认知技术正被用于解决世界上最大的挑战。本文介绍了企业如何让认知人工智能发挥作用。各行各业的企业都对人工智能解决其最紧迫挑战的潜力表现出浓厚的兴趣。人工智能以其加快流程、简化操作，当然还有比人类更快地处理大量数据的能力而闻名于世。当谈到可以自己思考的系统时，这种现实可能比你想象的更接近。认知AI能够以不同格式从多个来源获取数据，并对其进行权衡以形成洞察力。使这种类型的人工智能与众不同的是它能够模仿人脑的工作方式。认知人工智能系统是交互式的、情境化的，最重要的是，它是自适应的，因为它们会随着新信息的出现而动态学习和进化。AI远非取代人类，而是被教导与人类一起工作，以帮助增强我们的工作或以其他方式满足需求。认知技术的早期采用者认为它们对于组织未来的成功和实现数字化增长的能力至关重要。要了解认知人工智能对业务的影响，只需看看医疗保健行业。研究人员正在使用认知人工智能来分析血液样本、新陈代谢、言语和语言模式以及与阿尔茨海默病相关的风险因素的笔迹，以开发一种可以比以前提前六年诊断该疾病的系统。程序。一个由30个商业、医疗保健和研究组织组成的联盟正在开发一种能够识别脑肿瘤的认知人工智能模型。像MyndYou这样的初创公司正在将大脑用作AI传感器，以帮助护理人员评估和监测老年患者，并提供一个平台来监测说话、步行和驾驶时间，以识别身体或认知能力下降的迹象和变化。有了这些科幻用例，难怪IDC预测到2022年全球在认知和人工智能系统上的支出将达到776亿美元。当然，认知人工智能在医疗保健领域处于早期阶段，历史将评判其长期发展随着时间的推移取得成功。尽管如此，早期迹象是如此有希望和积极，以至于我们已经可以从其他行业吸取一些早期教训。通过研究医疗保健领域认知人工智能的驱动因素和推动因素，尤其是在研究层面，其他市场的企业也可以找到开发和改进自身业务流程的方法。海量数据集的需求和可用性如果没有海量数据集，人工智能就没有立足之地，更不用说认知人工智能了——但现成的数据库或电子表格就足够了。在医疗保健领域，由于可穿戴设备和其他物联网设备、医学成像和实时数据生产的进步，医疗数据已经非常庞大，并且到2025年将以36%的复合年增长率增长。认知人工智能在医疗保健领域的最大推动力之一是它生成的大量数据。使连接的系统能够访问已经存在的关于患者的聚合匿名数据，使认知人工智能能够发现健康趋势和模式，尤其是在与实时健康监测信息（例如来自可穿戴设备）和环境数据小时相结合时。吸收不同的数据、提取见解并将其转化为可操作的情报是影响所有部门的常见数字挑战。例如，在保险行业，我们已经看到认知人工智能被用于收集大量结构化和非结构化数据，以提高承保准确性、远程处理索赔、简化运营并降低成本。未来，得益于认知人工智能，我们生成的数据流将与保险公司共享，以根据我们的选择自动调整保费，并根据事件发生时实时处理保险理赔。情境为王改善客户体验是采用认知技术的最大推动力之一。我们都熟悉由算法引导的零售体验。我们特别注意它何时不起作用，例如，当我们看到刚买的东西的广告时，我们就不太可能再次购买它。（我只需要一台洗衣机，谢谢。）相比之下，认知人工智能是一种更微妙的工具。以世界上第一个以患者为中心的肿瘤学平台NavigatingCancer为例，该平台支持超过100万患者和数千名癌症护理提供者，使用认知分析来推动更好的结果。智能分析可以帮助改进对“高风险”患者的评估、降低患者成本并加快整个过程。零售业对认知人工智能的需求也很明显，例如智能代理可以提供的24/7全天候客户服务支持。认知技术可实现超个性化、全渠道的客户体验，但对于大多数零售商而言，这仍然是一种愿望，而不是现实。它还可以帮助零售商在超本地环境中做出明智的业务决策。