Les Insight Engines, priorité de 2019

par | Jan 7, 2019 | Data Intelligence, Technologie | 0 commentaires

Les données sont l’or de la transformation numérique -mais seulement si la connaissance peut en être générée. De là l’intérêt des Insight Engines.

Priorité aux Insight Engines ! Rarement il y a eu une époque où le dicton «savoir, c’est pouvoir», exprimé par Francis Bacon au XVIe siècle, a été plus pertinent qu’à l’ère numérique, estime Daniel Fallmann, Founder & CEO, Mindbreeze, «Dans le monde en évolution rapide actuel, les connaissances accessibles au bon moment détermineront si les décisions commerciales nécessaires peuvent être prises rapidement, si le client restera fidèle à la société car il reçoit immédiatement les réponses dont il a besoin, ou si le temps imparti vous économiserez de l’argent car la maintenance prédictive permet de remplacer des pièces de machine avant que des arrêts de production coûteux ne se produisent

Quelle est la connaissance actuelle des entreprises? Paradoxalement, moins que jamais, si vous le regardez par rapport au potentiel existant. Il y a deux raisons principales à cela. Tout d’abord, parallèlement à la montée en flèche de la quantité de données disponibles -dans la rubrique big data- et à la complexité croissante, il devient de plus en plus difficile de générer des connaissances.

Deuxièmement, les utilisateurs sont toujours obligés de glaner des connaissances en utilisant les méthodes du monde analogique. Après tout, les systèmes de fichiers traditionnels des applications populaires et les résultats accablants des requêtes de recherche en ligne ne sont rien d’autre que des boîtes d’index de carte démodées dans lesquelles les réponses doivent être collectées au moyen d’un travail manuel fastidieux et fastidieux.

C’est là qu’interviennent les Insight Engines, ces systèmes qui exploitent le potentiel de la transformation numérique non seulement sur le plan technologique, mais aussi sur le plan méthodologique. Les Insight Engines utilisent des technologies telles que l’apprentissage en profondeur, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour extraire des informations pertinentes d’une grande variété de sources de données, qu’elles soient structurées ou non, et regrouper ces informations dans des connaissances utilisables dans l’ensemble de l’entreprise. En outre, les utilisateurs ne reçoivent que les informations pertinentes pour leur contexte spécifique, qui deviennent d’autant plus précises que le système est utilisé longtemps.

Tendance 1 : expérience client améliorée – Les études actuelles transmettent un message sans équivoque : satisfaire les clients n’a jamais été aussi difficile qu’aujourd’hui. Or, jamais il n’y avait eu autant de façons remarquables de le faire. Par exemple, 79% des consommateurs s’attendent à être totalement pris en charge par une entreprise avant de prendre une décision d’achat… Avec les moteurs d’information, les employés des centres d’appel et les centres d’assistance disposent de toutes les informations dont ils ont besoin pour pouvoir répondre immédiatement et concrètement aux demandes de leurs clients sans être eux-mêmes des experts. En 2019, les Insight Engines deviendront rapidement plus importants pour les systèmes de libre-service mis à la disposition des clients 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.

Tendance 2 : combiner les forces de la perturbation numérique, de l’innovation et de la transformation – Les Insight Engines ont non seulement le pouvoir de générer automatiquement des connaissances à partir de données et d’informations existantes, mais ils peuvent également créer de nouvelles connaissances. Ils le font indirectement, d’une part en déchargeant les employés des tâches prétendument professionnelles, libérant ainsi des ressources pour l’innovation et les idées créatives; d’autre part, les moteurs d’analyse contribuent directement à l’obtention de nouvelles informations, qui sont principalement obtenues grâce à la technologie d’apprentissage en profondeur révolutionnaire. Aujourd’hui, l’apprentissage en profondeur et l’apprentissage automatique sont principalement utilisés pour optimiser les processus internes.

Tendance 3 : les moteurs Insight prennent en charge la transformation des processus métier – Les moteurs Insight possèdent des fonctionnalités permettant de remodeler les processus de bout en bout, transformant ainsi le processus. Le secteur des assurances en est un exemple. Alors que de nombreuses équipes de service client importantes sont actuellement occupées par l’enregistrement laborieux des demandes de remboursement, les compagnies d’assurance qui utilisent des moteurs d’analyse des informations peuvent parvenir à une simplification radicale. Grâce à la classification automatique des images, le preneur d’assurance enverra simplement à l’aide de son téléphone portable des photos de la réclamation, de son passeport et de la police afin qu’un nouveau fichier puisse être créé et que les prochaines étapes puissent être lancées. Si des questions se posent. Le développement de ce principe peut créer de nouvelles opportunités pour la génération de leads.

Tendance 4 : les interfaces utilisateur conversationnelles donnent un visage humain à l’intelligence artificielle – Les chatbots standards actuels ne sont généralement pas perçus comme intelligents ou utiles par les consommateurs. En conséquence, les entreprises investissent de plus en plus dans des technologies qui élèvent l’interaction client à un niveau humain. En 2019, les entreprises se rendront de plus en plus compte que les moteurs d’analyse fournissent la base optimale pour une interaction intelligente avec les clients. Ces technologies, telles que le traitement du langage naturel (NLP) et la réponse aux questions en langage naturel (NLQA) -deux sous-domaines de l’intelligence artificielle- sont utilisées pour mener des dialogues en langage naturel. Par exemple, lorsqu’un client demande qui est Francis Bacon, il n’obtient pas seulement une liste interminable de liens, mais plutôt une réponse immédiate : «philosophe anglais, avocat, homme d’État et pionnier de l’empirisme» correctement interprétée et l’information est ensuite traitée sémantiquement.

Tendance 5 : des informations novatrices sur les informations à l’échelle de l’entreprise créent de nouvelles connaissances – À l’heure actuelle, les informations sur les clients, les problèmes, les processus et les objets physiques sont généralement stockées dans des silos, par exemple sous forme de courriers électroniques, de documents et d’enregistrements de données provenant de diverses applications de l’entreprise. Les Insight Engines créent une sorte de support pour toutes les sources de données, tout en conservant les données à l’endroit où elles ont été générées, ce qui contraste nettement avec la méthode des systèmes de gestion des connaissances traditionnels. Cela donne aux employés une vue à 360 degrés des clients, des problèmes, des processus, des composants individuels, à partir desquels ils peuvent tirer de nouvelles informations.

Tendance 6 : les CEO prennent les commandes – Dans le passé, la transformation numérique était souvent considérée comme une question purement technique ou déléguée aux départements marketing et ressources humaines. Cependant, de plus en plus de CEO réalisent que l’accès à un traitement intelligent des données est crucial pour leurs activités. En conséquence, les CEO intensifieront leurs efforts en 2019 pour se concentrer sur la transformation numérique et les technologies associées. Les Insight Engines leur fournissent un instrument qui leur permet non seulement d’orienter la transformation de manière stratégique, mais également de prendre les décisions nécessaires pour prendre des décisions qui reposent sur des connaissances et des informations sécurisées.

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