如何使用認知分析來實現更好的業務成果？

數據和分析可以被描述為運行商業機器所需的石油。 結構化和非結構化格式的海量數據可用於得出有助於製定戰略和業務決策的解決方案。 換句話說，數據分析是可以推動組織經濟發展的過程。 此過程包括檢查、清理、轉換和建模數據，以檢索有助於得出結論和決策的有用信息。

多年來，數據分析的方法已經從描述性分析到診斷性分析，再到預測性分析到規範性分析。 下一個典型轉變是通過將人工智能和自然語言處理、機器學習和深度學習技術與數據分析相結合，將認知分析推進到高性能計算。

如報告所述，2018 年認知計算市場規模為 88.7 億美元，預計到 2026 年將達到873.9 億美元，2019 年至 2026 年的複合年增長率為 31.6%。正在將重點轉向認知分析的企業是醫療保健、BFSI、零售、政府和國防、IT 和電信等。

要了解企業如何利用認知計算系統，讓我們首先了解什麼是認知分析

什麼是認知分析？

認知分析模仿人腦來完成某些工作，使他們能夠從現有數據模式中得出推論和見解。 這有助於企業根據現有數據得出關鍵的業務決策和結論。

語義、人工智能算法、機器學習、深度學習和自然語言處理等技術的組合產生了認知分析。 因此，認知分析通過與數據和人類的交互變得更加有效。 通過搜索知識庫中的全部數據，認知分析得出實時解決方案。

這一切都歸結為在正確的時間獲得正確的信息。 組織正在使用認知分析來挖掘圖像、電子郵件、文本文檔和社交帖子等非結構化數據源，以找出實時答案以得出結論。

現在我們已經了解了什麼是認知計算，是時候研究認知分析如何使企業受益了。

認知分析的業務成果

認知計算正在成為一種技術，可為組織提供獲得業務優勢的優勢。 早期採用該技術的組織從其投資的積極成果中受益最大。

研究和調查表明，認知計算被證明是提高生產力和效率以實現快速業務增長的關鍵差異化因素。 65% 的這項技術的早期採用者認為它對組織的戰略和成功至關重要。 58% 的早期採用者認為它對於組織的數字化轉型和保持競爭力至關重要且必不可少。

下面列出了認知技術的早期採用者抓住機會的一些案例：

客戶獲取

組織正在通過使用認知數據對銷售和營銷採取戰略算法方法。 認知方法的主要屬性是篩選大量數據，這將有助於獲得有意義的見解。 該過程並不止於此。 借助類人智能，認知分析可以根據趨勢和模式預測和推薦解決方案。

借助認知分析，公司可以根據購買記錄和市場趨勢優化產品定價，從而增加獲得客戶的可能性並導致收入增長。

為了進一步優化銷售和營銷，可以從對目標受眾至關重要的不斷增長的數量中得出推論。 認知分析方法有助於加快數據分析過程以獲得相關見解。 然後，這有助於加強決策，以接觸、參與和維護有價值的客戶關係。

客戶參與

認知分析可以極大地幫助公司改進企業對客戶的數據分析，幫助識別消費者的需求和願望並更好地為他們服務。 智能分析使消費者和公司都受益。

電子商務行業的早期採用者能夠在認知推理的幫助下個性化客戶體驗。 該技術還幫助這些公司提高了客戶參與度，並迅速響應市場和客戶需求。

通過使用認知方法增強客戶參與度和體驗，更滿意的客戶表現出更高的參與度和忠誠度，這對於可持續增長至關重要。

增強的客戶服務

通過自動化日常客戶服務操作，代理可以更好地用於高價值交互。 通過各種渠道提供客戶服務的組織可以從認知計算中受益匪淺，因為它提高了運營效率。

認知分析和人工智能相結合解決了糟糕的客戶服務體驗的大部分痛點，例如長時間擱置電話、向不同的座席重複相同的信息但問題沒有得到解決、需要長時間的 IVR 選項到現場代理，等等。

認知助理具有高情商和模擬現場代理的能力。 通過識別模式、挖掘數據和從經驗中學習，它們通過自然語言處理提供個性化交互。

提高生產力和效率

組織可以利用認知分析的力量來克服資源瓶頸，同時獲得有價值的預測見解，從而提高生產力和效率。

無論您的組織屬於哪個行業，在這個數字時代保持領先並保持競爭力的口號是找出獲得最佳結果的最短路徑。 通過結合機器學習、並行處理和復雜分析技術，人們可以找到許多問題的答案，並提供建議以得出預測性見解。

可以攪動以各種格式存在的大量數據，這不僅可以提高生產力和效率，還有助於決策和規劃。

風險管理

正如我們一直在討論的那樣，認知計算可以攝取大量數據以提供有意義的見解和模式，從而比人類更快地提供相關建議。 金融服務行業完全依賴必須與合規性相結合的數據。

認知計算可以攪動來自不同來源的任何形式的數據，無論是結構化的還是非結構化的，從而提供降低風險的能力，同時增加價值、更好的客戶體驗以及改進的安全性和合規性。

具體而言，在數據驅動的金融服務領域，認知分析是一個福音，它可以匯總來自各種報告、文檔以及財務和醫療歷史的見解，從而在降低風險的同時提高合規性。

認知計算的例子和應用

認知計算用於在有意義的評估中解決大量數據所需的任務。 例如，在計算機科學中，認知計算和大數據分析可以識別趨勢和模式並理解人類語言以與客戶互動。

一些早期採用該技術的行業是醫療保健、金融服務、製造和零售。 然而，利用認知分析的好處可以促進組織在任何領域的發展。

下面提到的是認知計算的一些用例，解釋了不同行業如何進行轉型。

衛生保健

醫生和患者都可以受益。 認知計算可以管理來自各種來源的非結構化數據，例如患者報告、病史、診斷、狀況等，以便向醫生提出建議。 這有助於醫生做出更好的治療決策並提供更好的患者護理。