例如，通过预测哪些门店将面临困难并尽早采取补救措施，或者通过对比发现需求高峰，从而调配人员和货物以满足需求。如何更快、更快、更智能地工作与其他行业一样，认知人工智能在医疗保健领域的最终主要驱动力是尽可能实现自动化的压力：简化操作、降低成本和提高生产力。在医疗保健收入的生命周期管理中，许多流程仍然是手动的，几乎没有自动化。然而，基于认知人工智能的系统可以在医生输入笔记时实时简化医生的诊断，包括其余所需的后端流程，包括计费，目前占用的资源本可以用于护理患者。时间。或者想想医院药房目前是如何为大医院服务的。如今，无论能否及时处理请求，AI引擎都会将处方发送到最近的药房，因为这取决于人员配备、产能、库存水平以及医院其他部门的繁忙程度。其他行业也在利用认知人工智能可以提供的优势组合：使用大数据分析来处理“繁重的工作”，包括对大量数据进行分类，同时使用深度学习和神经网络技术，这apply它提高了人类的认知功能，能够持续学习。例如，在银行业，EigenTechnologies使用自然语言处理从文档中提取相关含义，消除了重复的手动文档处理。它的认知平台可以识别人类语言在意义、语境和特质方面的细微差别。数据保护和匿名化保护健康数据至关重要。在谈到如何使用云计算和大数据分析时，安全性是首要议程，这是可以理解的。通过研究卫生部门如何克服采用认知人工智能的障碍，企业还可以从卫生部门学到很多东西。认知计算的联合、匿名性质使其特别擅长保护数据隐私、数据保护相关法律以及需要遵守的任何行业特定法规。在监管最严格的行业中，云计算服务的进步正在推动认知技术在医疗保健领域的采用，例如符合HIPAA和GDPR的平台的增长。同样，在金融服务等行业，认知人工智能被用于筛选金融数据，以显着提高反洗钱(AML)调查的速度和准确性，或实时识别欺诈性信用卡交易。其他受到高度监管的行业也认识到认知技术在提高系统性能、降低风险和增强安全性方面的优势。具有讽刺意味的是，医疗保健市场本身可能是效仿认知人工智能早期成功的一个很好的候选者。但在研究机构之外和更接近患者的地方，认知人工智能相对尚未开发。在过去的几个月里，COVID-19以外的患者护理几乎在一夜之间转移到远程医疗以应对大流行。随着医生和患者之间地理距离的增加，这意味着当地环境开始变得模糊或完全消失。未来，这一差距可以通过支持医疗保健从业者的认知人工智能系统来填补。例如，如果许多患者开始出现呼吸道症状，医生会查看患者的病历，并考虑原因，例如哮喘、过敏或任何其他疾病，当然包括每个人都想到的疾病COVID-19。在这种情况下，人工智能系统将能够解析来自其他来源的信息以突出可能的原因。例如，该地区是否发生过森林火灾，这是否会导致呼吸道疾病的增加？该地区的花粉量是否特别高？还是与传染病的传播有关？人工智能有可能帮助回答这些以及更多问题，使医疗保健提供者能够提供更细致、个性化和全面的建议。人工智能技术的道德使用虽然人工智能和机器人技术可以在很多方面提供帮助并让企业对它们的好处感到兴奋，但重要的是要理性地思考人工智能技术的使用和影响。企业需要将道德纳入开发配备人工智能的技术的想法中。重要的是要审查AI技术的结果，以便充分了解其行为并确保它不会违反我们的人类道德准则，或者至少不会违反您的商业价值观。请记住，仅仅因为我们可以，并不意味着我们应该这样做。我们正处于“认知时代”的风口浪尖。认知系统对企业的战略重要性怎么强调都不为过。认知技术的早期采用者不仅经常提到快速的投资回报率，而且还提到认知对公司战略愿景和竞争力的重要性。总之，认知人工智能正在帮助解决世界上最严峻的挑战，并以此重新构想我们所知的数字时代。不久之后，任何地方的企业都无法逃脱与认知计算相关的积极或消极的破坏。人工智能的发展速度比你想象的要快。现在是计划、试验和采用AI以充分发挥其潜力的时候了。
