给大家分享一篇关于 和手机的文章。相信很多朋友对 和手机还是不太了解，所以边肖也在网上搜集了一些关于手机和 的相关知识与大家分享。希望大家看完之后会喜欢。
不可否认的是，2020年数据对企业来说将更加重要，获取数据的投入在不久的将来只会增加。普遍的共识是，世界上每10个组织中就有7个将在未来三年增加对数据的投资。但是，也要明白，采购数据只是完成工作的一半——利用这些数据获得真正帮助企业创造价值的洞见，是一项真正艰巨的任务。从数据来看，每10个组织中就有7个会投资采购数据，但有3/10的组织只能用庞大的数据来驱动自己的行动。
考虑到大数据、人工智能和机器学习带来的麻烦，很难把一个人误认为另一个人。然而，重要的是要理解数据和见解不是同义词，它们是方法论的一个方面，其更广泛的目标是推动业务增长。公司可以使用数百万个数据点，但推断这些庞大的数据，看透业务难点，才是真正的任务。在我看来，我们会看到当前的叙事在很大程度上偏向于数据，并将演变为如何利用数据的真实洞察来构建一个有效的流程。因此，综上所述，数据对于现代企业来说是极其重要的，但真正重要的是实际的洞察。
DJ:一般来说，预测分析能达到什么效果？
萨哈(萨哈):
自古以来，人们对“未来会发生什么”表现出无限的热情。此外，这种与生俱来的个性导致了许多成功(但不成功)的技术的发展，这些技术可以分析历史模式，并推测未来可能发生的事情。预测分析已经发展了几十年，达到了可以在各种组织中成功实施以实现一系列业务目标的阶段。
预测分析应用于许多方面——从勤奋的风险评估和损失预防到销售预测、市场分析和财务建模。预测分析已被证明能成功预测未来可能的行为。例如，预测分析在医疗保健行业的使用将产生深远的影响。使用预测分析可以提高诊断和治疗的准确性，同时，它可以极大地帮助有效地管理操作。
这里必须提到的一个要点是，预测分析的潜力还没有完全实现，因为许多企业对他们的实际投资回报率的投资和怀疑感到气馁。然而，随着技术变得负担得起，预测分析变得更加主流，我们将看到它成为许多组织的标准(和其他流程)。
DJ:关于客户行为，你能得到什么样的见解？
萨哈：
他们在想什么？对他们有什么吸引力？我能做些什么来推动他们？只要有一个开放的市场，卖家就一直在用他们所拥有的一切去理解消费者的想法。得益于新技术，这种好奇心得到了缓解，虽然已经到了一定程度。
通过将人工智能与机器学习、深度学习、消费者分析和传统行为科学相结合，我们在理解消费者行为方面处于领先地位。
DJ:企业如何最好地使用自然语言处理？
萨哈(萨哈):
组织现在正专注于以不同的方式进入消费者理解的新领域。如今，将分析限制在高度结构化的格式可以排除通话记录或社交平台中约80%的非结构化信息。这就是自然语言处理介入的地方。
在提供个性化触控的竞争中，机器与消费者对话的唯一方式就是NLP。NLP融合了机器学习和深度学习，超越了传统的基于规则的算法，可以处理与消费者交互的不同领域。
从人机交互到对话，NLP是企业发现深度客户洞察和进行机器翻译必不可少的工具。这不是NLP成为游戏改变者的唯一用例。情感分析、认知分析、邮件过滤和语音识别正在渗透到企业中，帮助企业保持和维持领先地位。然而，必须注意的是，人类的情感和经历在“真实”的互动中仍然非常重要。
DJ:哪种形式的自动化被证明对企业最有用？
萨哈(萨哈):
业务流程自动化无处不在——转变工作场所中低效且容易出错的任务。速度是自动化引人注目的另一个领域。机器人流程自动化(RPA)加速了消费者的互动，更快地将产品推向市场，更快地满足合同要求。
聊天机器人——一种能够增加销量、帮助广泛客户的活跃新媒体，就是一个特别明显的例子，也是NLP蓬勃发展的一个例子。如今，十分之五的消费者表示，他们更喜欢通过电话发送信息来解决服务问题。因此，呼叫中心将成为Chatbot发射革命的下一阶段。
自动化将成为企业不可或缺的一部分，以有限的人员实现效率最大化。使用RPA的认知自动化或智能自动化也预示着一个新的创新时代，将改变企业的运营模式。
本文就为大家讲解到这里了。标签：