Vad är kognitiv databehandling?
Kognitiv databehandling avser teknikplattformar som bygger på kognitiv vetenskap för att simulera den mänskliga tankeprocessen och omfattas av artificiell intelligens och signalbehandling. Detta kan innefatta funktioner som maskininlärning, resonemang, språkteknik (NLP), tal- och synigenkänning och interaktion mellan människa och dator (HCI), med mera.
Vad är affärsnyttan med kognitiv databehandling?
- Förbättrad datainsamling och tolkning: Applikationer för kognitiv databehandling analyserar mönster och använder maskininlärning för att kopiera mänsklig förmåga, såsom slutledning, inlärning, varseblivning och resonemang. Både strukturerade och ostrukturerade data kan samlas in från olika källor, och fördjupad kognitiv analys tillämpas sedan för att tolka dessa data. Den informationen kan därefter användas för att förbättra insynen i interna processer, hur dina produkter och tjänster tas emot, vad dina kunders preferenser är och hur man bäst stärker deras lojalitet.
- Felsökning och feldetektering: Genom att tillämpa kognitiva koncept i en stabil teknisk miljö, så kan kognitiv databehandling hjälpa dig snabbare och mer exakt identifiera problem i affärsprocesser och hitta möjliga lösningar.
- Mer välgrundat beslutsfattande: Genom sin datainsamling och analysmöjligheter möjliggör kognitiv databehandling mer välgrundat, strategiskt beslutsfattande och affärsintelligens (datorstödd affärsanalys, business intelligence). Detta kan leda till effektivare affärsprocesser, smartare ekonomiska beslut och övergripande förbättrad effektivitet och kostnadsbesparingar.
- Minskat kundbortfall: Kognitiv databehandling möjliggör en mer hjälpsam, kunskapsrik upplevelse för kunden med tekniken, vilket förbättrar kundinteraktionerna. Dess förmåga att interagera med, förstå och lära av människor minskar kundbortfallet och ökar kundnöjdheten överlag.
Hur förbättrar kognitiv databehandling mänsklig expertis?
Kognitiva system kan simulera mänsklig hjärnaktivitet för att lösa de mest komplexa problemen inom optimering av verksamhetsprocesser. Det kan påskynda, förbättra och skala mänsklig expertis genom att:
- Förstå naturligt språk (eller sensoriska data) och interagera naturligt med människor, och ge opartisk rådgivning autonomt
- Resonera — det vill säga att skapa hypoteser, argumentera och planera — och hjälpa användare genom att analysera både innehåll och sammanhang
- Lära in, känna av och tillämpa mening som skapar nya insikter och värde
- Erbjuda progressivt stöd som förbättrar driftseffektiviteten
Hur kan ett företag utvecklas från traditionella verksamhetsprocesser till kognitiva verksamhetsprocesser?
Övergången från traditionella verksamhetsprocesser till kognitiva kräver systematiskt utförande och implementering. För att vara kognitiv måste processen tänka och lära sig utöver det traditionella ramverket. Denna process innebär att berika den traditionella processen med kunskap, förbättra systemet genom beslutsfattande och utöka verksamheten med insikter.
Det övergripande tillvägagångssättet kan delas in i fyra faser på hög nivå:
- Upptäck: Resan mot kognitiva processer inleds på en hög nivå med ett samarbete för upptäckt, för att lära sig och definiera befintliga verksamhetsprocesser i en introduktionsworkshop. Detta kräver utvärdering av organisatorisk beredskap och identifiering av processkandidater genom en bedömning av kognitiva möjligheter.
- Definiera: Nästa fas är att definiera åtgärdbara insikter som samlats in från faktisk processanvändning och verksamhetens smärtpunkter. Dessa insikter hjälper till att katalogisera potentiella områden för kognitiva funktioner, vilket sedan leder till planering som bygger på resultaten och tillhörande teknikbehov.
- Formge: I designfasen identifieras den framtida kognitiva processmodellen tillsammans med en strategi, som extraherar insikter från icke-strukturerade data.
- Utveckla: Slutligen implementeras de identifierade, erkända och utforskade funktionerna med hjälp av prototyper som testas i verkliga användningsfall.
Vilka verkliga exempel finns på kognitiv databehandling?
Inom hälso- och sjukvården, så kan vårdhanteringssystem utnyttja data från sociala medier för att undersöka spridningen av sjukdomar och spåra utbrott av pandemier. Till exempel, vid ett utbrott av denguefeber i en stad, så kan sjukhus övervaka nyhetsflöden på X (f.d. Twitter), som identifierar symptomen som allmänheten upplever. Teknik som geolokalisering kan identifiera lokala tweets, där språkteknik (NLP) tillämpas för att avgöra vilka tweets som rör en viss sjukdom. Sådana realtidsanalyser kan hjälpa sjukförsäkringsgivare att spåra och förutsäga utbrott och vidta proaktiva åtgärder, som att uppmana samhällsmedborgare att vaccinera sig eller fylla på sina beredskapslager.
Inom banksektorn används kognitiv optimering av verksamhetsprocesser (BPM) i stor utsträckning för att avgöra nivån på kundnöjdhet. Till exempel, när bankkunderna beviljats ett lån, hänvisas de till bankens låneserviceavdelning, där korrekt avbetalningsplan och eventuella ändringar stäms av. Låneserviceavdelningens inkommande och utgående telefonsamtal genereras då till samtalstranskribering. Genom att tillämpa kognitiv analys i denna process, kan banken sedan avgöra om dess anställda ställer rätt frågor, hur serviceinriktade de är och om de arbetar effektivt. Slutresultatet blir en bättre upplevelse för både kunden och banken.
Inom kundservice kan företag använda kognitiv teknik för att analysera information från kunder i form av brev, e-post eller annan kommunikation. Till exempel, när de hanterar kunder med starka negativa känslor, så kan företag driftsätta sentimentanalys. Detta hjälper till att dirigera kunderna till den personal som bäst kan betjäna dem, vilket i sin tur kommer att öka kundnöjdheten.
Inom rekrytering där de ansvariga översvämmas av hundratals ansökningar för ett dussintal lediga tjänster, lägger de vanligtvis enorma mängder tid på att försöka identifiera de bästa kandidaterna med hjälp av enbart enkel intuition och andra begränsade hjälpmedel. Kognitiv databehandling kan förändra allt detta, eftersom den ser bortom kandidaternas formella meriter (såsom deras utbildning eller arbetslivserfarenhet) och integrerar modernare tekniker för datainsamling.
