Główne korzyści płynące z cognitive technology
Technologia poznawcza (eng. Cognitive technology) dzięki swojej zdolności do analizy i przetwarzania dużych ilości danych, umożliwia firmom zastosowanie systemów obliczeniowych do rozwiązania różnorodnych wyzwań w codziennych operacjach. W rezultacie firmy z wielu sektorów korzystają z obliczeniowych systemów poznawczych, czerpiąc z tego znaczące korzyści.
W obszarze produkcji, finansów i obsługi klienta technologia poznawcza może być efektywnie wykorzystywana do automatyzacji rutynowych zadań, eliminacji powtarzalnych czynności i redukcji kosztów. Dodatkowo, sprawdza się doskonale w precyzyjnej analizie dużych zbiorów danych, co umożliwia podejmowanie bardziej świadomych decyzji opartych na wnioskach i wzorcach. Jej zdolności w zakresie przetwarzania języka naturalnego pozwalają maszynom na zrozumienie i przetwarzanie ludzkiego języka, co ułatwia lepszą komunikację między ludźmi a maszynami. Te korzyści są szczególnie cenne w obszarze obsługi klienta, przy użyciu chatbotów i wirtualnych asystentów.
Równie ważne jest to, że technologie poznawcze uczą się z zachowań i preferencji użytkowników, co prowadzi do zwiększonej personalizacji doświadczeń, widocznej m.in. w usługach streamingowych czy platformach e-commerce. Zebrana wiedza może istotnie poprawić doświadczenie klienta, dostarczając spersonalizowanych rekomendacji, rozwiązując zapytania przy użyciu asystentów wirtualnych, czy oferując bardziej efektywne usługi. Dzięki temu, że technologia poznawcza uczy się na podstawie poprzednich doświadczeń, może ona dostosowywać się do różnych sytuacji, stając się coraz bardziej efektywną.
Technologie poznawcze potrafią również analizować istniejące dane i wzorce, generując innowacyjne pomysły i rozwiązania, co jest szczególnie korzystne w procesach badawczych i rozwojowych. Z kolei w sektorze finansów istotne jest analizowanie złożonych zestawów danych w celu identyfikacji potencjalnych ryzyk i oszustw. Technologia poznawcza znacząco przyczynia się do lepszego zarządzania ryzykiem oraz spełniania wymagań regulacyjnych.
W sektorze opieki zdrowotnej technologia poznawcza znajduje zastosowanie w poprawie diagnostyki, tworzeniu spersonalizowanych planów leczenia i odkrywaniu nowych leków. Jej zdolność analizy danych medycznych, obrazów i badań klinicznych umożliwia dostarczanie precyzyjnych i terminowych informacji. Ponadto, technologie poznawcze mogą wspierać ludzką wiedzę i doświadczenie, wykorzystując mocne strony zarówno ludzi, jak i maszyn, szczególnie w obszarze projektowania, badań i rozwiązywania problemów.
Od początku istnienia firmy wiedzieliśmy, że musimy oferować nie tylko techniczną wiedzę, ale i umiejętność przełożenia jej na język biznesowy i konkretne, mierzalne korzyści. Sztuczna inteligencja oferuje zachwycające możliwości dla biznesu, ale trzeba rozumieć, że nie stanowi panaceum na wszystkie wyzwania. Poprawna implementacja, odpowiedni dobór modelu, właściwe szkolenie i przemyślana integracja z istniejącymi procesami to klucz do sukcesu. Te wszystkie elementy wymagają głębokiego zrozumienia biznesu i zdolności wielodyscyplinarnych Krzysztof Goworek
CEO, TUATARA
Cognitive Process Automation
Automatyzacja procesów kognitywnych (eng. Cognitive process automation) łączy elementy obliczeń poznawczych i automatyzacji procesów. Odnosi się do wykorzystania technologii sztucznej inteligencji, takiej jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego i inne zdolności obliczeniowe, w celu automatyzacji i optymalizacji procesów biznesowych. Reprezentuje zintegrowane podejście do obliczeń poznawczych i automatyzacji procesów, wykorzystując technologie sztucznej inteligencji do usprawniania różnych procesów biznesowych. Jej celem jest wprowadzenie inteligencji i adaptacyjności do automatyzacji, czyniąc ją bardziej zdolną do obsługi złożonych zadań i dostosowywania się do zmieniających się warunków. 
Kluczowe elementy automatyzacji procesów kognitywnych to:
- Obliczenia poznawcze, które obejmują stworzenie systemów zdolnych do wykonywania zadań wymagających ludzkiej inteligencji, takich jak rozumienie języka naturalnego, rozpoznawanie wzorców, uczenie się na podstawie doświadczeń i rozwiązywanie problemów.
- Automatyzacja procesów, czyli wykorzystanie technologii do wykonywania zadań lub procesów z minimalnym udziałem czynnika ludzkiego. Może obejmować automatyzację rutynowych zadań, procesów biznesowych i przepływów pracy.
- Integracja technologii AI – algorytmy uczenia maszynowego umożliwiają systemom naukę i dostosowywanie się, przetwarzanie języka naturalnego ułatwia interakcję z językiem ludzkim, a inne technologie poznawcze przyczyniają się do bardziej inteligentnej automatyzacji.
- Inteligentne podejmowanie decyzji oparte na analizie danych – systemy te potrafią się uczyć na podstawie doświadczeń i dostosowywać swoje zachowanie w kolejnych interakcjach.
- Automatyzacja uwzględniająca kontekst, w którym wykonywane jest zadanie, co umożliwia bardziej zniuansowaną i adaptacyjną automatyzację.
- Zastosowanie w różnych sektorach, m.in. finansach, opiece zdrowotnej, obsłudze klienta i innych. Procesy poznawcze mogą być stosowane do usprawniania i optymalizacji różnorodnych procesów biznesowych, od wprowadzania danych i przetwarzania dokumentów po obsługę klienta i podejmowanie decyzji.
- W miarę napotykania nowych danych i sytuacji procesy poznawcze potrafią się dostosowywać i doskonalić, stając się coraz bardziej skuteczne.
W TUATARA stworzyliśmy innowacyjne rozwiązanie, które wykorzystuje zdolności automatyzacji poznawczej do automatyzacji procesów. Kognitywny Pomocnik, aplikacja opracowana przez 4Semantics, wykorzystuje mechanizmy przetwarzania języka naturalnego do zrozumienia dokumentów i obserwowania, jak użytkownicy pracują z aplikacjami biznesowymi.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat Kognitywnego Pomocnika i jego roli w automatyzacji procesów biznesowych, odwiedź stronę produktu.
Aby poszerzyć swoją wiedzę na temat korzyści płynących z automatyzacji procesów poznawczych, zachęcamy do lektury poniższych artykułów:
- Czym jest automatyzacja kognitywna i czym różni się od robotyzacji procesów (RPA)?
- Automatyzacja kognitywna – kolejny krok automatyzacji procesów
- SensID Cognitive Automation
- Automatyzacja e-commerce
Przetwarzanie języka naturalnego
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) stanowi gałąź sztucznej inteligencji, skupiającą się na wykorzystaniu języka naturalnego do płynnych interakcjach między człowiekiem a komputerem. Jej głównym celem jest pełne zrozumienie, interpretacja i rozwijanie ludzkiego języka. Aby osiągnąć ten cel, wykorzystuje się zaawansowane algorytmy obliczeniowe i narzędzia lingwistyczne, mające na celu połączenie komunikacji międzyludzkiej i rozumienie jej przez komputer. 
Najważniejsze techniki związane z przetwarzaniem języka naturalnego to:
- Tokenizacja, czyli rozbijanie tekstu na indywidualne słowa lub tokeny.
- Oznaczanie części mowy, czyli przypisywanie kategorii gramatycznych każdemu słowu w zdaniu.
- Rozpoznawanie jednostek nazwanych (eng. Named Entity Recognition, NER), czyli identyfikacja i klasyfikacja jednostek, takich jak imiona osób, organizacje czy lokalizacje w tekście.
- Analiza składniowa i struktury gramatycznej zdań w celu zrozumienia ich syntaktycznych relacji.
- Analiza sentymentu, czyli określanie tonu emocjonalnego lub sentymentu wyrażonego w tekście (pozytywnego, negatywnego lub neutralnego).
- Tłumaczenie maszynowe z jednego języka na inny.
- Odpowiadanie na pytania dzięki umiejętności wydobywania istotnych informacji.
- Podsumowywanie tekstu, czyli generowanie zwięzłych streszczeń dłuższych fragmentów tekstu.
Dzięki szybkiemu postępowi technologii NLP, jej korzyści rozszerzają się na różne obszary przemysłu i zastosowań.
Po pierwsze, NLP umożliwia bardziej naturalne i intuicyjne interakcje między ludźmi i komputerami, co jest kluczowe w przypadku asystentów wirtualnych, chatbotów i systemów aktywowanych głosem. Algorytmy te efektywnie przetwarzają i rozumieją ogromne ilości danych tekstowych, ułatwiając wyszukiwanie i pozyskiwanie istotnych informacji z obszernych baz danych lub Internetu. NLP może również zautomatyzować zadania, takie jak wprowadzanie danych, klasyfikacja dokumentów czy ekstrakcja informacji, redukując potrzebę ręcznej pracy przy obsłudze dużych ilości tekstu.
Chatboty i asystenci wirtualni, zasilani przez NLP, są w stanie obsługiwać zapytania klientów, dostarczać informacje, a nawet przeprowadzać transakcje, poprawiając efektywność obsługi klienta. Ponadto, mogą dostarczać spersonalizowane rekomendacje, analizując preferencje i zachowanie użytkowników.
W obszarze opieki zdrowotnej, NLP jest wykorzystywane do wydobywania informacji z elektronicznych kart zdrowia, wspomagania diagnostyki oraz umożliwienia profesjonalistom dostęp do odpowiedniej literatury medycznej. Pomaga również w badaniach prawnych, analizie umów i monitorowaniu zgodności poprzez automatyczne wydobywanie i analizowanie istotnych informacji z dokumentów prawnych.
Co więcej, NLP przyczynia się do rozwoju technologii wspomagających, takich jak konwersja mowy na tekst i tekstu na mowę, co sprawia, że treści cyfrowe stają się bardziej dostępne dla osób z niepełnosprawnościami.
W TUATARA stworzyliśmy Actionbota, czyli innowacyjnego chatbota opartego na sztucznej inteligencji konwersacyjnej. Potrafi on przewidywać działania klientów w dowolnym kanale cyfrowym, wykorzystując algorytmy sztucznej inteligencji i NLP.
Aby dowiedzieć się więcej o naszym produkcie, odwiedź stronę internetową i przeczytaj nasze case studies.
Dowiedz się więcej na temat korzyści z wdrożenia NLP:
Konwersacyjne silniki AI
Konwersacyjne silniki AI korzystają z zaawansowanych technologii sztucznej inteligencji oraz NLP, aby umożliwić komputerom prowadzenie rozmów z użytkownikami w sposób zbliżony do ludzkiego. Ich głównym celem jest stworzenie inteligentnych, interaktywnych systemów zdolnych do zrozumienia komunikatów użytkownika, generowania adekwatnych odpowiedzi i symulowania naturalnej komunikacji. Są one często implementowane w chatbotach, asystentach wirtualnych i innych aplikacjach. Konwersacyjne silniki AI dążą do poprawy doświadczeń użytkownika oraz efektywnej komunikacji między ludźmi a maszynami. 
Konwersacyjne silniki AI dostarczają najwyższej jakości doświadczenia cyfrowe wykorzystując:
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP), które stanowi fundamentalny składnik, umożliwiający silnikom zrozumienie i interpretację ludzkiego języka, zarówno mówionego, jak i pisanego.
- Rozpoznawanie mowy transformuje mówione słowa na tekst, umożliwiając silnikom przetwarzanie i reagowanie na polecenia głosowe.
- Technologię przekształcania tekstu na mowę (eng. Text-to-speech, TTS), która umożliwia werbalną komunikację systemów sztucznej inteligencji konwersacyjnej z użytkownikami.
- Rozpoznawanie intencji pozwala na zidentyfikowanie celu lub zamiaru użytkownika, pomagając silnikom dostarczać adekwatnych i dokładnych odpowiedzi.
- Zarządzanie kontekstem, które ma za zadanie utrzymać kontekst rozmowy, gwarantując zrozumienie poprzednich interakcji i dostarczając bardziej spójnych oraz spersonalizowanych odpowiedzi.
