Cognitieve Analytics Uitgelegd: Een Duidelijke, Eenvoudige Gids

2. Productiviteit en Efficiëntie

Problemen sneller prioriteren en oplossen, cruciale informatie uit gebruikersgesprekken halen, acties automatiseren voor veelvoorkomende verzoeken, uitgaven aan minder belangrijke middelen reduceren, en teamleden in staat stellen om snel en dynamisch te reageren. En aangezien cognitieve analytics verleden informatie combineert met huidige data om de resultaten continu te verbeteren, kunt u snel aanpassen aan externe veranderingen en markttrends.

3. Bedrijfsgroei

Cognitieve analytics stelt ondernemingen in staat om het bedrijf uit te breiden naar nieuwe markten, nieuwe kansen in specifieke locaties te vinden, onbenutte databronnen te mijnen, en nieuwe producten en diensten te innoveren. Het maakt het ook makkelijker voor analisten en marktonderzoekers om de waarde van big data te ontgrendelen en problemen in hun bedrijfsterrein op te lossen.

Vroege Adoptie

Over het afgelopen decennium hebben verschillende tech-giganten en startups honderden miljoenen geïnvesteerd in het opkomende veld van cognitieve technologie. Google, Microsoft, IBM, Amazon, Cisco, HPE, SparkCognition en DataRobot zijn onder de top-bijdragers.

Volgens een door IBM uitgevoerde studie hebben de vroege adopters al positieve resultaten gezien van hun cognitieve initiatieven — van betere klantbetrokkenheid tot productinnovatie en bedrijfsgroei.

Deze vroege adopters benutten diverse cognitieve capaciteiten, variërend van machine learning en natural language processing tot het ontgrendelen van waarden uit verschillende databronnen, zowel gestructureerd als ongestructureerd. Sommige bedrijven ontwikkelen aangepaste platforms, anderen gebruiken API's om cognitieve technologie in hun systemen te implementeren.

IBM onderzocht meer dan 600 vroege adopters die cognitieve technologie inzetten. Hun rapport toont aan dat cognitieve capaciteiten een belangrijke rol spelen in de groei van het bedrijf. Ongeveer 65% van de vroege adopters geloven dat cognitieve technologie cruciaal is voor hun bedrijfsstrategie en succes, terwijl 58% zegt dat het een essentieel onderdeel is van de digitale transformatie van hun bedrijf.

Het Nieuwe Tijdperk van Analytics

Naarmate we overgaan naar een wereld waar bijna alles verbonden is, zullen bedrijven steeds meer vertrouwen op cognitieve analytics en gerelateerde tools om te groeien en zich aan te passen aan veranderende klantbehoeftes.

Meer specifiek kunnen cognitieve tools bedrijven helpen het klantgedrag echt te begrijpen, hoofdoorzaken van klantontevredenheid te identificeren, en innovatieve manieren te vinden om klantervaringen te verbeteren. Cognitieve analytics kan ook een grote pasvorm zijn in het optimaliseren van operationele kosten, het verhogen van klantretentie en het aanzienlijk verminderen van resolutietijd.

Real-Life Voorbeelden van Cognitieve Analytics

Cognitieve analytics wordt nu in bijna elke industrie gebruikt om patronen, potentiële dreigingen en verbeterkansen te identificeren. Bijvoorbeeld,

Bankwezen en Financiën

Cognitieve computing kan het bank- en financiesector radicaal veranderen. In tegenstelling tot conventionele systemen die klantgedrag modelleren op basis van eerdere acties en alle klanten hetzelfde behandelen, maken cognitieve systemen nauwkeurigere en tijdige analyses van individuen op basis van hun leeftijd, inkomen en transacties.

Cognitieve analytics kan banken helpen producten en diensten aan te passen voor elke klant, hoog-vermogen individuen intelligent te targeten, betere beleggingsplannen aan te bieden, en vakkundige kennis toe te passen om problemen snel op te lossen.

Ales ales, dit opkomende computing-paradigma kan in drie gebieden worden toegepast:

• Klantenservice: Omdat een cognitief systeem het probleem begrijpt, kan het accurate oplossingen bieden zonder klanten naar verschillende afdelingen te verwijzen, en dus ieders tijd te besparen.
• Besluitvorming en advise: Het kan het leningondertekeningsproces verbeteren, wat een dieper begrip van bedrijven vereist om data-gedreven beslissingen te nemen.
• Beleggingsadvies: Cognitieve systemen stellen banken en niet-bank financiële sectoren in staat om snel door beleggingsbronnen te gaan om de nieuwste markttrends te verkennen, risico's te evalueren, en up-to-date advies te geven aan klanten.