認知圖像解釋可以檢測人類放射科醫生可能錯過或可能無法理解的最細微的細節。 無論如何，機器比人類更有能力分析不同類型的圖像和關鍵模式，這些圖像和關鍵模式可以提供更好的洞察力，從而通過認知分析提供更好的治療和患者護理。

患者/個人可以從人工智能機器和認知技術中受益，通過以設備的形式增強他們的健康，這些設備將捕獲信息並提供從定制鍛煉到飲食計劃的建議，表現得像一個健康和健身教練。

要點是人工智能和認知技術將使醫療保健行業能夠提供更好的治療、更好的從業人員決策、更高的成本效益、患者賦權以及更好的健康和健身。

[另請閱讀：醫療保健中的數據分析如何降低成本]

零售

通過分析消費者的基本信息和客戶正在尋找的產品的詳細信息，認知分析可以提供符合指定標準的個性化建議。

具有認知技術的人工智能從各種來源收集信息，例如社交媒體情緒、過去的用戶偏好、客戶評論，甚至是客戶所在天氣的地理位置。

通過以不同格式收集的非結構化詳細信息，數據被攪動和處理，以根據人口統計數據創建買家角色。 人工智能和認知計算可以利用這些數據，零售商可以根據這些數據準確地根據客戶的需求和偏好來吸引他們。

銀行和金融

銀行一直在使用聊天機器人與客戶互動以解決他們的疑問。 認知分析可以分析客戶的問題、情緒等，創建自己的數據庫。

這通過根據金融交易、需求、查詢等分析貸款需求，幫助銀行和客戶進行貸款管理。 也可以使用此技術建議貸款的類別和類型。 根據這些數據創建新產品有助於增加銀行的投資組合。

財務顧問可以使用從認知洞察中收集的這些數據來管理客戶投資組合，為他們提供正確的貸款和投資建議。 正確的建議和正確的回報只會帶來更好的客戶滿意度和參與度。

認知分析也有利於分析數據以進行決策並警告潛在的欺詐風險。 幾家保險公司也開始利用認知分析

認知分析示例

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

加拿大皇家銀行使用 AI 和 ML 掃描客戶的交易歷史和使用模式，為他們提供更加個性化的解決方案。 認知分析通過簡化複雜的安全機制，幫助銀行和客戶提供更好的客戶服務和個性化的金融產品。

Lark 應用程序利用人工智能和健康物聯網設備以認知方式收集數據，並為治療和健身提供個性化的健康建議。

USAA 金融服務公司是認知分析的早期採用者，它檢查政策申請的批准和不批准情況。

借助認知計算，加州大學洛杉磯分校的研究人員能夠通過挖掘患者記錄來識別患有糖尿病變化的人。

Appinventiv 的認知分析

Appinventiv 提供的解決方案迎合了不同行業的需求，這些行業的設計和製定重點是滿足不斷變化的營銷需求。

Appinventiv 以提供數據分析服務為榮，這些服務使組織能夠識別差距並在組織的不同級別成功部署數字解決方案。

例如，Appinventiv為一家美國電信巨頭提供了成功的數據分析和解決方案。 通過提供以客戶為中心的產品解決方案，我們創建了一個可以處理大量數據並根據客戶行為和偏好對其進行分類的生態系統。

我們與一些最好的創新品牌和創意合作過，並渴望將您的商業創意變為現實。 與我們的專家交談。

包起來！

認知分析是下一件大事，它將通過強大而敏捷的解決方案改變您的業務。 認知分析是我們智力和技能的延伸，有可能加強整體業務能力。 毫不誇張地說，認知分析正在成為企業的必備品。

常見問題

問：認知計算如何改善業務？

認知計算通過以下方式幫助改善業務成果：

• 準確的數據分析
• 更精簡、更高效的業務流程
• 改善客戶服務和互動

問：認知分析和人工智能有什麼區別？

A. 以下是兩種技術之間的主要區別：

• 人工智能使用機器學習、自然語言處理、神經網絡和深度學習，而認知分析使用所有這些和情感分析。
• 人工智能有能力在大數據中找到模式來學習和揭示信息並為複雜問題提供解決方案，而認知分析模仿人類思維來尋找複雜問題和決策的解決方案。
• 人工智能的目的是使流程自動化，而認知分析則增強了人類的能力。

問：認知分析的必備屬性是什麼？

A. 通過使用數據挖掘、模式識別和 NLP 的自學習技術，認知分析可以模仿人類智能。 為此，它必須具有以下屬性：

• 它應該實時適應動態數據，並且應該能夠隨著環境和數據的變化而調整。
• 它應該與其他處理器、設備和雲平台交互。
• 它應該是迭代的和有狀態的。
• 它應該是上下文相關的，並且能夠從結構化和非結構化信息中理解、識別和挖掘上下文數據。