暗处理--功能、应用和实例

Jan Schäfer

对数据进行持续评估有助于企业优化整个价值链。事实证明,对未使用和非结构化数据的分析是一项特殊的挑战,而对这些数据进行适当的评估,可以简化流程并做出更好的决策。因此,所谓的 "暗处理 "正发挥着越来越重要的作用。

暗处理使企业能够将闲置资源转化为有价值的信息,从而推广创新解决方案。我们将向您介绍暗处理的工作原理、您应该了解的实际应用中的具体案例,以及您也可以通过哪些软件在贵公司引入暗处理功能。

最重要的事实简介

  • 通过自动暗处理,公司可以自动挖掘未使用的数据,并从中生成有价值的信息。
  • 暗处理在保险公司的投入管理和生产质量控制中尤为普遍。
  • 借助 Konfuzio 的人工智能软件,公司可自动处理各类文档中的暗处理。 立即免费测试软件!
暗处理定义

暗处理 - 定义

暗处理指的是在后台完全自动进行、无需人工交互的业务流程。可以说,它们是在 "暗中 "运行的,企业无法观察或影响流程。

暗处理的重点是提取、分析和使用非结构化数据。

这些数据通常会大量积累。然而,由于其重要性不明显或结构不清晰,组织往往会忽视它们。暗处理旨在利用这些数据源获得有价值的见解。

为此,它可以将来自文本文档、电子邮件、日志文件或社交媒体等各种来源的原始数据转化为可用信息,而工作人员无需干预或监控这一过程。为此,"黑暗处理 "应用了以下技术 机器学习,"...... 文本分析 和数据可视化。 

暗处理技术被广泛应用于各行各业。这些行业包括医疗保健、金融服务、零售和制造。这项技术使企业能够识别趋势、及早发现问题、优化流程、做出明智决策,从而提高竞争力。

暗处理是如何工作的?

暗处理使公司能够利用未使用的数据源,并从中提取有价值的信息。通常,这一过程分为 5 个步骤:

  1. 数据收集

    首先,企业从各种来源收集数据,如电子邮件、文本文档、数据库、传感器或社交媒体。这些数据可以是结构化或非结构化的,也可以是不同格式的。

  2. 数据清理

    数据收集后,有必要对数据进行清理。这意味着公司要删除错误、多余或不相关的信息,以提高数据质量。这一过程通常包括自动删除重复信息、纠正错别字和实现数据标准化。

  3. 数据分析

    功能强大的人工智能暗处理软件从这一步开始就显示出了它的优势:它可以根据预定义的标准对数据进行分析。在这一过程中,软件会搜索数据中的模式、相关性或趋势。此外,还使用了机器学习技术、统计分析和文本处理。

  4. 获取知识

    通过自动数据分析,可以获得真知灼见。例如,关于客户行为、市场趋势、效率问题或其他相关方面的新信息。

  5. 作出决定

    企业根据所获得的洞察力做出决策。这些决策包括优化流程、开发新产品或改善客户体验等。

顺便说一句

暗处理不是一次性事件,而是一个持续的过程。企业不断产生新的数据,因此需要不断对其进行分析,以便始终掌握信息和洞察力。

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暗处理用例

暗处理的应用领域

暗处理适用于以下行业,即拥有大量 非结构化数据 因此,该技术在以下应用领域尤为广泛:因此,该技术在以下应用领域尤为广泛:

医疗保健

在医疗保健领域,医疗机构以病历、医学影像和研究成果的形式收集大量数据。暗处理有助于获得临床见解、改善病人护理和降低成本。

实例

医院拥有一个庞大的数据库,其中包含医学影像、病历和化验结果。暗处理技术可自动整合和清理这些数据,使其标准化,并分析医学影像以发现异常。此外,它还能根据健康数据和化验结果创建全面的患者档案。利用机器学习,黑暗处理软件还能训练模型,帮助医生诊断癌症并推荐个性化治疗方案。

此外,暗处理技术还能将数据用于医学研究,从而获得对癌症的新认识。这使医疗行业能够更早地发现疾病,并开发出挽救生命的疗法。

金融服务

银行和金融机构拥有大量的交易数据、客户信息和交易数据。通过分析这些数据,它们可以发现欺诈行为,更好地管理风险,并提供个性化的金融服务。

实例

一家大型金融服务提供商从数千名客户那里收集大量交易数据,包括信用卡和账户使用信息。暗处理软件实时捕获这些数据,并检查其中是否存在异常和错误。该软件利用先进的分析技术和机器学习,实时检测交易数据中的异常模式和可疑活动。

