Recherche intelligente
Recherche intelligente, comprenant tout
Découvrez comment la recherche intelligente élimine les silos de données et aide les utilisateurs finaux et les clients à trouver rapidement et facilement les informations dont ils ont besoin.
Qu'est-ce que la recherche intelligente exactement ?
La recherche intelligente, optimisée par la technologie d'intelligence artificielle (IA), élimine les silos de données et aide les utilisateurs finaux, le personnel et les clients à localiser rapidement et facilement les informations dont ils ont besoin. Les utilisateurs finaux peuvent utiliser la recherche intelligente pour rechercher et extraire des informations de n'importe où (à l'intérieur ou à l'extérieur de votre organisation) et dans des ensembles de données quel que soit le format : big data dans les bases de données, systèmes de gestion de documents, contenu numérique, portails Web, sur papier, n'importe où. La recherche intelligente et d'entreprise sont synonymes de traitement du langage naturel, d'IA ou alimentée par l'IA et de recherche cognitive.
Historique et évolution de la recherche intelligente
Dans le passé Enterprise, les systèmes de recherche d'informations ont vu le jour bien avant l'Internet public. L'un des premiers avantages de la mise en œuvre de systèmes informatiques mainframe multi-utilisateurs a accéléré la découverte d'informations en trouvant des correspondances exactes avec des « chaînes de texte » dans des conteneurs de documents volumineux.
Avec la croissance de l'informatique personnelle de bureau et des intranets d'entreprise, les solutions de recherche d'entreprise commerciale de nombreux fournisseurs connus sont devenues courantes dans l'informatique d'entreprise.
Cependant, l'essor et la vulgarisation des moteurs de recherche Web gratuits et accessibles au public, tels que Google, ont fondamentalement modifié les attentes des utilisateurs finaux en matière de recherche d'informations, de détection de contenu approfondie et d'environnements de recherche d'entreprise.
Les brillantes solutions de recherche d'aujourd'hui doivent être déployées sur des architectures capables de gérer les exigences de performances des charges de travail Big Data. Bien que leur fonction soit de fournir l'évolutivité nécessaire, les infrastructures cloud avec des intégrations et une automatisation étendues basées sur des API sont généralement les mieux adaptées à la tâche.
Recherche intelligente vs moteurs de recherche traditionnels
Les organisations ne peuvent pas utiliser Google ou d'autres moteurs de recherche traditionnels pour trouver des réponses spécifiques à l'entreprise, telles que « quelles informations client ont été rejetées de la présentation 2010 ? » ou « quelles indemnités avons-nous rencontré avec le client A ? » Pour une raison simple, ces moteurs de recherche n'ont pas accès à vos informations et n'utilisent pas l'IA et le ML pour traiter les informations.
Contrairement aux moteurs de recherche et à la recherche Web (tels que Bing, Google Search ou Yahoo), la recherche intelligente affiche des informations et des réponses spécifiques à vos informations commerciales privées et confidentielles.
Comprendre les bizarreries du langage humain
Les données commerciales sont analysées, mises à jour et rédigées en permanence dans une terminologie spécifique au domaine. Les capacités de traitement du langage naturel (NLP) permettent aux applications de recherche intelligentes de comprendre et d'interroger le contenu numérique à partir de plusieurs sources de données. De plus, la recherche sémantique et la compréhension contextuelle aident la recherche intelligente à décomposer les nuances linguistiques, les synonymes et les relations trouvés dans le langage courant et à l'intérieur de documents complexes.
Apprendre la structure du document
Les outils de recherche intelligents disposent d'une intelligence artificielle de compréhension des documents qui évolue pour comprendre de nombreuses sources de données. L'apprentissage automatique permet à la recherche intelligente d'apprendre la structure visuelle des documents spécifiques à votre entreprise, secteur ou domaine. Grâce à cette compréhension, la recherche intelligente apprend et identifie rapidement des éléments tels que les en-têtes, les pieds de page, les graphiques et les tableaux. Avec des fonctionnalités prêtes à l'emploi, il peut reconnaître les types de documents tels que les contrats, les bons de commande et les factures.
Profitez de l'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique (ML) et l'apprentissage profond (DL) créent des suggestions de requêtes immédiates et transparentes et améliorent en permanence la pertinence des résultats des requêtes de recherche AU FIL DU TEMPS, en prédisant quelles informations fourniront le plus de valeur aux utilisateurs.
Filtrer les résultats de la recherche de manière granulaire
La recherche à facettes et filtrée réduit considérablement la portée et trouve des informations spécifiques et, surtout, PERTINENTES dans les collectes de données.
Classer et catégoriser le sujet
L'extraction d'entité localise et catalogue les éléments de données textuelles dans des catégories prédéfinies telles que les noms de personnes, de produits, d'emplacements, de types d'objets ou d'organisations.
Conception, il ne s'agit PAS d'outils mais d'état d'esprit. Vous avez besoin d'outils pour remonter le temps.
Comment fonctionne exactement la recherche intelligente ?
