางปัญญาและให้คำแนะนำด้านสุขภาพส่วนบุคคลสำหรับการรักษาและการออกกำลังกาย

บริษัทที่ ให้บริการทางการเงินของ USAA เป็นผู้เริ่มนำระบบวิเคราะห์องค์ความรู้มาใช้ตั้งแต่แรก ซึ่งจะตรวจสอบการบังคับใช้นโยบายเพื่อขออนุมัติและไม่อนุมัติ

ด้วยการประมวลผลทางปัญญา นักวิจัยจาก มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย ลอสแองเจลิส สามารถระบุผู้ที่มีการเปลี่ยนแปลงของโรคเบาหวานได้โดยการขุดบันทึกผู้ป่วย

การวิเคราะห์ทางปัญญาด้วย Appinventiv

โซลูชันที่ Appinventiv นำเสนอรองรับอุตสาหกรรมที่หลากหลายซึ่งได้รับการออกแบบและกำหนดสูตรโดยมุ่งเน้นที่การตอบสนองความต้องการด้านการตลาดที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

Appinventiv ภาคภูมิใจในการให้ บริการวิเคราะห์ข้อมูล ที่ช่วยให้องค์กรสามารถระบุช่องว่างและปรับใช้โซลูชันดิจิทัลในระดับต่างๆ ขององค์กรได้สำเร็จ

ตัวอย่างเช่น Appinventiv ได้ให้บริการ วิเคราะห์ข้อมูลและโซลูชั่นที่ ประสบความสำเร็จ แก่ยักษ์ใหญ่ด้านโทรคมนาคมในสหรัฐฯ ด้วยการนำเสนอโซลูชันผลิตภัณฑ์ที่เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลาง เราได้สร้างระบบนิเวศที่สามารถประมวลผลข้อมูลปริมาณมากเพื่อจัดประเภทตามพฤติกรรมและความชอบของลูกค้า

เราได้ทำงานร่วมกับแบรนด์และแนวคิดที่เป็นนวัตกรรมที่ดีที่สุดและกระตือรือร้นที่จะเปลี่ยนแนวคิดทางธุรกิจของคุณให้เป็นจริง พูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญของ เรา

สรุป!

การวิเคราะห์ทางปัญญาเป็นสิ่งใหญ่ถัดไปที่จะเปลี่ยนแปลงธุรกิจของคุณด้วยโซลูชันที่แข็งแกร่งและคล่องตัว การวิเคราะห์ทางปัญญาเป็นส่วนเสริมของความฉลาดและทักษะของเรา มีศักยภาพในการเสริมสร้างความสามารถทางธุรกิจโดยรวม จะไม่เป็นการกล่าวเกินจริงที่จะบอกว่าการวิเคราะห์องค์ความรู้เป็นสิ่งที่ต้องมีสำหรับธุรกิจ

คำถามที่พบบ่อย

ถาม: Cognitive Computing ช่วยปรับปรุงธุรกิจได้อย่างไร?

การคำนวณทางปัญญาช่วยในการปรับปรุงผลลัพธ์ทางธุรกิจโดย:

• การวิเคราะห์ข้อมูลที่แม่นยำ
• กระบวนการทางธุรกิจที่กระชับและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• ปรับปรุงการบริการลูกค้าและการโต้ตอบ

ถาม: การวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจและ AI แตกต่างกันอย่างไร

A. ต่อไปนี้เป็นข้อแตกต่างที่สำคัญระหว่างสองเทคโนโลยี:

• AI ใช้ ML, NLP, โครงข่ายประสาทเทียม และการเรียนรู้เชิงลึก ในขณะที่การวิเคราะห์ทางปัญญาใช้สิ่งเหล่านี้และการวิเคราะห์ความรู้สึกทั้งหมด
• AI มีความสามารถในการค้นหารูปแบบในข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเรียนรู้และเปิดเผยข้อมูลและนำเสนอวิธีแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ในขณะที่การวิเคราะห์ทางปัญญาจะเลียนแบบความคิดของมนุษย์ในการหาทางแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนและการตัดสินใจ
• วัตถุประสงค์ของ AI คือการทำให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติ ในขณะที่การวิเคราะห์ทางปัญญาช่วยเพิ่มความสามารถของมนุษย์

ถาม คุณลักษณะที่ต้องมีของการวิเคราะห์องค์ความรู้คืออะไร?

A. ด้วยเทคโนโลยีการเรียนรู้ด้วยตนเองที่ใช้การทำเหมืองข้อมูล การจดจำรูปแบบ และ NLP การวิเคราะห์ทางปัญญาจะเลียนแบบความฉลาดของมนุษย์ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ จะต้องมีแอตทริบิวต์ดังต่อไปนี้:

• ควรปรับให้เข้ากับข้อมูลแบบไดนามิกในแบบเรียลไทม์และควรปรับเปลี่ยนได้ตามสภาพแวดล้อมและข้อมูลเปลี่ยนแปลง
• ควรโต้ตอบกับโปรเซสเซอร์ อุปกรณ์ และแพลตฟอร์มคลาวด์อื่นๆ
• ควรเป็นแบบวนซ้ำและระบุสถานะ
• ควรมีบริบทและสามารถเข้าใจ ระบุ และขุดข้อมูลบริบทจากข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง