Daha İyi İş Sonuçları Elde Etmek için Bilişsel Analitik Nasıl Kullanılır?

Veri ve analitik, iş makinelerini çalıştırmak için gereken yağ olarak tanımlanabilir. Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış formatlarda mevcut olan veri okyanusu, stratejik ve ticari kararların alınmasına yardımcı olan çözümlere ulaşmak için kullanılabilir. Başka bir deyişle, veri analitiği, organizasyonun ekonomisini yönlendirebilecek süreçtir . Bu süreç, sonuçlara varmaya ve karar vermeye yardımcı olan faydalı bilgileri almak için verileri incelemeyi, temizlemeyi, dönüştürmeyi ve modellemeyi içerir.

Veri analitiği yaklaşımı, yıllar içinde Tanımlayıcıdan Teşhise, Tahmine ve Kuralcı analitiğe doğru evrilmiştir. Bir sonraki örnek değişim, yapay zeka ve doğal dil işleme , makine öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerini veri analitiği ile birleştirerek yüksek performanslı bilgi işlem için ilerleyen bilişsel analitiktir.

Bir raporda belirtildiği gibi, Bilişsel bilgi işlem pazar büyüklüğü 2018'de 8,87 milyar dolar olarak belirlendi ve 2019'dan 2026'ya kadar %31.6'lık bir CAGR ile 2026'da 87.39 milyar dolara ulaşacağı tahmin ediliyor. Sağlık, BFSI, Perakende, Devlet ve Savunma, BT ve Telekom ve daha fazlası.

İşletmelerin bilişsel bilgi işlem sistemlerinden nasıl yararlanabileceğini anlamak için önce bilişsel analitiğin ne olduğunu anlayalım.

Bilişsel Analitik Nedir?

Bilişsel analitik, mevcut veri modellerinden çıkarımlar ve içgörüler elde etmelerini sağlayan belirli işleri yapmak için insan beynini taklit eder. Bu, işletmelerin mevcut verilere dayanarak kritik iş kararlarına ve sonuçlara varmasına yardımcı olur.

Anlambilim, yapay zeka algoritmaları, makine öğrenimi, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi teknolojilerin birleşimi bilişsel analitikle sonuçlanır. Bilişsel analitik böylece veriler ve insanlarla etkileşimlerden daha etkili hale gelir. Bilişsel analitik, bilgi tabanında bulunan tüm verileri arayarak gerçek zamanlı çözümlere ulaşır.

Her şey doğru bilgiyi doğru zamanda doğru ellerde almaktan geçiyor. Kuruluşlar, sonuçlara varmak için gerçek zamanlı yanıtlar bulmak için görseller, e-postalar, metin belgeleri ve sosyal gönderiler gibi yapılandırılmamış veri kaynaklarına dokunmak için bilişsel analitiği kullanıyor.

Artık bilişsel hesaplamanın ne olduğunu anladığımıza göre, bilişsel analitiklerin işletmelere nasıl fayda sağladığına bakmanın zamanı geldi.

Bilişsel Analitikten Elde Edilen İş Sonuçları

Bilişsel bilgi işlem, kuruluşlara iş avantajı elde etmek için bir avantaj sağlayan teknoloji olarak ortaya çıkıyor. Teknolojiyi erken bir aşamada benimseyen kuruluşlar, yatırımlarının olumlu sonuçlarından en fazla yararlanmıştır.

Araştırmalar ve anketler, bilişsel bilişimin hızlı iş büyümesi için geliştirilmiş üretkenlik ve verimlilikle temel farklılaştırıcı olduğunu kanıtladığını göstermiştir. Bu teknolojiyi ilk benimseyenlerin %65'i, bir organizasyonun stratejisi ve başarısı için gerekli olduğunu düşünüyor. İlk benimseyenlerin %58'i, bir kuruluşun dijital dönüşümü ve rekabet gücünü korumak için bunu çok önemli ve olmazsa olmaz buluyor.

Bilişsel teknolojiyi ilk benimseyenlerin bu fırsatı değerlendirdiği durumlardan bazıları aşağıda listelenmiştir:

Muşteri kazanımı

Kuruluşlar, bilişsel verileri kullanarak satış ve pazarlamaya stratejik bir algoritmik yaklaşım benimsiyor. Bilişsel yaklaşımın birincil özelliği, anlamlı içgörülere ulaşmaya yardımcı olacak büyük miktarda veriyi elemek. Süreç burada bitmiyor. İnsan benzeri zeka ile bilişsel analitik, trendlerden ve kalıplardan çözümler tahmin edebilir ve önerebilir.

Bilişsel analitik ile şirketler, satın alma kayıtlarına ve pazar eğilimlerine dayalı olarak ürün fiyatlandırmasını hassaslaştırabilir, böylece müşteri edinme olasılığını artırır ve gelir artışına yol açar.