Connecteurs de données pour ingérer toutes les données
Pour extraire des informations, des réponses et des informations de n'importe où, vous devez vous connecter et explorer toutes vos données non structurées (environ 80 % des données ne sont pas structurées) et structurées. Un « connecteur » (API) vous permet de vous connecter à une source de contenu, telle que Salesforce, Box, Microsoft SharePoint, Bases de données, Web Crawler ou Données téléchargées.
Contenu de l'index
L'indexation de contenu crée un index de recherche unifié pour permettre un classement homogène des résultats de recherche, quelle que soit leur source.
Améliorer le contenu des données
La capacité d'interroger et d'extraire des informations dépend de la capacité à extraire des métadonnées de votre contenu. Améliorez votre contenu en tirant parti des enrichissements prêts à l'emploi du traitement du langage naturel (NLP), tels que l'extraction d'entités et l'analyse des sentiments, pour catégoriser et identifier le contenu clé.
Analyser le contenu
Reconnaît le contenu des documents, les classe et crée les corrélations sémantiques entre les différents éléments de contenu.
Fournit des réponses précises et affiche des informations
Des algorithmes de notation intelligents classent les passages, fournissent aux utilisateurs finaux les citations et extraits les plus PRÉCIS et pertinents en réponse à la requête.
Exemples de requêtes de recherche intelligentes
La recherche intelligente compare les termes des requêtes en langage naturel (NLQ) au contenu de ses informations indexées.
- fréquemment posées – « Quel est le dernier projet de loi de la Commission européenne sur les hedge funds et les fonds immobiliers ?
- Expressions-clés – « Modèles de prix historiques de Two Sigma Investments. »
- Mots clés – « titres en difficulté, actions, couverture ».
« Amélioration spectaculaire par rapport à la recherche par mot-clé traditionnelle »
Nous avons téléchargé les informations des dix dernières années sur Tauron (Energy Company). Comme Tauron est coté à la Bourse de Varsovie, ils fournissent des rapports trimestriels, semestriels et annuels. AI et ML ont parcouru 145 documents, certains jusqu'à 315 pages, analysé et compris les informations disponibles.
Nous avons posé une question :
Quel a été le meilleur bénéfice net sur PLN pour Tauron ?
La même question que vous poseriez à un expert/consultant financier. Il semble que 2012 ait été la meilleure année, et vous avez la possibilité d'approfondir cela en consultant les pièces justificatives
*PLN - Monnaie polonaise
Avantages et bénéfices de la recherche intelligente
Découvrir des informations pour prendre des décisions
De nombreuses informations sont cachées dans vos données textuelles non structurées. Les applications de recherche intelligente utilisent le traitement du langage naturel (NLP) pour discerner le sens et établir des corrélations entre les sources de données - médias sociaux (tweets, LinkedIn), commentaires des clients, rapports de commerce électronique et enregistrements de maintenance - pour révéler des informations en temps réel avec rapidité et précision .
Des informations pertinentes toujours disponibles à portée de main de vos employés.
Utilisez la recherche intelligente pour créer une plate-forme de recherche d'entreprise - disponible pour tout le monde, une gestion des connaissances, un système de gestion de contenu ou un système de réponse aux questions pour fournir une expérience utilisateur simple et enrichie à l'échelle de l'équipe.
Service client évolutif
Donnez à vos clients la bonne réponse à chaque fois et offrez une excellente expérience client. Les clients veulent plus que des FAQ.
Aujourd'hui plus que jamais, ils souhaitent bénéficier d'un libre-service complet sur votre portail Web et vos applications mobiles. Les agents virtuels et la recherche intelligente permettent à vos clients d'obtenir une indépendance et une réponse rapide à tout moment. Clients autonomes se traduisent par des coûts de support réduits et une plus grande satisfaction client.
Expérience immersive dynamique de personnes diverses et brillantes, vous obtiendrez des résultats puissants
Études de cas
Les entreprises stockent des documents et des données dans de nombreuses sources sous des formes non structurées et structurées – des référentiels. En moyenne, les employés passent 20 % de leur temps à chercher des informations et 44 % du temps, ils ne trouvent pas les informations dont ils ont besoin pour faire leur travail. (source ; Mckinsey et IDC, respectivement). Ce gaspillage se produit chaque jour, pour chaque employé.
Trouver des idées et des réponses dans votre entreprise NON STRUCTURÉ les données doivent être faciles. C'est le moment idéal pour que votre entreprise devienne innovante, axée sur les données avec la recherche intelligente, alimentée par l'IA et le ML
- Économise du temps — Les organisations pourraient automatiser la découverte des connaissances pour effectuer dix jours de travail en deux minutes.
- économise de l'argent — Un client de l'énergie a économisé plus de 10 millions de dollars de temps en réduisant la recherche d'informations pertinentes dans les bases de connaissances de son entreprise.
- Réduit la charge de travail — Un client d'assurance a réduit de 90 % la lecture et l'analyse de la charge de travail des données internes de l'entreprise.
- génère des revenus – dans le secteur juridique, les cabinets d'avocats utilisent des applications de recherche pour améliorer les processus commerciaux avec une grande précision et devenir quatre fois plus productif, générant des augmentations de revenus allant jusqu'à 30%
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Nous recevons un « énorme coup de pied » lorsque nous résolvons des problèmes que beaucoup ne peuvent pas.
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