Computação cognitiva na telecomunicação e mídia & indústria de entretenimento – Parte 02

outubro 13, 2016 6:00 pm Publicado por Deixe um comentário

Dando continuidade à parte 01, nesta você conhecerá exemplos de computação cognitiva.

Exemplos para telecomunicação e mídia & indústria de entretenimento

Soluções cognitivas são construídas para aumentar, acelerar e escalar a experiência dentro de um domínio ou indústria específica. Essas características são o que permite que um sistema cognitivo aprenda através da experiência, e ao longo do tempo desenvolva um conhecimento específico para um campo e um papel particular.

Nos últimos anos, as linhas que dividiam os domínios, uma vez separados, de telecomunicações e mídia & indústria de entretenimento ficaram borradas. Assim como acontece com cuidados na área de saúde, muito da linguagem e da missão dessas indústrias é consistente em uma perspectiva mais ampla da indústria, enquanto certas funções e áreas de especialização continuam sendo muito específicas. De um modo geral, podemos identificar três soluções cognitivas imperativas endereçadas em um domínio geral: transformação digital, infraestrutura de rede ágil e excelência empresarial/operacional. Para atender a essas necessidades, um trabalho em vários estágios de desenvolvimento está sendo feito para atingir papéis e funções específicas, ao mesmo tempo em que se trabalha para atingir experiência da indústria e conhecimento.

Considere a riqueza dos dados disponíveis para a telecomunicação e mídia & indústria de entretenimento: transmissões de rede e desempenho, dispositivos, serviços, aplicações, varejo, mídia social, publicações e transmissão de conteúdo, tratamento de produto, demografia de audiência e assinantes, e muito mais. As possibilidades de análise são ilimitadas. Quando essas medidas são combinadas com a capacidade cognitiva, as soluções que são construídas podem derivar significados, aplicar contexto e coordenar habilmente as ações aconselhadas em uma escala maciça.

Para a transformação digital, esses tipos de soluções podem assumir muitas formas, mas a principal preocupação é o engajamento enriquecido e profundamente personalizado do cliente, além de uma efetiva comunicação com eles, de modo a fazer com que eles gostem mais de temas que são importantes para eles. Para conseguir isso, vamos nos concentrar em duas áreas-chave: sistemas de registro e sistemas de engajamento.

Em sistemas de registro, e com fontes externas de dados, tais como mídia social, clima e dados de eventos locais, as organizações podem reunir métricas que identifiquem um público bem definido, ou a visão do cliente, também conhecida como audiência ou segmentação de clientes. Sistemas cognitivos elevam essa compreensão com IBM Personality Insights, Tone Analyzer e outras ferramentas que orientam as interações em sistemas de envolvimento de uma organização. Por exemplo, ao adicionar essa capacidade, a IBM é capaz de introduzir Watson para uma publicidade inteligente como uma plataforma de recomendação de ações, Watson Personality Insights e Recommendations para a entrega de conteúdo personalizado, e Watson TV, uma interface de televisão que interage em linguagem natural e oferece recomendações de conteúdo altamente otimizadas.

Conhecimentos e competências sobre os clientes também podem ser combinadas para capacitar os agentes de call center. Em alguns casos, um agente em um contact center pode ser aconselhado, em tempo real, já que o Watson escuta e faz recomendações sobre como responder a preocupações de um cliente ou a sua intenção. A base de conhecimento, nesse caso, pode incluir milhões de pontos de dados relacionados a dispositivos e conectividade, falhas conhecidas e seus tempos de resolução esperados, planos de tarifas, opções de pagamento, serviços auxiliares ou acessórios que podem ser apropriados para upsell, status do contrato e até mesmo buscar o histórico de chamadas do cliente. Em outros casos, um agente virtual alimentado pelo Watson pode atuar como um representante no telefone ou no chat e desempenhar o papel do agente de atendimento ao cliente, aconselhando e ajudando o cliente diretamente, e “delicadamente” transferi-lo para um agente ao vivo, se necessário. Talvez o mais impressionante seja que as condições do cliente podem ser entendidas através de meios preditivos de tal forma que as necessidades são antecipadas antes do contato com o cliente, e uma resolução é oferecida a ele por meio do aplicativo da organização, uma mensagem, um vídeo, um agente de bate-papo digital ou outras formas de assistência que lhe darão um serviço excepcional e impedirão o contato direto e caro com um agente ao vivo.

A infraestrutura de rede também é uma parte essencial da indústria, já que é um mecanismo de entrega para todos os serviços: chamadas, dados, streaming de mídia, jogos, e assim por diante. A demanda por maior velocidade e desempenho é extremamente alta, mesmo quando a pressão da concorrência intensifica a redução de custos. Ao mesmo tempo, os sistemas se tornaram muito mais complexos, exigindo conhecimentos avançados e diversificados para operar, planejar e manter com sucesso. O Watson para operações de rede e Watson Field Tech/Equipment Repair são projetados para trabalhar com os técnicos que estão na linha de frente da resolução e da prevenção de problemas de rede, fornecendo orientação essencial para os profissionais mais novos que estão em uma trilha de aprendizagem, ajudando a coordenar o trabalho e os recursos através das equipes, e fornecendo informação minuto a minuto sobre as condições que podem afetar seus serviços.

No futuro, as soluções cognitivas irão ajudar no planejamento e na otimização da rede, garantir serviços e iniciativas de captação de capital, reunir análise de rede, topologia e hierarquia de esquemas, relações entre entidades, e as normas de conformidade regulamentar, juntamente com métricas financeiras para determinar o custo de oportunidade e priorização de investimento na rede. Hoje, essas funções são desempenhadas por grandes equipes de especialistas que reúnem esses tipos de recomendações de planejamento e previsão. Esse é um ajuste ideal para a colaboração homem-máquina, assim como o poder de computação avançada pode melhorar muito o processo e os resultados, mas a experiência humana é essencial para construir a base de conhecimento e, finalmente, para tomar as decisões para o negócio.

Outras operações internas podem se beneficiar de soluções cognitivas. Watson Company Analyzer realiza pesquisas de empresa pela recolha de dados de artigos de notícias, fontes de desempenho financeiro e outros dados publicamente disponíveis. Ele possibilita um benchmarking em tempo real para prever o risco de falhas do fornecedor ou localizar oportunidades para potenciais fornecedores, e apresenta esses dados em uma representação gráfica fácil de usar. Em outra solução que é construída para operações internas, Watson Procurement Intelligence suporta a tomada de decisão, negociação e planejamento relacionadas com fornecedores, produtos e preços, com base em dados.

A plataforma cognitiva

Então, como você pode incorporar capacidades cognitivas a suas respectivas aplicações e produtos? Watson Developer Cloud pode ajudar, fornecendo uma plataforma cognitiva segura, aberta, que lhe dá acesso fácil a “blocos de construção” cognitivos disponibilizados como APIs REST. Usando esses blocos de construção, você pode construir a cognição em suas aplicações digitais, produtos e operações. Esses serviços cognitivos podem ser alimentados por dados sociais e publicamente disponíveis na web, a sua própria informação confidencial, ou dados que você tem de algum parceiro de dados ou outros. As APIs nessa plataforma podem ser agrupadas em quatro categorias:

  • Idioma: Um conjunto de APIs, incluindo, mas não limitado a, classificação de texto de linguagem natural, conversas, extração de entidade, extração de conceito semântico, conversão de documentos, tradução, recuperação de passagem e classificação, extração de relação, análise de tom, e assim por diante;
  • Speech: Um conjunto de APIs para a conversão de voz para texto e texto para fala, incluindo a capacidade de treinar com os seus próprios modelos de linguagem;
  • Visão: APIs para encontrar novas perspectivas, derivar valor significativo e tomar medidas significativas a partir de imagens;
  • Data Insights: conteúdo pré-enriquecido (por exemplo, notícias e blogs) com processamento de linguagem natural para permitir uma análise de pesquisa e tendência altamente segmentada.