Cyberbeveiliging

Kunstmatige intelligentie en diepe neurale netwerken maken het voor cognitieve systemen gemakkelijker om continu data te extraheren uit diverse bronnen en kennis te verwerven via geavanceerde analytics. Het neurale netwerk verbetert zichzelf met elke iteratie, waardoor het systeem leert dreigingen te voorspellen en proactieve oplossingen te creëren.

Met toenemende cyberaanvallen en een tekort aan gespecialiseerde cyberbeveiligingsspecialisten, werkt een tool als cognitieve analytics wonderen. Het kan massive hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde data verwerken en analyseren (om verschillende typen dreigingen en risico's te identificeren) wat naast onmogelijk zou zijn voor een traditioneel analyticsysteem.

Gezondheidszorg

Gezondheidszorg-gerelateerde informatie (zoals radiologiebeelden, labresultaten, pathologieverslagen, elektronische gezondheidsdossiers, klinisch onderzoek, en meer) is moeilijk te analyseren en te delen omdat het gefragmenteerd is. Hier komen cognitieve systemen van pas. Ze kunnen slim en snel door verschillende soorten informatie parsen om gezondheidszorgprofessionals te helpen.

De inzichten die cognitieve analytics biedt, maken het voor gezondheidszorgverleners gemakkelijker om de gezondheid van individuele patiënten te begrijpen, geïnformeerde beslissingen te nemen, en meer gepersonaliseerde zorg te bieden.

Vandaag de dag wordt cognitieve computing gebruikt in tal van oncologiecentra wereldwijd. Bijvoorbeeld, bij MD Anderson Cancer Center en Memorial Sloan Kettering Cancer Center, helpt cognitieve analytics dokters petabytes aan medische data te analyseren (inclusief klinische studies, proefresultaten en best-practice richtlijnen) om diagnose- en behandelbeslissingen te ondersteunen.

Energie en Nutbedrijven

De olie- en gasindustrie staat constant voor uitdagingen in het lokaliseren, raffineren en distribueren van ruwe olie en bijproducten. Met de hulp van cognitieve analytics kunnen ingenieurs en technische experts belangrijke beslissingen nemen, zoals waar te exploreren voor olie, hoe middelen toe te wijzen, welke producten te prioriteren, en hoe de efficiëntie van bestaande faciliteiten te verbeteren.

Cognitieve platforms worden al gebruikt door veel nutbedrijven in de Verenigde Staten, waaronder Mega Energy, Arizona Public Service Electric, Gexa Energy, Portland General Electric en Avangrid. Deze systemen bieden verschillende voordelen, van lastvoorspelling tot het afstemmen van tariefstructuren tegen individuele kostenmodellen.

Logistiek en Detailhandel

Cognitieve analytics is nuttig in elke fase van de Logistiek en Supply chain, van magazijnbeheer en automatisering tot verpakking en palletisering. Het analyseert data van zowel interne (voorraad, point-of-sale) als externe (markttrends, weer) ecosystemen. Het doel is de supply chain-efficiëntie te verbeteren, kosten te minimaliseren, en waardevolle inzichten te bieden aan bedrijven zodat ze snel kunnen reageren op dynamisch veranderende scenario's.

Cognitieve analytics speelt ook een cruciale rol in de detailhandel. Het kan geïntegreerd worden met e-commerce-platforms om data over klanten en hun aankoopgedrag te extraheren. Voor fysieke winkels kunnen cognitieve systemen detailhandelaren helpen voorraden te optimaliseren en meer gepersonaliseerde producten aan aantrekkelijke prijzen aan te bieden.

Onderwijs en Leren

Cognitieve computing kan betere resultaten opleveren voor studenten en docenten. Het kan onderpresterende scholen en leraren identificeren, studentenprestaties in specifieke disciplines voorspellen, en gepersonaliseerd studiemateriaal bieden.

In 2003 adopteerde de Miami-Dade County publieke scholen in Florida een Cognitive Tutor Software om feedback te geven aan studenten terwijl ze door problemen werken. Het is bevonden dat deze software veel effectiever is dan het conventionele curriculum alleen.

Bekende Cognitieve Analytics Tools

Nu u de real-life toepassingen van cognitieve analytics kent, laten we verschillende soorten cognitieve tools verkennen die in verschillende velden worden gebruikt.

1. OpenSMILE

OpenSMILE (Open-source Speech and Music Interpretation by Large-space Extraction) extraheert automatisch kenmerken uit audiosignalen en classificeert spraak- en muzieksignalen. Het wordt breed gebruikt voor spraakherkenning, emotieherkenning, sprekeridentificatie, akkoorddetectie en beat-tracking. Het kan ook de toestand van de spreker detecteren, zoals intoxication, depressie of vocale pathologische stoornissen.

Aangezien het softwareprogramma grotendeels in C++ is geschreven, draait het soepel op alle platforms, inclusief embedded platforms zoals macOS, iOS, Windows, Android, Linux en Raspberry Pi.

