Kognitive Datenverarbeitung

Was ist kognitive Datenverarbeitung?

Kognitive Datenverarbeitung bezieht sich auf Technologieplattformen, die auf kognitiver Wissenschaft basieren und den menschlichen Gedankenprozess simulieren und künstliche Intelligenz und Signalverarbeitung umfassen.

Was sind die Geschäftsvorteile von kognitiver Datenverarbeitung?

1. Verbesserte Datenerfassung und -interpretation: Anwendungen von kognitiver Datenverarbeitung analysieren Muster und wenden maschinelles Lernen an, um menschliche Fähigkeiten wie Schlussfolgerung, Lernen, Wahrnehmung und Argumentation zu replizieren. Sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten können aus verschiedenen Quellen gesammelt werden. Zur Interpretation der Daten werden tiefgreifende kognitive Analysen angewendet. Diese Informationen können dann genutzt werden, um den Einblick in interne Prozesse zu verbessern, wie Ihre Produkte und Dienstleistungen angenommen werden, welche Vorlieben Ihre Kunden haben und wie Sie deren Loyalität am besten aufbauen können.
2. Fehlerbehebung und Fehlererkennung: Durch die Anwendung kognitiver Konzepte in einer robusten technologische Umgebung kann kognitive Datenverarbeitung Ihnen helfen, Probleme in Geschäftsprozessen schneller und genauer zu identifizieren und Lösungsmöglichkeiten aufzudecken.
3. Fundiertere Entscheidungsfindung: Durch seine Datenerfassungs- und -analysefunktionen ermöglicht kognitive Datenverarbeitung eine fundiertere, strategische Entscheidungsfindung und Business Intelligence. Dies kann zu effizienteren Geschäftsprozessen, intelligenteren Finanzentscheidungen und insgesamt zu mehr Effizienz und Kosteneinsparungen führen.
4. Verbesserte Kundenbindung: Kognitive Datenverarbeitung schafft die Voraussetzungen für ein hilfreicheres, informiertes Kundenerlebnis und verbessert so die Interaktion mit dem Kunden. Ihre Fähigkeit, mit Menschen zu interagieren, sie zu verstehen und von ihnen zu lernen, verbessert die allgemeine Kundenbindung und -zufriedenheit erheblich.

Wie verbessert Cognitive Computing die menschliche Expertise?

Kognitive Systeme können die Aktivität des menschlichen Gehirns simulieren, um die komplexesten Probleme im Geschäftsprozessmanagement zu lösen. Es kann menschliches Fachwissen beschleunigen, verbessern und skalieren, indem es:

• Natürliche Sprache (oder sensorische Daten) verstehen und auf natürliche Weise mit Menschen interagieren, autonom unvoreingenommene Ratschläge geben  
• Argumentieren – d. h. Hypothesen bilden, argumentieren und planen – und Benutzern helfen, indem sie sowohl Inhalt als auch Kontext analysieren 
• Bedeutung lernen, erspüren und anwenden, die neue Einsichten und Werte schafft 
• Bietet progressive Unterstützung zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz

Wie kann sich eine Organisation von der traditionellen Verarbeitung zur kognitiven Verarbeitung der Geschäftsabläufe entwickeln?

Der Übergang von der traditionellen Geschäftsverarbeitung zur kognitiven Geschäftsverarbeitung erfordert eine systematische Ausführung und Einführung. Um kognitiv zu sein, muss der Prozess auf der Grundlage des traditionellen Rahmens denken und lernen. Dieser Prozess beinhaltet die Anreicherung des traditionellen Prozesses mit Wissen, die Verbesserung des Systems mit Entscheidungsfindung und die Erweiterung des Geschäfts mit Erkenntnissen.