Konwersacyjne silniki AI dynamicznie się rozwijają, znajdując zastosowanie w różnych dziedzinach przemysłu, przyczyniając się do usprawnienia komunikacji, efektywności i satysfakcji użytkowników.
W obszarze obsługi klienta chatboty i asystenci wirtualni obsługują zapytania klientów, udzielają informacji, rozwiązują problemy i oferują wsparcie 24/7, poprawiając zaangażowanie użytkowników na stronach internetowych, aplikacjach mobilnych i innych platformach.
Konwersacyjne silniki AI wspomagają pracowników w pozyskiwaniu informacji, automatyzacji zadań oraz innych rutynowych czynnościach, co podnosi ich ogólną produktywność. Automatyzacja procesów i ograniczenie interwencji ludzi w powtarzalne interakcje prowadzi do znacznych oszczędności kosztów wewnątrz organizacji.
Są one też programowane pod kątem zrozumienia preferencji użytkownika, dzięki czemu dostosowują odpowiedzi do indywidualnej rozmowy, co przyczynia się do bardziej spersonalizowanego i skoncentrowanego na użytkowniku doświadczenia. Ponadto eliminuje bariery językowe, umożliwiając komunikację w wielu językach, co jest szczególnie korzystne dla firm z globalną bazą klientów.
W obszarze sprzedaży i marketingu, konwersacyjne silniki AI są używane do interakcji z potencjalnymi klientami, odpowiadania na zapytania i dostarczania informacji o produkcie, co przyczynia się do generacji leadów. W opiece zdrowotnej wspomagają planowanie wizyt, są używane do przypominania o lekach, udzielania ogólnych informacji zdrowotnych i świadczenia wsparcia pacjentom. Z kolei w aplikacjach edukacyjnych dostarczają spersonalizowanego wsparcia, odpowiadają na pytania studentów i ułatwiają interaktywne doświadczenie w nauce.
Actionbot, nasz chatbot oparty na konwersacyjnym silniku AI, korzysta z silnika IBM Watsonx. Dzięki niemu nie tylko symuluje rozmowę zbliżoną do ludzkiej, umieszczając ją we właściwym kontekście, ale także, dzięki umiejętnościom automatyzacji, sprawia, że zamiar użytkownika staje się rzeczywistością.
Aby dowiedzieć się więcej o naszym produkcie, poczytaj nasze case studies.
Dowiedz się więcej o konwersacyjnych silnikach AI z poniższych artykułów:
- Jak zaprojektować samouczącego się chatbota przy użyciu IBM Watson
- IBM watsonx Assistant – bezpieczny silnik do budowania asystentów kontekstowych
- Actionbot i ChatGPT – najinteligentniejszy chatbot AI jeszcze bardziej ludzki
Deep learning & machine learning
Uczenie maszynowe (eng. Machine learning, ML) i uczenie głębokie (eng. Deep learning, DL) reprezentują dwie ściśle powiązane dziedziny w ramach obszernego obszaru sztucznej inteligencji. Uczenie maszynowe stanowi szersze pojęcie, obejmujące różnorodne techniki, które pozwalają maszynom na naukę na podstawie danych. W przeciwieństwie do tego, głębokie uczenie to konkretna gałąź uczenia maszynowego, skupiająca się na sieciach neuronowych z wieloma warstwami, co umożliwia automatyczne tworzenie hierarchicznych reprezentacji. 
W ramach uczenia maszynowego, zamiast być programowalnymi w sposób bezpośredni do wykonywania zadania, maszyny są trenowane do korzystania z obszernego zbioru danych w celu rozpoznawania wzorców, prognozowania lub optymalizacji określonych celów.
Istnieją trzy główne typy uczenia maszynowego:
- Uczenie nadzorowane, gdzie algorytm jest trenowany na oznakowanym zestawie danych, gdzie dane wejściowe są powiązane z danymi wyjściowymi. Celem jest nauczenie funkcji mapującej dane wejściowe na dane wyjściowe.
- Uczenie nienadzorowane, w którym algorytm musi odkrywać wzorce lub struktury bez bezpośredniego prowadzenia przez człowieka. Klastrowanie i redukcja wymiarów są powszechnymi zadaniami w uczeniu nienadzorowanym.
