Kognitiv databehandling

Hva er kognitiv databehandling?

Kognitiv databehandling refererer til teknologiplattformer påvirket av kognitiv vitenskap for å simulere den menneskelige tankeprosessen og omfatter kunstig intelligens og signalbehandling. Dette kan omfatte funksjoner som maskinlæring, resonnement, naturlig språkbehandling (NLP), tale- og bildegjenkjenning, interaksjon mellom mennesker og datamaskiner (HCI) og mer.

Hva er forretningsfordelene med kognitiv databehandling?

1. Forbedret datainnsamling og tolkning: Kognitive databehandlingsapplikasjoner analyserer mønstre og bruker maskinlæring for å replikere menneskelige evner som deduksjon, læring, persepsjon og resonnement. Både strukturerte og ustrukturerte data kan samles fra forskjellige kilder, og grundig kognitiv analyse brukes for å tolke dataene. Denne informasjonen kan deretter brukes til å forbedre synligheten i interne prosesser, hvordan produktene og tjenestene dine blir mottatt, hva kundenes preferanser er og hvordan de best bygger lojaliteten deres. 
2. Feilsøking og feildeteksjon: Ved å bruke kognitive konsepter i et robust teknologisk miljø, kan kognitiv databehandling hjelpe deg raskere og mer nøyaktig med å identifisere problemer i forretningsprosesser og avdekke muligheter for løsninger.
3. Mer informert beslutningstaking: Gjennom datainnsamling og analysefunksjoner gir kognitiv databehandling mulighet for mer informert og strategisk beslutningstaking og forretningsinformasjon. Dette kan føre til mere effektive forretningsprosesser, smartere økonomiske beslutninger og generelt forbedret effektivitet og kostnadsbesparelser.
4. Forbedret kundelojalitet: Kognitiv databehandling legger grunnlaget for en nyttigere, mer informert kunde-til-teknologi-opplevelse, og forbedrer kundeinteraksjoner. Dens evne til å samhandle med og forstå og lære av mennesker forbedrer generelt kundelojalitet og tilfredshet.

Hvordan forbedrer kognitiv databehandling menneskelig ekspertise?

Kognitive systemer kan simulere menneskelig hjerneaktivitet for å løse de mest komplekse problemene i forretningsprosessledelse. Den kan akselerere, forbedre og skalere menneskelig ekspertise ved å:

• Forstå naturlig språk (eller sensoriske data) og samhandle naturlig med mennesker, gi ikke-partiske råd autonomt  
• Resonnement – det vil si å danne hypoteser, komme med argumenter og planlegge – og hjelpe brukere ved å analysere både innhold og kontekst 
• Lære, sanse og anvende mening som skaper ny innsikt og verdi 
• Tilbyr progressiv støtte for å forbedre operasjonell effektivitet

Hvordan kan en organisasjon utvikle seg fra tradisjonell forretningsbehandling til kognitiv forretningsbehandling?

Overgang fra tradisjonell virksomhetsbehandling til kognitiv virksomhetsbehandling krever systematisk gjennomføring og adopsjon. For å være kognitiv må prosessen tenke og lære på toppen av det tradisjonelle rammeverket. Denne prosessen innebærer å berike den tradisjonelle prosessen med kunnskap, forbedre systemet med beslutningstaking og utvide virksomheten med innsikt.

Den overordnede tilnærmingen kan deles inn i fire høynivåfaser:

1. Oppdag: På et høyt nivå starter reisen til kognitiv prosessering med kollaborativ oppdagelse for å lære og definere eksisterende forretningsprosesser i en lanseringsverksted. Dette krever vurdering av organisatorisk beredskap og identifisering av prosesskandidater gjennom en kognitiv mulighetsvurdering. 
2. Definer: Den neste fasen er å definere handlingskraftig innsikt hentet fra faktisk prosessbruk og forretningsmessige smertepunkter. Disse funnene vil hjelpe til med å katalogisere potensielle områder for kognitive evner, og føre til planer basert på listen og tilhørende teknologibehov. 
3. Design: I designfasen identifiseres den fremtidige kognitive prosessmodellen sammen med en strategi for å trekke ut innsikt fra ikke-strukturerte data.
4. Utvikle: Til slutt implementeres de identifiserte, anerkjente og utforskede egenskapene ved hjelp av prototyper for testing i virkelige brukstilfeller.

Hva er noen virkelige forretningseksempler på kognitiv databehandling?

I helsevesenet kan styringssystemer for sykehusbehandling utnytte data fra sosiale medier for å undersøke spredningen av sykdommer og spore utbruddet av pandemier. For eksempel, under utbruddet av denguefeber i en by, kan sykehus overvåke Twitter-feeds for å identifisere symptomer som oppleves av publikum. Teknologier som geolokalisering kan identifisere lokale tweets; naturlig språkbehandling kan brukes for å bestemme hvilke tweets som gjelder en bestemt lidelse. Slike sanntidsanalyser kan hjelpe helseforsikringsleverandører med å spore og forutsi utbrudd og ta proaktive tiltak, for eksempel å oppfordre fellesskapsmedlemmer til å vaksinere seg eller fylle på med forsyninger.

I bankvirksomhet er kognitiv forretningsprosessstyring (BPM) mye brukt for å bestemme kundetilfredshet. Når kundene for eksempel godkjennes for et lån, henvises de til bankens låneserviceavdeling, som sørger for forsvarlig betalingsinnkreving, samt eventuelle endringer i betalingsplanen. Dette involverer innkommende og utgående samtaler som genererer samtaleutskrifter. Ved å bruke kognitiv analyse på denne prosessen, kan banken avgjøre om de ansatte stiller de riktige spørsmålene, hvor høflige de er og om de jobber effektivt. Nettoresultatet er uunngåelig en bedre opplevelse for kunden og banken.

I kundeservice kan bedrifter bruke kognitive teknologier for å analysere informasjon fra kunder i form av brev, e-post eller annen kommunikasjon. For eksempel, når de håndterer kunder med sterke negative følelser, kan selskaper implementere sentimentanalyse. Dette vil bidra til å lede de kundene til de ansatte som best kan betjene dem, noe som igjen vil øke kundetilfredsheten.

Når det gjelder rekruttering, bruker ledere som står overfor hundrevis av søknader for dusinvis av åpninger, enorme mengder tid på å prøve å identifisere de beste kandidatene ved å bruke enkel intuisjon og andre begrensede verktøy. Kognitiv databehandling kan endre alt dette, siden det ser utover de formelle egenskapene til kandidater (som deres grader eller års arbeidserfaring) og inkorporerer mer moderne teknikker for datainnsamling.