一旦检测到偏差,它就会触发警报。这样,金融机构就能立即采取行动,停止可疑交易,并通知客户可能存在的欺诈活动。这种积极主动的措施有助于最大限度地减少金融损失,增强客户的信心。

零售业

零售商会产生无数的销售、客户和库存数据。暗处理有助于更好地了解客户购买行为、优化库存水平和开展个性化营销活动。

实例

一家大型零售商利用暗处理技术更详细地分析客户的购物行为。为此,该公司从各种来源收集数据,包括销售点交易、在线购买和客户评论。通过分析这些数据,该公司发现哪些产品特别受欢迎,在什么时间购买的人最多。在此基础上,零售商可以更有效地管理库存,确保热门产品随时有货,避免库存过多。

此外,公司还利用所获得的洞察力开展个性化营销活动。客户会收到根据其以往购物习惯定制的优惠和建议。这提高了客户满意度,增加了重复购买的可能性。

制造业

在制造业中,有大量的机器、生产和质量数据。暗处理技术有助于提高生产效率,及早发现质量问题,并预测维护需求。

实例

一家为汽车行业生产金属零件的公司使用暗处理技术来提高生产线的效率。生产线上的机器不断生成数据,包括生产过程中的速度、温度和压力信息。

该公司利用暗处理技术对这些机器数据进行实时分析。它利用机器学习来识别正常的运行模式。当这些模式出现偏差时,暗处理软件会自动触发警报。这使公司能够立即识别生产中的质量问题或异常情况,并在有问题的部件进入最终装配之前采取应对措施。

此外,该公司还使用自动暗处理技术来预测机器的维护需求。它利用历史数据和机器学习算法,预测公司何时需要更换或维护某些部件,以最大限度地减少计划外停机时间。

物流和运输

该行业的公司管理着与供应链、路线优化和车辆监控相关的复杂数据流。暗处理有助于改进物流流程,减少延误。

实例

一家国际货运代理公司通过暗处理从各种来源收集数据,包括送货车辆的 GPS 跟踪数据、天气数据、交通报告和送货收据信息。这些数据种类繁多,而且是非结构化的,但却为了解供应链状况提供了宝贵的信息。

通过应用暗处理技术,公司对这些数据进行分析,并找出日常流程中的模式。

例如,它发现某些路线上的交货因交通问题而一再延误。根据这些发现,公司采取措施尽量减少这些瓶颈。具体做法是调整路线、选择替代运输工具和更好地规划交货时间。

此外,通过分析车辆上传感器的数据,暗处理技术还能帮助公司预测车辆的维护需求。这样就可以预防故障,提高车队的效率。

保险

保险公司处理大量的保险申请、理赔和客户通信。除其他外,它们还使用暗处理来实现输入管理自动化。

实例

通过输入管理中的暗处理功能,保险公司无需人工干预即可处理索赔通知或保险申请等传入文件。通常,暗处理首先使用光学字符识别(OCR)将文件转换为机器可读文本。然后识别文件类型,进行相应分类(例如损失报告),并提取相关信息,如姓名、地址和损失编号。在将提取的数据整合到保险公司的内部 IT 系统或数据库之前,它会检查这些数据的准确性和完整性。

输入管理中的暗处理可最大限度地减少人工操作步骤,从而大大加快保险公司的工作流程。它还能减少人为错误,从而提高数据质量。其结果是:保险公司更有效地组织其输入管理,减少客户查询的处理时间,从而提高客户满意度。

能源和供应

能源和公用事业公司拥有大量与能源生产、消费模式和环境影响相关的数据。暗处理有助于提高能源效率和遵守环境法规。

实例

实践中的一个详细例子是一家大型供电公司对暗处理的应用。该公司不断从发电厂的传感器、用户电表和气象站收集数据。这些数据多种多样,其中包括发电、用电和天气状况的最新信息。为了从中获得有价值的见解,该公司分析了用电模式,以确定用电高峰期并相应调整发电量。通过这种方式,公司避免了瓶颈。公司还根据天气预报,利用数据优化风能和太阳能的使用。 

此外,暗处理还支持电力供应商监控环境数据,确保公司遵守适用的环境法规。为此,它对排放数据进行监控和分析:通过这种方式,它可以确保空气和水污染保持在法律规定的范围内。

教育

教育机构收集有关学生成绩和课程等方面的数据。这使他们能够根据学生的要求和需要进行教学。

实例

教育领域的一个具体实例是利用暗处理技术实现个性化学习。当学校或学院使用学习平台和电子学习工具时,学生在学习过程中会产生各种数据,包括测验答案、在特定学习模块上花费的时间、在线课程中的点击行为以及在讨论区中的互动。除其他外,这些数据还显示,一些学生在学习某个特定的学习概念或科目时遇到困难,完成该模块所需的时间比平均时间长,或多次给出错误答案。

根据这些发现,教育机构设计出个性化的支持。例如,数学学习有困难的学生会自动获得有关该主题的额外练习或资源。

深加工优势

暗处理的优势

公司和组织通过暗处理获得竞争优势。具体有哪些优势?