- Uczenie ze wzmocnieniem, w którym algorytm uczony jest poprzez interakcje i otrzymywanie informacji zwrotnej, przy czym celem jest nauka strategii, która maksymalizuje nagrodę kumulatywną.
Algorytmy głębokiego uczenia, znane również jako sieci neuronowe, składają się z połączonych warstw sztucznych neuronów ułożonych w architekturze umożliwiającej modelowi uczenie się hierarchicznych reprezentacji danych. Głębokie uczenie osiągnęło sukcesy w obszarach takich jak rozpoznawanie obrazów i mowy, przetwarzanie języka naturalnego oraz gry.
Uczenie głębokie wzmacnia swoje zdolności do automatycznego uczenia się korzystając z:
- Sieci neuronowe, czyli modeli inspirowanych strukturą mózgu ludzkiego, złożonych z połączonych warstw sztucznych neuronów.
- Głębokich sieci neuronowych (eng. Deep neural networks, DNN), czyli sieci neuronowych z wieloma warstwami ukrytymi.
- Konwolucyjnych sieci neuronowych (eng. Convolutional neural networks, CNN), wyspecjalizowanych w zadaniach takich jak rozpoznawanie obrazów, wykorzystujących warstwy konwolucyjne.
- Rekurencyjnych sieci neuronowych (eng. Recurrent neural networks, RNN), przystosowanych do danych sekwencyjnych, gdzie wynik w każdym kroku zależy od poprzednich.
- Uczenia transferowego, które wykorzystuje wcześniej wytrenowane modele dla określonego zadania w celu poprawy wyników w pokrewnych dziedzinach.
4Semantics, będąca częścią grupy TUATARA, specjalizuje się w tworzeniu modeli do klasyfikacji, anonimizacji i automatyzacji treści dokumentów. Poprzez połączenie uczenia maszynowego i technologii przetwarzania języka naturalnego, platforma ta wykrywa, analizuje, kategoryzuje, kataloguje i chroni dane o charakterze poufnym.
Aby dowiedzieć się więcej na temat ich rozwiązań i produktów, odwiedź strony internetowe:
Rozumienie dokumentów
Rozumienie dokumentów to praktyka wykorzystująca technologie sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego w celu efektywnego przetwarzania i rozumienia treści dokumentów. Głównym jej celem jest ekstrakcja znaczących informacji, wniosków lub danych z różnych dokumentów, takich jak pliki tekstowe, obrazy, pliki PDF i inne. To zagadnienie ma zastosowanie szczególnie w kontekście automatyzacji dokumentów i ekstrakcji istotnych informacji. 
Kluczowe aspekty związane z rozumieniem dokumentów to:
- Wydobywanie informacji z niestrukturalnego tekstu. To fundamentalne zadanie, obejmujące identyfikację i przechwytywanie kluczowych danych, jednostek i relacji w dokumencie.
- Wydobywanie informacji strukturalnych. Dotyczy to uzyskiwania danych, takich jak daty, liczby czy adresy, z niestrukturalnych dokumentów, które mogą posłużyć do dalszej analizy lub automatyzacji.
- Techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP), które są używane do zrozumienia semantyki i kontekstu tekstu w dokumentach, obejmując analizę sentymentu, tłumaczenie języków czy rozpoznawanie jednostek nazwanych.
- Optyczne rozpoznawanie znaków (eng. Optical character recognition, OCR), które jest niezbędne do przekształcania obrazów na czytelny tekst, co jest kluczowe w przypadku zeskanowanych faktur, paragonów czy notatek.
- Kategoryzacja dokumentów, pomocna w sortowaniu i organizowaniu dużych ilości dokumentów, umożliwiając szybkie wyszukiwanie i analizę, na przykład e-maili, artykułów czy dokumentów prawnych.
- Zrozumienie semantyczne, które obejmuje interpretację znaczenia treści, zrozumienie zamiaru dokumentu, streszczenie jego treści czy identyfikację kluczowych tematów.
- Analiza podobieństw i grupowanie dokumentów. Wartość zrozumienia dokumentów objawia się także w zdolności do identyfikowania podobieństw i grupowania powiązanych dokumentów, co ułatwia skuteczne zarządzanie i wyszukiwanie informacji.
