如何使用认知分析来实现更好的业务成果？

数据和分析可以被描述为运行商业机器所需的石油。 结构化和非结构化格式的海量数据可用于得出有助于制定战略和业务决策的解决方案。 换句话说，数据分析是可以推动组织经济发展的过程。 此过程包括检查、清理、转换和建模数据，以检索有助于得出结论和决策的有用信息。

多年来，数据分析的方法已经从描述性分析到诊断性分析，再到预测性分析到规范性分析。 下一个典型转变是通过将人工智能和自然语言处理、机器学习和深度学习技术与数据分析相结合，将认知分析推进到高性能计算。

如报告所述，2018 年认知计算市场规模为 88.7 亿美元，预计到 2026 年将达到873.9 亿美元，2019 年至 2026 年的复合年增长率为 31.6%。正在将重点转向认知分析的企业是医疗保健、BFSI、零售、政府和国防、IT 和电信等。

要了解企业如何利用认知计算系统，让我们首先了解什么是认知分析

什么是认知分析？

认知分析模仿人脑来完成某些工作，使他们能够从现有数据模式中得出推论和见解。 这有助于企业根据现有数据得出关键的业务决策和结论。

语义、人工智能算法、机器学习、深度学习和自然语言处理等技术的组合产生了认知分析。 因此，认知分析通过与数据和人类的交互变得更加有效。 通过搜索知识库中的全部数据，认知分析得出实时解决方案。

这一切都归结为在正确的时间获得正确的信息。 组织正在使用认知分析来挖掘图像、电子邮件、文本文档和社交帖子等非结构化数据源，以找出实时答案以得出结论。

现在我们已经了解了什么是认知计算，是时候研究认知分析如何使企业受益了。

认知分析的业务成果

认知计算正在成为一种技术，可为组织提供获得业务优势的优势。 早期采用该技术的组织从其投资的积极成果中受益最大。

研究和调查表明，认知计算被证明是提高生产力和效率以实现快速业务增长的关键差异化因素。 65% 的这项技术的早期采用者认为它对组织的战略和成功至关重要。 58% 的早期采用者认为它对于组织的数字化转型和保持竞争力至关重要且必不可少。

下面列出了认知技术的早期采用者抓住机会的一些案例：

客户获取

组织正在通过使用认知数据对销售和营销采取战略算法方法。 认知方法的主要属性是筛选大量数据，这将有助于获得有意义的见解。 该过程并不止于此。 借助类人智能，认知分析可以根据趋势和模式预测和推荐解决方案。

借助认知分析，公司可以根据购买记录和市场趋势优化产品定价，从而增加获得客户的可能性并导致收入增长。

为了进一步优化销售和营销，可以从对目标受众至关重要的不断增长的数量中得出推论。 认知分析方法有助于加快数据分析过程以获得相关见解。 然后，这有助于加强决策，以接触、参与和维护有价值的客户关系。

客户参与

认知分析可以极大地帮助公司改进企业对客户的数据分析，帮助识别消费者的需求和愿望并更好地为他们服务。 智能分析使消费者和公司都受益。

电子商务行业的早期采用者能够在认知推理的帮助下个性化客户体验。 该技术还帮助这些公司提高了客户参与度，并迅速响应市场和客户需求。

通过使用认知方法增强客户参与度和体验，更满意的客户表现出更高的参与度和忠诚度，这对于可持续增长至关重要。

增强的客户服务

通过自动化日常客户服务操作，代理可以更好地用于高价值交互。 通过各种渠道提供客户服务的组织可以从认知计算中受益匪浅，因为它提高了运营效率。

认知分析和人工智能相结合解决了糟糕的客户服务体验的大部分痛点，例如长时间搁置电话、向不同的座席重复相同的信息但问题没有得到解决、需要长时间的 IVR 选项到现场代理，等等。

认知助理具有高情商和模拟现场代理的能力。 通过识别模式、挖掘数据和从经验中学习，它们通过自然语言处理提供个性化交互。

提高生产力和效率

组织可以利用认知分析的力量来克服资源瓶颈，同时获得有价值的预测见解，从而提高生产力和效率。

无论您的组织属于哪个行业，在这个数字时代保持领先并保持竞争力的口号是找出获得最佳结果的最短路径。 通过结合机器学习、并行处理和复杂分析技术，人们可以找到许多问题的答案，并提供建议以得出预测性见解。

可以搅动以各种格式存在的大量数据，这不仅可以提高生产力和效率，还有助于决策和规划。

风险管理

正如我们一直在讨论的那样，认知计算可以摄取大量数据以提供有意义的见解和模式，从而比人类更快地提供相关建议。 金融服务行业完全依赖必须与合规性相结合的数据。

认知计算可以搅动来自不同来源的任何形式的数据，无论是结构化的还是非结构化的，从而提供降低风险的能力，同时增加价值、更好的客户体验以及改进的安全性和合规性。

具体而言，在数据驱动的金融服务领域，认知分析是一个福音，它可以汇总来自各种报告、文档以及财务和医疗历史的见解，从而在降低风险的同时提高合规性。

认知计算的例子和应用

认知计算用于在有意义的评估中解决大量数据所需的任务。 例如，在计算机科学中，认知计算和大数据分析可以识别趋势和模式并理解人类语言以与客户互动。

一些早期采用该技术的行业是医疗保健、金融服务、制造和零售。 然而，利用认知分析的好处可以促进组织在任何领域的发展。

下面提到的是认知计算的一些用例，解释了不同行业如何进行转型。

卫生保健

医生和患者都可以受益。 认知计算可以管理来自各种来源的非结构化数据，例如患者报告、病史、诊断、状况等，以便向医生提出建议。 这有助于医生做出更好的治疗决策并提供更好的患者护理。