获取知识

暗处理使企业能够揭示数据中隐藏的模式、趋势和相关性。这有助于加深理解,获得有助于决策和解决问题的新见解。

更好的决策

从暗处理中获得的洞察力是做出合理的数据驱动型决策的基础。这样,公司和机构就能最大限度地降低日常业务运营中的风险,并发现尚未开发的机遇。

效率提高

通过分析数据源,公司可以优化效率低下的流程。从而节约成本,更好地利用资源。

更高的数据质量

如果通过暗处理将人工流程自动化,就能获得更高的数据质量。因为:没有人工干预,数据评估中出现的错误就会减少。这也意味着您可以在安全的数据库基础上做出决策。

了解客户

自动暗处理有助于更好地了解客户行为和偏好。因此,公司可以制定个性化的优惠和营销策略,以提高客户满意度和客户忠诚度。

及早发现问题

暗处理有助于及早发现问题和偏差。这在医疗保健和制造等行业尤为重要,因为在这些行业中,及时干预可能是至关重要的业务关键。

风险管理

公司使用暗处理技术来更好地识别和主动应对风险和威胁。这对于避免经济损失和声誉损害至关重要。

创新

对未使用的数据进行分析,可以产生新的想法和创新。因此,暗处理技术有助于公司开发新产品和服务,拓宽未来商机的视野。

透明度和合规性

在医疗保健和金融等行业,暗处理对于满足监管要求和确保隐私与安全的透明度非常重要。

缓解技术工人短缺问题

通过暗处理,企业可以缓解某些领域技术工人短缺的问题。因为:如果需要员工手工完成的流程减少,就有更多的资源可用于更复杂、更具战略性的任务。

暗处理的挑战

暗处理带来了一些挑战,但企业可以通过精心规划、周到的资源分配以及对技术和培训的投资来克服这些挑战。主要挑战包括以下几点:

数据安全和数据保护

暗处理需要访问敏感数据,这引发了安全和隐私问题。因此,敏感数据的处理需要强有力的安全措施,以确保数据得到保护,防止未经授权的访问和数据泄露。

数据质量

通常情况下,未使用的数据是非结构化和低质量的。因此,清理和准备这些数据是确保分析结果正确且有意义的关键步骤,但却非常耗时。

缺乏专业知识

暗处理需要数据分析、机器学习和统计方法方面的技能。企业面临着寻找或培训具备必要技能的员工的挑战。

整合数据源

企业通常拥有不同格式和不同来源的数据。合并和整合这些数据是获得完整信息的重要一步。如果没有功能强大的软件,这对组织来说是一个挑战。

可扩展性

随着公司的发展和产生更多的数据,他们需要确保其黑暗处理系统具有可扩展性。只有这样,它们才能处理日益增长的数据量。

道德与合规

使用暗处理技术会引发道德问题,特别是与隐私和数据使用有关的问题。公司需要确保遵守道德标准和数据保护法规。

费用

实施暗处理需要对技术和熟练劳动力进行投资。各组织还需要考虑长期成本,包括系统的维护和升级。

Konfuzio - 用于暗处理的智能人工智能软件

暗处理意味着自动化,而 Konfuzio 是公认的业务流程自动化专家。为此,该供应商拥有结合人工智能、机器学习和深度学习的智能软件。在实践中,这意味着企业可以利用 Konfuzio 实现整个暗处理流程的自动化。为此,该软件能够提取、分析和评估任何类型文档中的未使用数据和非结构化数据,而无需人工干预或审查。因此,企业可以自动获得高质量、有意义的数据,从而做出更好、更明智的决策。

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总结

暗处理在 "暗 "中进行,用户无法观察或影响其执行。

这使得暗处理成为一种自动化形式,为公司带来了众多好处。它不仅节省了员工的资源,还为他们提供了一个高质量的数据库,使他们能够在此基础上做出明智的商业决策。因此,难怪许多公司已经在保险、银行、制造和物流等行业使用自动化暗处理技术。 

现在就让我们的专家为您提供建议,告诉您如何在贵公司引入暗处理技术! 

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