- Automatyzacja przepływu pracy. Systemy mogą automatycznie przetwarzać różnorodne dokumenty, wydobywając istotne informacje i inicjując kolejne etapy procesu.
- Zapewnienie jakości danych, aby utrzymać wiarygodność informacji pozyskanych z dokumentów.
Rozumienie dokumentów znajduje zastosowanie w różnych sektorach, takich jak finanse, opieka zdrowotna, czy prawo. W opiece zdrowotnej może służyć do wydobywania informacji pacjenta z kart medycznych, a w finansach do przetwarzania i analizy dokumentów finansowych.
Firma 4Semantics specjalizuje się w automatyzacji procesu zakładania sprawy i częściowej jej obsługi. W dobie nowoczesnej komunikacji, wykorzystanie różnych kanałów cyfrowych, takich jak e-maile, strony internetowe czy chatboty, stają się standardem. Automatyczna obsługa korespondencji wpływa korzystnie na szybkość i jakość doświadczenia klientów, upraszczając ich codzienne życie.
Żeby dowiedzieć się więcej na temat rozumienia dokumentów w ramach technologii poznawczej, warto zapoznać się z poniższymi przykładami:
- Jak usprawnić obsługę dokumentów w instytucjach finansowych?
- Automatyzacja e-commerce
- Inteligentne przetwarzanie dokumentów transportowych
- SensID Catalog
Analiza treści niestrukturalnych
Analiza treści niestrukturalnych wykorzystuje sztuczną inteligencję i analizę danych w celu ekstrakcji istotnych informacji z różnorodnych, nieuporządkowanych źródeł danych. Niestrukturalne treści odnoszą się do danych, które nie posiadają predefiniowanego modelu danych ani ustalonego porządku. Należą do nich dokumenty tekstowe, e-maile, wpisy na mediach społecznościowych, obrazy, dźwięki i nagrania wideo. Cel analizy niestrukturalnych treści to nadanie tym danym struktury i zrozumienie ich, co może pozwolić organizacjom na wydobywanie z nich cennych wniosków. 
Zastosowania analizy niestrukturalnych treści obejmują różne branże. W obszarze opieki zdrowotnej może być ona używana do analizy kart medycznych i artykułów badawczych, podczas gdy w finansach pomaga w analizie artykułów prasowych i raportów finansowych.
Kluczowym elementem analizy niestrukturalnych treści jest ekstrakcja informacji z tekstu. Techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP) są wykorzystywane do zrozumienia semantyki tekstu, jego sentymentu i identyfikacji jednostek. Pozwalają również na określenie sentymentu wyrażonego w tekście, np. w recenzjach klientów czy postach na mediach społecznościowych, co przekłada się na lepsze zrozumienie i zwiększenie satysfakcji klientów.
Analiza niestrukturalnych treści umożliwia firmom analizę i transkrypcję tekstu z plików dźwiękowych, co ma zastosowanie w centrach obsługi klientach, przy użyciu asystentów głosowych i innych aplikacjach języka mówionego. Dodatkowo, poprzez techniki takie jak rozpoznawanie obiektów, analiza treści niestrukturalnych danych może obejmować również ekstrakcję informacji z obrazów i nagrań wideo.
Integracja analizy treści niestrukturalnych z danymi strukturalnymi pozwala na uzyskanie pełnego obrazu sytuacji. Odkrywanie wzorców i trendów w danych niestrukturalnych może prowadzić do nowych odkryć i lepszego zrozumienia danych. Dodatkowo, skuteczne systemy wyszukiwania pozwalają błyskawicznie odnaleźć istotne informacje w dużych zbiorach danych niestrukturalnych, co jest kluczowe dla efektywnego zarządzania danymi i podejmowania decyzji.
Zapewnienie zgodności z przepisami o ochronie prywatności danych to priorytet w przypadku systemów analizy niestrukturalnych treści. Obejmuje to odpowiednie traktowanie informacji poufnych i skuteczne środki ochrony prywatności użytkowników.
W TUATARA zdajemy sobie sprawę ze znaczenia analizy niestrukturalnych treści w kontekście technologii poznawczej. Nasze podejście przedstawiamy w poniższych przykładach:
