De technologische mogelijkheden voor het gebruik van kunstmatige intelligentie (artificial intelligence, ai) in bedrijven worden steeds beter. Toch vinden zij het nog steeds moeilijk om de voordelen van ai in de praktijk te benutten.Het is voor bedrijven wel duidelijk waar ai kan worden toegepast en een meerwaarde zou kunnen opleveren, maar het daadwerkelijk starten met ai blijkt lastiger dan de hype zou doen geloven.
Voor een zo’n effectief mogelijk gebruik van ai, is het aan te raden om learning en rule-based methoden te combineren. Omdat er simpelweg in de meeste organisaties geen grote datapools zijn, zoals bij Facebook of Google wel het geval is, zijn deep learning systemen niet automatisch de eerste keuze. Maar algoritmen zijn ook geschikt om uit minder omvangrijke (beheersbare) gegevenssets interessante en zinvolle conclusies te trekken.
Er zijn talloze scenario’s waar ai kan worden geïmplementeerd, ongeacht de sector waarbinnen de organisatie actief is. Zo kunnen personeelsafdelingen met ai hun wervingsactiviteiten vereenvoudigen en kunnen productieafdelingen het inzetten voor slim onderhoud, planning of kwaliteitscontrole van machines. Een klantenservice vertrouwt op ai voor de beste ondersteuning van de klant en medewerker en dankzij ai identificeren juridische afdelingen kritieke contractuele passages en leggen zij risico’s bloot.
Inzicht
Cognitieve diensten en contentanalyses maken het mogelijk om ai op talrijke gebieden in te zetten. Organisaties kunnen daardoor veel gerichter gebruikmaken van hun gegevens. En zo dus betere inzichten krijgen in ongestructureerde content. Te denken valt aan onder meer:
– Classificatie: het automatisch classificeren van documenten, afbeeldingen, audiobestanden en video’s in taxonomieën of het toewijzen van de juiste specifieke metagegevens.
– Classificatie van documenttypen: de automatische herkenning en toewijzing van documenttypen tijdens de verwerking van inkomende e-mail.
– Sentiment-analyse: het klantencontact en de klantenservice kunnen worden geoptimaliseerd door emoties in e-mails, gedigitaliseerde brieven of sociale media berichten te identificeren. Op basis daarvan kan bijvoorbeeld het koopgedrag of de klantvoorkeur worden voorspeld.
– Named entity recognition (ner): deze functionaliteit herkent en extraheert namen van personen, plaatsen, bedrijven en instellingen, bijvoorbeeld om te voldoen aan AVG-vereisten.
– Risico/fraude-identificatie: patronen en afwijkingen in documenten worden gevonden en zo kunnen risico’s veel makkelijker worden opgespoord en gesignaleerd, zoals een ongeldige contractbepaling of een poging tot fraude.
– Expertidentificatie: personen die op een specifiek gebied/onderwerp veel expertise hebben, kunnen snel worden geïdentificeerd en geraadpleegd. Door sneller informatie te verstrekken, neemt de tevredenheid bij de klant en bij de medewerkers toe.
Niet alleen relevante informatie, maar ook de context van betekenissen, intenties en stemmingen worden door procesautomatisering herkend en doorgestuurd naar de juiste afdelingen.
Combineren
Veel van de huidige methoden werken goed met gestructureerde gegevens of afbeeldingen, maar minder goed met tekst als ongestructureerde content. En dat betreft maar liefst ongeveer tachtig procent van alle bedrijfsgegevens, zoals brieven, contracten of e-mails. Allemaal gegevens die waardevolle informatie bevatten.
Deze gegevens moeten worden geanalyseerd, voorbereid en samengevoegd met gestructureerde gegevens om kwalitatief überhaupt bruikbaar of relevant voor ai te zijn. Dit soort gegevens bevindt zich vaak in geïsoleerde opslagsystemen (informatiesilo’s) en dat maakt het holistisch gebruik ervan moeilijk. Daarom is het raadzaam om ai rechtstreeks te combineren met informatie- en procesbeheer.
Door een content services platform te gebruiken kun je alle informatie combineren en samenbrengen vanuit verschillende bronnen, zoals databases, servers, erp, crm, Microsoft SharpPoint en bestandsmappen. Zo’n platform voorkomt overbodige gegevensopslag en creëert orde in documenten via versiebeheer en metagegevens. In sommige gevallen zijn cognitieve diensten in het platform geïntegreerd waardoor ai-diensten automatisch beschikbaar zijn voor alle applicaties.
Dankzij ai en ecm (enterprise content management) kan een organisatie profiteren van betere kwaliteit van data, betere en snellere bedrijfsprocessen en lagere kosten. Bedrijven zouden daarom niet langer moeten aarzelen: integreer ai strategisch en benut de vele voordelen van deze technologie.
.