认知图像解释可以检测人类放射科医生可能错过或可能无法理解的最细微的细节。 无论如何，机器比人类更有能力分析不同类型的图像和关键模式，这些图像和关键模式可以提供更好的洞察力，从而通过认知分析提供更好的治疗和患者护理。

患者/个人可以从人工智能机器和认知技术中受益，通过以设备的形式增强他们的健康，这些设备将捕获信息并提供从定制锻炼到饮食计划的建议，表现得像一个健康和健身教练。

要点是人工智能和认知技术将使医疗保健行业能够提供更好的治疗、更好的从业人员决策、更高的成本效益、患者赋权以及更好的健康和健身。

[另请阅读：医疗保健中的数据分析如何降低成本]

零售

通过分析消费者的基本信息和客户正在寻找的产品的详细信息，认知分析可以提供符合指定标准的个性化建议。

具有认知技术的人工智能从各种来源收集信息，例如社交媒体情绪、过去的用户偏好、客户评论，甚至是客户所在天气的地理位置。

通过以不同格式收集的非结构化详细信息，数据被搅动和处理，以根据人口统计数据创建买家角色。 人工智能和认知计算可以利用这些数据，零售商可以根据这些数据准确地根据客户的需求和偏好来吸引他们。

银行和金融

银行一直在使用聊天机器人与客户互动以解决他们的疑问。 认知分析可以分析客户的问题、情绪等，创建自己的数据库。

这通过根据金融交易、需求、查询等分析贷款需求，帮助银行和客户进行贷款管理。 也可以使用此技术建议贷款的类别和类型。 根据这些数据创建新产品有助于增加银行的投资组合。

财务顾问可以使用从认知洞察中收集的这些数据来管理客户投资组合，为他们提供正确的贷款和投资建议。 正确的建议和正确的回报只会带来更好的客户满意度和参与度。

认知分析也有利于分析数据以进行决策并警告潜在的欺诈风险。 几家保险公司也开始利用认知分析

认知分析示例

当今使用的认知分析的一些示例包括 Microsoft 的 Cortana、Apple 的 Siri 和 IBM 的 Watson。 认知分析的其他示例包括：

加拿大皇家银行使用 AI 和 ML 扫描客户的交易历史和使用模式，为他们提供更加个性化的解决方案。 认知分析通过简化复杂的安全机制，帮助银行和客户提供更好的客户服务和个性化的金融产品。

Lark 应用程序利用人工智能和健康物联网设备以认知方式收集数据，并为治疗和健身提供个性化的健康建议。

USAA 金融服务公司是认知分析的早期采用者，它检查政策申请的批准和不批准情况。

借助认知计算，加州大学洛杉矶分校的研究人员能够通过挖掘患者记录来识别患有糖尿病变化的人。

Appinventiv 的认知分析

Appinventiv 提供的解决方案迎合了不同行业的需求，这些行业的设计和制定重点是满足不断变化的营销需求。

Appinventiv 以提供数据分析服务为荣，这些服务使组织能够识别差距并在组织的不同级别成功部署数字解决方案。

例如，Appinventiv为一家美国电信巨头提供了成功的数据分析和解决方案。 通过提供以客户为中心的产品解决方案，我们创建了一个可以处理大量数据并根据客户行为和偏好对其进行分类的生态系统。

我们与一些最好的创新品牌和创意合作过，并渴望将您的商业创意变为现实。 与我们的专家交谈。

包起来！

认知分析是下一件大事，它将通过强大而敏捷的解决方案改变您的业务。 认知分析是我们智力和技能的延伸，有可能加强整体业务能力。 毫不夸张地说，认知分析正在成为企业的必备品。

常见问题

问：认知计算如何改善业务？

认知计算通过以下方式帮助改善业务成果：

• 准确的数据分析
• 更精简、更高效的业务流程
• 改善客户服务和互动

问：认知分析和人工智能有什么区别？

A. 以下是两种技术之间的主要区别：

• 人工智能使用机器学习、自然语言处理、神经网络和深度学习，而认知分析使用所有这些和情感分析。
• 人工智能有能力在大数据中找到模式来学习和揭示信息并为复杂问题提供解决方案，而认知分析模仿人类思维来寻找复杂问题和决策的解决方案。
• 人工智能的目的是使流程自动化，而认知分析则增强了人类的能力。

问：认知分析的必备属性是什么？

A. 通过使用数据挖掘、模式识别和 NLP 的自学习技术，认知分析可以模仿人类智能。 为此，它必须具有以下属性：

• 它应该实时适应动态数据，并且应该能够随着环境和数据的变化而调整。
• 它应该与其他处理器、设备和云平台交互。
• 它应该是迭代的和有状态的。
• 它应该是上下文相关的，并且能够从结构化和非结构化信息中理解、识别和挖掘上下文数据。