人工知能と非構造化データ

公開: 2023-03-09

ビッグデータと人工知能は、デジタルマーケティングにおいて大きな進歩を遂げており、そのアプリケーションは著しく成長しています。 Deloitte の調査によると、調査対象の企業の 73% が、直接またはその他の競合他社とは異なり、新しい質の高いリードの獲得を可能にすることで、AI が自社のビジネスにとって非常に重要であると考えています。

ヘルスケアや保険などの業界で、消費者に関するより多くの情報を取得したり、新しい顧客を検索したり、Web サイトのナビゲーションを改善したりするために使用されるビッグデータについても同じことが言えます。

この投稿では、ビッグデータと人工知能の重要性について説明し、非構造化データの役割に焦点を当てて、この市場に影響を与える主な傾向を強調します.

人工知能の定義: いくつかの統計

ここ数年、テクノロジーの進歩もあり、人工知能の重要性が再認識されています。

しかし、それは正確には何ですか？これは、何らかの方法で人間の行動をシミュレートするパフォーマンスを提供するハードウェアおよびソフトウェアシステムの機能です。

ただし、人工知能は機械学習やアルゴリズムに関連する側面と混同されることがよくあります。ただし、これらは 2 つの独立したテクノロジですが、相互に関連しています。 AI は人間の行動をシミュレートするマシンに関係しますが、一方で機械学習は、このソフトウェアを時間の経過とともに開発および改善できるようにするアルゴリズムです。

このため、このようなシステムの最初の適用分野が工場であったことは驚くべきことではありません。実際、ロボット工学を産業部門に適用することで、何よりもまず生産性の向上という多くのメリットを実現できます。手動のヒューマンタスクの一部を置き換えてシミュレートすることで、作業員の安全性も向上します。

B2C および B2B の世界では、提出された履歴書のスクリーニングから、セキュリティ設定での人物の顔の認識、内容に基づいて大量のドキュメントを分類する機能まで、アプリケーションの分野は無限にあります。現在までに、イタリアとヨーロッパの両方の状況の一部の企業は、AI を社内に適用することの重要性を理解し始めており、当面は価値の低いタスクをこのソフトウェアに任せ、意思決定の部分を人間に任せています。

この傾向は、Eurostat による最近の調査でも確認されており、欧州連合内では 10 社中 2 社のみが人工知能を使用しているのに対し、イタリアではその数字は 6% まで低下しています。これは、インフラストラクチャが未発達であり、現時点で専門的な人材が不足していることが原因である可能性があります。

それにもかかわらず、人工知能は、この大量のデータの詳細な分析と処理を可能にするため、ビッグデータの分析にとって大きな利点です。

非構造化データの分析に適用される人工知能

ビッグデータの分析から価値を抽出することは、ある程度の技術効率を必要とする困難で複雑なプロセスであり、データの品質と非構造化か構造化かによって条件付けられます。後者は、その用語が示すように、事前に定義された一連のルールに従い、特定のパターンに従うものです。

しかし対照的に、非構造化データは事前定義された構造を持たず、利用可能なデータの大部分を表します。私たちの会社がドキュメントを受け取り、サポートやサービスを提供し、複数のチャネルで活動するのと同じように、私たちは毎日電子メールや画像を受け取ります。非構造化情報の管理に関連しています。

非構造化データは企業内でどのように管理されていますか?人工知能を通して。たとえば、コールセンター内での最終的な目標は、コールトラフィックを合理化し、顧客に高品質のサービスを提供して、電話での長い待ち時間を回避することです。

これには、人工知能の最も成熟した部分として定義されている仮想アシスタントであるチャットボットの全宇宙が含まれますが、同時に、異なるテクノロジー間の価値を見分けるのが難しいものでもあります. Siri、Google、さらには Alexa など、スマートフォンに内蔵されている音声アシスタントについて考えてみてください。

文書を扱うために社内で幅広い用途があります。実際、銀行や保険などの特定の業界では、非構造化データを含むドキュメントを優先度を理解できないまま処理することがよくあります。ただし、人工知能のおかげで、ドキュメントのメリットを理解し、ドキュメントに含まれるデータを理解することができます。

もう 1 つの興味深い分野は、契約書などの非常に複雑なドキュメントの取り扱いに関するものです。これは、法律の世界から、 Doxeeのような多くの企業が運営する B2C および B2B の世界まで、非常に幅広い用途を持つ分野です。契約の管理は非常に困難な場合があります。リマインダー、罰則、および特定のタイムラインの理解も必要になるため、非常に迅速な応答時間が必要であり、エラーの余地はほとんどありません。

一般に、特に今述べた分野での作業活動は、推論を行い、それをすべての文書に徹底的に適用するための多かれ少なかれ限られた時間枠を持つ人々によって実行されます。ここで、ビッグデータの分析に適用される人工知能は、この時間の不足を克服し、重要な利益を確保しながら大規模なデータの取得を可能にすることができます.

人工知能とビッグデータの未来はどうなる？

人工知能の将来がどうなるかを理解することは、企業にとって非常に重要です。利用できるデータがますます多様化するため、テクノロジーのサポートが重要になるからです。

今日まで、テクノロジーに携わる人々にとって最も重要な課題は、その範囲を広げることです。実際、 AI の民主化、つまり、データサイエンティストだけでなく、ビジネスで働く人々に人工知能を適用できるようにすることについてよく話します。

また、収集した情報とデータをクラウドで利用できるようにすることも重要です。顧客データが関係するプロジェクトやプロセスにはプライバシーの問題があるものもあれば、シームレスでデータをクラウドに分散できるものもあり、ドキュメントをより高速に機能させ、担当者がデータの作業をすぐに開始できるようにします。 .

過小評価できないもう 1 つの側面は、ソフトウェアの純粋に言語的な側面です。何年もの間、単語の真の言語は考慮されていなかったため、テクノロジーは特定のキーワードを採用していました。異なる動詞の時制や、単数形/複数形と男性形/女性形を区別する方法がありませんでした. したがって、特に顧客の質問に適切な回答を提供する場合は、自然言語理解をますます実装する必要があります。

より一般的には、今後数年間で、人工知能は B2B と B2C の両方のセクターの企業でますます使用されるようになり、そのメリットは誰の目にも明らかです。実際、最近の調査と 2025 年までの予測によると、AI への投資は、2016 年の 20 億ユーロから増加して、世界で約 600 億ユーロに達すると予想されています。 AI を使用する投資と企業の割合、欧州連合がそれに続きます。 2030 年までに、西側諸国はアジア大陸、特に中国に追い抜かれます。

また、保存および処理されるビッグデータの量の増加を考慮して、同じソフトウェアが進化し、戦略的な意思決定と問題解決を最短時間で可能にします。人工知能のイノベーションは、前述のように、収集されたデータに基づいてチャットボットによっていくつかの問題が解決される電気通信などの一部の業界や、保険業界ですでに目に見えており、高いデータ処理速度と応答速度を確保しています。人間の脳では提供できないものです。

今日まで、人工知能はB2C セクターではるかに発達しており、ROI の獲得がはるかに簡単かつ迅速になっています。将来的には、AI ソフトウェアの使用は B2B 分野で拡大し続けるでしょう。一部の企業は、顧客サービスのためにチャットボットと AI アルゴリズムを使用してすでに実験を行っています。

したがって、人工知能とビッグデータは、一部のプロセスを自動化および高速化し、情報取得をより効率化し、顧客体験を改善する可能性を切り開くことにより、確実に私たちの世界の未来を形作ると言えます. また、エネルギーやメディアなどの他のセクターにも拡大します。