Cada uma dessas APIs pode executar uma tarefa diferente e, combinadas, elas podem ser adaptadas para resolver inúmeros problemas de negócios ou criar experiências profundamente engajadoras. Quando você combinar esses serviços cognitivos e sobrepor com (tradicionais) uma capacidade de análise de dados, isso facilitará as descobertas complexas, insights preditivos e motores para tomar as decisões que são conduzidas pelos insights.

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Os serviços do Watson formam o núcleo da plataforma. Esses serviços precisam ser integrados com os sistemas existentes, de modo que os processos cognitivos possam ser incorporados em soluções existentes. A intenção não é rasgar e substituir os sistemas existentes, pois isso seria caro e complicado, então, a solução seria incorporar computação cognitiva nos processos existentes.

Os componentes-chave da plataforma incluem:

  • Corpus: Corpus de documentos que serão ingeridos pelos serviços cognitivos. Exemplos incluem manuais, registros de problemas, logs e fontes da Internet. O corpus também pode incluir conteúdo de vídeo se esse conteúdo for parte da solução. O corpus pode ser armazenado em diferentes repositórios, mas foi destacado como um único bloco na imagem a seguir para sublinhar a importância desse corpus;
  • Watson framework e APIs: Os diferentes serviços cognitivos que interagem com o corpus, dashboard e outras fontes de informação. O framework também pode incluir produtos cognitivos, tais como Watson Explorer, que permite utilizar computação cognitiva para analisar e compreender as grandes fontes de documentos não estruturados;
  • User Interface: O dashboard permite interagir com os serviços cognitivos e outros sistemas. Ele pode ser construído com dashboards existentes que estão disponíveis em ferramentas como o Watson Explorer ou eles podem ser construídos de forma independente;
  • Orchestration Engine: O mecanismo de orquestração orquestra os diferentes serviços cognitivos com outros serviços. O motor pode ser construído a partir do zero ou um mecanismo de orquestração existente pode ser utilizado, dependendo da complexidade da orquestração;
  • Existing Systems: São os sistemas existentes na empresa que precisarão de processos cognitivos embutidos neles. O exemplo a seguir mostra uma solução de telecomunicações cognitiva que é integrada com cuidado a uma solução proativa, um sistema de análise de redes, um mecanismo de gerenciamento de alerta e um sistema de análise de log usando várias fontes de dados.

A figura seguinte ilustra a utilização da plataforma cognitiva no contexto de um ambiente de funcionamento da rede de telecomunicações.

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Possuir tal plataforma permite a implementação de vários serviços cognitivos que utilizam sistemas e dados existentes. Artigos futuros desta série irão construir nessa plataforma básica para que você possa entender como incorporar a computação cognitiva em soluções empresariais existentes e emergentes.

Conclusão

Nós fornecemos um breve panorama da computação cognitiva para definir o contexto geral de por que isso é um importante campo emergente que em breve vai afetar todos os aspectos do desenvolvimento de soluções. A principal característica de um sistema cognitivo é a capacidade de compreender, raciocinar e aprender. Quando você estiver implementando tal sistema, é importante considerar que a plataforma cognitiva a ser utilizada assegure que os sistemas serão construídos de forma eficaz e que podem ser utilizados para executar vários serviços. O próximo artigo da série irá fornecer alguns casos de uso cognitivo, como exemplos que podem ser construídos sobre essa plataforma. Artigos futuros fornecerão um mergulho mais fundo nessa plataforma, usando alguns dos exemplos definidos de modo a permitir que você seja capaz de implementar sua própria solução cognitiva.

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Swami Chandrasekaran faz parte do time de colunistas internacionais do iMasters. A tradução do artigo é feita pela redação iMasters, com autorização do autor, e você pode acompanhar o artigo em inglês no link: https://www.ibm.com/developerworks/library/cc-cognitive-media-telco-trs/index.html. Artigo feito junto com Mathews Thomas, Janki Vora, Christine Dee, Utpal Mangla, Neena Sathi e Dr. Arvind Sathi.

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Source: IMasters

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