Satışları ve pazarlamayı daha da optimize etmek için, kitleleri hedeflemek için kritik olan artan hacimden çıkarımlar yapılabilir. Bilişsel analitik yaklaşımı, ilgili içgörüleri elde etmek için veri analizi sürecini hızlandırmaya yardımcı olur. Bu daha sonra değerli müşteri ilişkilerine ulaşmak, katılım sağlamak ve sürdürmek için karar verme sürecini güçlendirmeye yardımcı olur .

Müşteri Katılımı

Bilişsel analitik, şirketlerin, tüketicinin ihtiyaçlarını ve isteklerini belirlemeye ve onlara daha iyi hizmet vermeye yardımcı olan, işletmeler arası veri analitiğini geliştirmelerine büyük ölçüde yardımcı olabilir. Akıllı analitik, hem tüketiciye hem de şirkete fayda sağlar.

E-Ticaret endüstrisindeki erken benimseyenler, bilişsel çıkarımların yardımıyla müşteri deneyimini kişiselleştirebilir. Teknoloji ayrıca şirketlere müşteri katılımını artırmada yardımcı oldu ve pazar ve müşteri ihtiyaçlarına hızla yanıt veriyor.

Bilişsel yaklaşımla müşteri katılımını ve deneyimini geliştirerek, daha memnun müşteriler, sürdürülebilir büyüme için kritik olan artan katılım ve sadakat gösterir.

Gelişmiş Müşteri Hizmetleri

Rutin müşteri hizmetleri operasyonlarını otomatikleştirerek, aracılar yüksek değerli etkileşimler için daha iyi kullanılabilir. Çeşitli kanallar aracılığıyla müşteri hizmetleri sunan kuruluşlar, operasyonel verimliliği iyileştirdiği için bilişsel bilgi işlemden yüksek oranda yararlanabilir.

Bilişsel analitik ve yapay zeka bir araya geldiğinde, çağrıyı uzun süre beklemeye almak, aynı bilgiyi farklı temsilcilere tekrarlamak, ancak sorun çözülmemek, ulaşılması gereken uzun IVR seçenekleri gibi kötü müşteri hizmetleri deneyiminin sorunlu alanlarının çoğunu çözer. canlı bir temsilciye ve çok daha fazlasına.

Bilişsel asistanlar duygusal olarak zekidir ve canlı aracıları simüle eder. Kalıpları tanıyarak, veri madenciliği yaparak ve deneyimlerden öğrenerek, doğal dil işleme yoluyla kişiselleştirilmiş etkileşim sunarlar.

Arttırılmış Verimlilik ve Verimlilik

Kuruluşlar, değerli tahmine dayalı içgörüler elde ederken kaynak darboğazlarının üstesinden gelmek için bilişsel analitiğin gücünden yararlanabilir, böylece üretkenliği ve verimliliği artırabilir.

Kuruluşunuzun ait olduğu sektör ne olursa olsun, bu dijital çağda liderliği ele almanın ve rekabetçi kalmanın mantrası, en iyi sonuçlara giden en kısa yolu bulmaktır. Makine öğrenimi, paralel işleme ve karmaşık analitik teknolojilerini birleştirerek, birçok soruya yanıt bulabilir ve tahmine dayalı içgörüler elde etmek için önerilerde bulunabilir.

Çeşitli formatlarda devasa miktarlarda bulunan veriler, yalnızca üretkenliği ve verimliliği artırmakla kalmayıp, karar verme ve planlamaya yardımcı olacak şekilde karıştırılabilir.

Risk yönetimi

Bilişsel hesaplamanın insanlardan çok daha hızlı ilgili öneriler sağlayan anlamlı içgörüler ve kalıplar sunmak için büyük miktarda veriyi alabileceğini tartıştığımız gibi. Finansal hizmetler sektörü, tamamen yasal uyumluluklarla entegre edilmesi gereken verilere dayanmaktadır.

Bilişsel bilgi işlem, çeşitli kaynaklardan gelen yapılandırılmış veya yapılandırılmamış herhangi bir biçimde verileri çalkalayabilir, böylece değer, daha iyi müşteri deneyimi ve gelişmiş güvenlik ve uyumluluk eklerken riski azaltma yeteneği sağlar.

Özellikle, veriye dayalı finansal hizmetler sektöründe bilişsel analitik, çeşitli raporlardan, belgelerden ve finansal ve tıbbi geçmişlerden elde edilen içgörüleri bir araya getirebilen ve riskleri azaltırken uyumluluğu artıran bir nimettir.

