给大家分享一篇关于互联网和手机的文章。相信很多朋友对互联网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互联网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：