Der Gesamtansatz kann in vier übergeordnete Phasen unterteilt werden:

1. Entdecken: Auf einer hohen Ebene beginnt die Reise zur kognitiven Verarbeitung mit kollaborativer Entdeckung, um bestehende Geschäftsprozesse in einem Einführungsworkshop zu lernen und zu definieren. Dies erfordert die Bewertung der organisatorischen Bereitschaft und die Identifizierung von Prozesskandidaten durch eine kognitive Chancenbewertung. 
2. Definieren: Die nächste Phase besteht darin, umsetzbare Erkenntnisse zu definieren, die aus der tatsächlichen Prozessnutzung und geschäftlichen Schwachstellen gewonnen wurden. Diese Ergebnisse werden dazu beitragen, potenzielle Bereiche für kognitive Fähigkeiten zu katalogisieren, was zu Plänen auf der Grundlage der Liste und der damit verbundenen technologischen Anforderungen führt. 
3. Gestalten: In der Designphase wird das zukünftige kognitive Prozessmodell zusammen mit einer Strategie identifiziert, um Erkenntnisse aus nicht strukturierten Daten zu extrahieren.
4. Entwickeln: Schließlich werden die identifizierten, erkannten und erforschten Fähigkeiten mithilfe von Prototypen implementiert, um sie in realen Anwendungsfällen zu testen.

Was sind einige reale Geschäftsbeispiele für Cognitive Computing?

Im Gesundheitswesen können Krankenhausversorgungsmanagementsysteme Daten aus sozialen Medien nutzen, um die Ausbreitung von Krankheiten zu untersuchen und den Ausbruch von Pandemien zu verfolgen. Während des Ausbruchs von Dengue-Fieber in einer Stadt können Krankenhäuser beispielsweise Twitter-Feeds überwachen, um Symptome zu identifizieren, die von der Öffentlichkeit erlebt werden. Technologien wie Geolokalisierung können lokale Tweets identifizieren; Natürliche Sprachverarbeitung kann angewendet werden, um festzustellen, welche Tweets eine bestimmte Krankheit betreffen. Solche Echtzeitanalysen können Krankenkassen dabei helfen, Ausbrüche zu verfolgen und vorherzusagen und proaktive Maßnahmen zu ergreifen.

Im Bankwesen wird häufig kognitives Geschäftsprozessmanagement (BPM) eingesetzt, um die Kundenzufriedenheit zu ermitteln. Wenn Kund:innenen beispielsweise für einen Kredit genehmigt werden, werden sie an die Kreditverwaltungsabteilung der Bank weitergeleitet, die den ordnungsgemäßen Zahlungseinzug sowie alle Änderungen am Zahlungsplan sicherstellt. Dies betrifft eingehende und ausgehende Anrufe, die Anrufprotokolle generieren. Durch die Anwendung der kognitiven Analyse auf diesen Prozess kann die Bank dann feststellen, ob ihre Mitarbeiter:innen die richtigen Fragen stellen, wie höflich sie sind und ob sie effizient arbeiten. Das Nettoergebnis ist zwangsläufig eine bessere Erfahrung für die Kund:innen und die Bank.

Im Kundenservice können Unternehmen mithilfe kognitiver Technologien Informationen von Kunden in Form von Briefen, E-Mails oder anderer Kommunikation analysieren. Beim Umgang mit Kund:innen mit stark negativen Stimmungen können Unternehmen beispielsweise Stimmungsanalysen einsetzen. Dies wird dazu beitragen, diese Kund:innen an die Mitarbeiter:innen weiterzuleiten, die sie am besten bedienen können, was wiederum die Kundenzufriedenheit erhöht.

Bei der Personalbeschaffung verbringen Manager, die mit Hunderten von Bewerbungen für Dutzende von offenen Stellen konfrontiert sind, in der Regel enorm viel Zeit damit, die besten Kandidat:innen zu identifizieren, indem sie nur einfache Intuition und andere begrenzte Werkzeuge verwenden. Cognitive Computing kann all dies ändern, da es über die formalen Eigenschaften von Kandidat:innen (wie z. B. ihre Abschlüsse oder jahrelange Berufserfahrung) hinausblickt und modernere Techniken der Datenerfassung einbezieht.