Bilişsel Hesaplama Örnekleri ve Uygulamaları

Anlamlı değerlendirmelerde büyük miktarda veriyi çözmek için gereken görevlerde bilişsel hesaplama kullanılır. Örneğin, bilgisayar biliminde bilişsel bilgi işlem ve büyük veri analitiği , eğilimleri ve kalıpları tanımlar ve müşterilerle etkileşim kurmak için insan dilini anlar.

Teknolojiyi ilk benimseyen endüstrilerden bazıları sağlık, finansal hizmetler, imalat ve perakendedir. Bununla birlikte, bilişsel analitiğin faydalarından yararlanmak, herhangi bir sektörde organizasyonun büyümesini hızlandırabilir.

Aşağıda belirtilenler, farklı endüstrilerin dönüşüme nasıl yaklaştığını açıklayan bilişsel hesaplamanın kullanım örneklerinden bazılarıdır.

Sağlık hizmeti

Hem doktorlar hem de hastalar aynı şekilde yararlanabilir. Bilişsel bilgi işlem, tıp pratisyenlerine önerilerde bulunmak için hasta raporları, tıbbi geçmişler, teşhisler, koşullar ve daha fazlası gibi çeşitli kaynaklardan yapılandırılmamış verileri yönetebilir. Bu, doktorların daha iyi tedavi kararları vermelerine ve daha iyi hasta bakımı sağlamalarına yardımcı olur.

Bilişsel görüntü yorumları, insan radyologlarının gözden kaçırabileceği veya anlayamayabileceği en küçük ayrıntıları bile saptayabilir. Makineler, her halükarda, daha iyi içgörü, dolayısıyla bilişsel analiz yoluyla daha iyi tedavi ve hasta bakımı sağlayabilen farklı türde görüntüleri ve kritik kalıpları analiz etme konusunda insanlardan çok daha yeteneklidir.

Hastalar/bireyler, bir sağlık ve fitness koçu gibi davranarak, bilgileri toplayacak ve özelleştirilmiş egzersizlerden diyet planlarına kadar öneriler sunacak cihazlar biçiminde sağlıklarını geliştirerek AI makinelerinden ve bilişsel teknolojiden yararlanabilir.

Ana fikir, AI ve bilişsel teknolojinin sağlık endüstrisini daha iyi tedavi, uygulayıcılar için daha iyi karar verme, daha fazla maliyet etkinliği, hasta güçlendirme ve daha iyi sağlık ve zindelik sağlama konusunda güçlendireceğidir.

[Ayrıca Okuyun: Sağlık hizmetlerinde veri analitiği maliyetleri nasıl düşürüyor ]

Perakende

Bilişsel analitik, tüketicinin temel bilgilerini ve müşterinin aradığı ürünün detaylarını analiz ederek, belirtilen kriterleri karşılayan kişiselleştirilmiş öneriler sunabilir.

Bilişsel teknolojiye sahip yapay zeka, sosyal medya duyguları, geçmiş kullanıcı tercihleri, müşteri incelemeleri ve hatta müşterinin bulunduğu yerin hava durumu için coğrafi konum gibi çeşitli kaynaklardan bilgi toplar.

Farklı formatlarda toplanan yapılandırılmamış ayrıntılarla veriler, demografik bilgilere dayalı olarak alıcıların kişiliğini oluşturmak için çalkalanır ve işlenir. Yapay zeka ve bilişsel bilgi işlem, perakendecinin müşterilerle tam olarak ihtiyaç ve tercih kriterlerine göre etkileşimde bulunabilmesine dayalı olarak bu verileri anlamlandırır.

Bankacılık ve Finans

Bankalar, sorgularını çözmek için müşterilerle etkileşim kurmak için sohbet robotlarını kullanıyor . Bilişsel analiz, kendi veritabanını oluşturmak için müşterilerin sorularını, duygularını vb. analiz edebilir.

Bu, finansal işlemlerine, ihtiyaçlarına, sorgularına ve çok daha fazlasına dayalı olarak kredi ihtiyaçlarını analiz ederek hem bankalara hem de müşterilere kredi yönetiminde yardımcı olur. Kredinin kategorisi ve türü de bu teknikle önerilebilir. Bu verilere dayalı olarak yeni ürünler oluşturmak bankanın portföyünün artmasına yardımcı olmaktadır.

Mali müşavirler, kognitif öngörülerden derlenen bu verileri müşteri portföylerini yönetmek için kullanabilir ve onlara doğru türde krediler ve yatırımlar için önerilerde bulunabilir. Doğru tavsiye ve doğru geri dönüşler, yalnızca daha iyi müşteri memnuniyeti ve bağlılığına yol açacaktır.

Bilişsel analiz, karar verme ve potansiyel dolandırıcılık riskleri için endişe verici verilerin analizi için de faydalıdır. Birkaç sigorta şirketi de bilişsel analitikten yararlanmaya başladı.