2. IBM Watson

IBM Watson gebruikt meer dan 100 verschillende technieken om natuurlijke taal te analyseren, relevante bronnen te vinden, hypothesen te genereren, bewijzen te evalueren, en de best mogelijke antwoorden te rangschikken. Eigenlijk past het geavanceerde natural language processing, geavanceerd redeneren, kennisrepresentatie en machine learning-algoritmes toe op het veld van open domain vraagbeantwoording.

Met Watson krijgen bedrijven toegang tot een compleet portefeuille van AI-mogelijkheden, of het nu tools zijn voor het detecteren van opkomende trends of het ontwikkelen van applicaties voor klanten. Het bespaart tijd en automatiseert meer processen, zodat werknemers zich kunnen richten op groei en nieuwe kansen.

3. NuPIC

NuPIC (Numenta Platform for Intelligent Computing) is een open-source AI-platform dat HTM (Hierarchical Temporal Memory) leeralgoritmes implementeert. Het is geschikt voor een breed bereik van problemen, met name anomaliedetectie en de voorspelling van streaming databronnen.

4. Iris door Apixio

De Verenigde Staten produceren jaarlijks meer dan 1,3 miljard klinische zorgdocumenten; ongeveer 80% van deze data is ongestructureerd en moeilijk te benaderen. Dat is waar Iris van pas komt. Het is een cognitief computing-platform dat waardevolle inzichten extraheert uit enorme hoeveelheden klinische data en andere informatie in het gezondheidssysteem.

Iris's analytics-engine gebruikt machine learning en natural language processing-technologieën om patiëntenprofielen te genereren en risico's te evalueren. Het kan vergelijkbare patiënten en gevallen groeperen om evidence-based patiëntendata te leveren. En aangezien data zich over tijd verandert, monitort het platform continu de patiëntinformatie om gezondheidszorgprofessionals te vertellen wat werkt en wat niet.

5. Aila door Enterra Solutions

Aila combineert geavanceerde wiskunde en kunstmatige intelligentie om te redeneren en problemen op te lossen op een manier die vergelijkbaar is met mensen. Het kan de interne en externe data van het bedrijf analyseren, inferenties trekken, en waardevolle inzichten op aanvraag produceren. In tegenstelling tot traditionele business analytics, kan Aila de hoge-volume, multivariate wereld van Big Data aan.

Het kan enkele van de lastigste vragen beantwoorden —

• Zijn er kansen om uitgaven volgend jaar binnen marktsegmenten te verschuiven om ROI te verbeteren?
• Zijn er enkele van onze klanten service-level-doelstellingen in gevaar? Als ja, hoe kan ik dat risico mitigeren?

6. Ignio Cheetah door TCS

Ignio Cheetah is een cognitieve automatiseringsproductsuite voor IT-operaties en werkbelastingbeheer. Het kan onmiddellijk afwijkende IT-condities detecteren en voorspellen die aandacht vereisen, valse waarschuwingen reduceren, vergelijkbare of gecorreleerde gebeurtenissen verzamelen, en waarschuwingen prioriteren op basis van bedrijfsimpact. En aangezien het systeem leert uit eigen ervaring, wordt het beter met de tijd.

Ignio wordt al gebruikt door veel grote corporaties, waaronder Fortune 500 en Global 2000 bedrijven, die innovatoren en leiders zijn in hun respectieve velden. Het platform beheert meer dan 1,5 miljoen technologiemiddelen autonom voor 50+ klanten.

7. Cortex Certifai

Cortex Certifai zorgt ervoor dat machine learning-modellen vrij zijn van algoritmische biases om afgewogen besluitvorming en redenering te reduceren. Het genereert een samengestelde vertrouwingsscore, genaamd AI Trust Index, die geautomatiseerde modellen meet op basis van datakwaliteit, prestaties, robuustheid, eerlijkheid, verklaarbaarheid en naleving.

Deze Trust Index helpt bedrijven de trade-offs en gebruikelijke spanning tussen prestaties en risico te evalueren. Stakeholders kunnen in elke evaluatieparameter graven om potentiële verbeteringen te vinden. Het kan toegepast worden op elk black-box model, inclusief statistische modellen, voorspellende modellen en machine learning-modellen.

8. SparkCognition EPP

SparkCognition EPP gebruikt proprietaire AI- en machine learning-algoritmes om nooit-tevoren-ziene cyberaanvallen te voorkomen die bedrijfsoperaties storen en phishing-dreigingen te identificeren vanuit PDF's, documenten en direct-naar-geheugen PowerShell-aanvallen. De lichtgewicht cognitieve agent leert de typische gedragspatronen van alle endpoints binnen een bedrijf en waarschuwt het beveiligingsteam over potentiële aanvallen.