Bilişsel Analitik Örnekler

Bugün kullanımda olan bazı bilişsel analitik örnekleri arasında Microsoft'un Cortana'sı, Apple'ın Siri'si ve IBM'in Watson'ı bulunmaktadır. Diğer bilişsel analitik örnekleri şunlardır:

Royal Bank of Canada , müşterilere daha kişiselleştirilmiş çözümler sunmak için müşterilerin işlem geçmişlerini ve kullanım modellerini taramak için AI ve ML kullanıyor. Bilişsel analitik, karmaşık güvenlik mekanizmalarını basitleştirerek bankaya ve müşterilere daha iyi müşteri hizmeti ve kişiselleştirilmiş finansal ürünler sunmasına yardımcı oldu.

Lark uygulaması , bilişsel olarak veri toplamak için AI ve sağlık IoT cihazlarından yararlanır ve tedaviler ve fitness için kişiselleştirilmiş sağlık önerileri sunar.

USAA finansal hizmetler şirketi, politika uygulamasını onaylar ve retler için kontrol eden bilişsel analitiğin ilk uygulayıcısı olmuştur.

Los Angeles , California Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, bilişsel hesaplama ile hasta kayıtlarını inceleyerek diyabet değişiklikleri olan kişileri belirleyebildiler.

Appinventiv ile Bilişsel Analitik

Appinventiv tarafından sunulan çözümler, sürekli değişen pazarlama ihtiyaçlarını karşılamaya odaklanarak tasarlanmış ve formüle edilmiş çeşitli sektörlere hitap etmektedir.

Appinventiv, kuruluşların boşlukları belirlemesini ve dijital çözümleri kuruluşun farklı seviyelerinde başarılı bir şekilde dağıtmasını sağlayan veri analizi hizmetleri sunmaktan gurur duyar .

Örneğin Appinventiv, ABD merkezli bir telekom devine başarılı veri analitiği ve çözümleri sağladı. Müşteri odaklı bir ürün çözümü sunarak, müşteri davranış ve tercihlerine göre sınıflandırmak için yüksek hacimli verileri işleyebilen bir ekosistem yarattık.

En iyi yenilikçi markalar ve fikirlerle çalıştık ve iş fikrinizi gerçeğe dönüştürmek için sabırsızlanıyoruz. Uzmanımızla konuşun .

Sarmak!

Bilişsel analitik, işinizi sağlam ve çevik çözümlerle dönüştürecek bir sonraki büyük şeydir. Zekamızın ve becerilerimizin uzantısı olan bilişsel analitik, genel iş yeteneklerini güçlendirme potansiyeline sahiptir. Bilişsel analitiğin işletmeler için olmazsa olmaz hale geldiğini söylemek abartı olmaz.

SSS

S. Bilişsel bilgi işlem işi nasıl geliştirir?

Bilişsel bilgi işlem, iş sonuçlarının iyileştirilmesine şu yollarla yardımcı olur:

• Doğru veri analizi
• Daha yalın ve daha verimli iş süreçleri
• İyileştirilmiş müşteri hizmetleri ve etkileşim

S. Bilişsel analitik ile yapay zeka arasındaki farklar nelerdir?

A. İki teknoloji arasındaki temel farklar şunlardır:

• AI, ML, NLP, sinir ağları ve derin öğrenmeyi kullanırken bilişsel analitik bunların hepsini ve duygu analizini kullanır.
• AI, bilgileri öğrenmek ve ortaya çıkarmak ve karmaşık sorunlara çözümler sunmak için büyük verilerde kalıplar bulma yeteneğine sahipken, bilişsel analitik, karmaşık sorunlara çözüm bulma ve karar vermede insan düşüncelerini taklit eder.
• Yapay zekanın amacı süreçleri otomatikleştirmektir, bilişsel analitik ise insan yeteneklerini geliştirir.

S. Bilişsel analitiğin sahip olması gereken özellikleri nelerdir?

A. Veri madenciliği, örüntü tanıma ve NLP kullanan kendi kendine öğrenme teknolojileriyle bilişsel analitik, insan zekasını taklit eder. Bunu başarmak için aşağıdaki özelliklere sahip olmalıdır:

• Gerçek zamanlı olarak dinamik verilere uyarlanabilir olmalı ve ortam ve veriler değiştikçe ayarlanabilmelidir.
• Diğer işlemciler, cihazlar ve bulut platformları ile etkileşimli olmalıdır.
• Yinelemeli ve durum bilgisi olmalıdır.
• Bağlamsal olmalı ve yapılandırılmış ve yapılandırılmamış bilgilerden bağlamsal verileri anlayabilmeli, tanımlayabilmeli ve çıkarabilmelidir.