Apa itu pencarian cerdas?

Pengguna akhir dapat menggunakan pencarian cerdas untuk mengekstrak informasi dari mana saja (di dalam atau di luar perusahaan Anda) dan dalam kumpulan data, apa pun formatnya: big data dalam database, sistem manajemen dokumen, konten digital, halaman web, di atas kertas, di mana pun. Pencarian cerdas dan pencarian perusahaan identik dengan pencarian bahasa alami, pencarian AI atau pencarian yang didukung AI, dan pencarian kognitif.

Sistem pengambilan informasi perusahaan muncul jauh sebelum internet publik ada. Salah satu manfaat paling awal untuk menerapkan sistem komputer mainframe multi-pengguna adalah bahwa mereka memfasilitasi penemuan informasi dengan menemukan kecocokan yang tepat dengan string teks dalam repositori dokumen besar.

Dengan pertumbuhan komputasi desktop dan intranet perusahaan, solusi pencarian tingkat perusahaan komersial, seperti IBM Storage, Information Retrieval System (STAIRS), dan alat pencarian lokal FAST (yang telah diakuisisi oleh Microsoft), menjadi arus utama dalam komputasi perusahaan.

Namun, kemunculan dan popularitas mesin pencari web gratis yang dapat diakses publik, seperti Google (dan pendahulunya AltaVista), secara radikal mengubah ekspektasi pengguna terhadap pencarian informasi, penemuan konten, dan pencarian tingkat perusahaan.

Dalam menghadapi pertumbuhan yang cepat dalam volume dan variasi data yang harus diperiksa oleh alat pencarian perusahaan, kecepatan pengambilan hasil telah menjadi indikator kunci kinerja algoritma pencarian kognitif. Solusi pencarian cerdas saat ini harus dibangun di atas arsitektur yang dapat menangani tuntutan kinerja beban kerja big data. Karena mereka memberikan skalabilitas yang diperlukan, infrastruktur cloud dengan integrasi yang luas dan otomatisasi berbasis API biasanya paling cocok untuk tugas tersebut.

Bisnis tidak dapat menggunakan Google atau mesin pencari tradisional lainnya untuk menemukan jawaban spesifik bisnis, seperti "mengapa pengiriman produk baru kami tertunda?" atau "apa saja tantangan pelanggan yang paling banyak dilaporkan minggu lalu?" Pencarian cerdas, tidak seperti mesin pencari dan pencarian web (seperti Bing, Google Search, atau AskJeeves), menampilkan informasi dan jawaban yang spesifik untuk bisnis Anda.

Kecerdasan Buatan mendukung pencarian cerdas, melengkapi alat dengan kemampuan untuk:

• Memahami bahasa manusia. Data bisnis terus diperbarui dan ditulis dalam terminologi khusus domain. Kemampuan pemrosesan bahasa alami memungkinkan aplikasi pencarian cerdas untuk memahami dan menanyakan konten digital dari berbagai sumber data. Pencarian semantik dan pemahaman kontekstual memungkinkan pencarian cerdas untuk memecah nuansa linguistik, sinonim, dan hubungan yang ditemukan dalam bahasa sehari-hari dan di dalam dokumen yang kompleks.
  
  
• Mempelajari struktur dokumen. Alat pencarian cerdas (seperti IBM Watson Discovery) memiliki dokumen yang memahami AI yang dapat diskalakan untuk memahami banyak sumber data. Pembelajaran machine learning memungkinkan pencarian cerdas untuk mempelajari struktur visual dokumen khusus pada perusahaan, industri, atau ruang domain Anda. Dengan pemahaman ini, pencarian cerdas dengan cepat mempelajari dan mengidentifikasi berbagai elemen seperti tajuk, catatan kaki, bagan, dan tabel. Dengan kemampuan yang siap pakai, fungsi ini dapat mengenali jenis dokumen seperti kontrak, pesanan pembelian, dan faktur.
  
  
• Memanfaatkan machine learning. Machine learning dan pembelajaran mendalam menciptakan saran kueri yang lancar dan langsung serta terus meningkatkan relevansi hasil kueri pencarian dari waktu ke waktu, memprediksi informasi apa yang akan memberikan nilai paling besar bagi pengguna.
  
  
• Memfilter hasil pencarian. Pencarian yang menggunakan atribut dan difilter mempersempit cakupan dan menemukan informasi spesifik dalam gabungan data.
  
  
• Mengklasifikasikan dan mengkategorikan konten. Ekstraksi entitas menemukan dan mengklasifikasikan elemen data teks ke dalam kategori seperti nama orang, produk, tipe objek, atau organisasi.

• Menghubungkan sumber data dan menyerap data: Untuk mengambil jawaban dan insight dari mana saja, Anda perlu menghubungkan dan menjelajahi semua data tidak terstruktur dan terstruktur. “Konektor” memungkinkan Anda untuk masuk ke sumber konten, seperti Salesforce, Box, Microsoft SharePoint, Basis Data, Web Crawler, atau Data yang diunggah.
  
  
• Mengindeks konten: Pengindeksan konten menciptakan satu indeks pencarian terpadu untuk memungkinkan pemeringkatan hasil pencarian yang homogen, apa pun sumbernya.
  
  
• Memperkaya konten: Kemampuan untuk menanyakan dan mengekstrak insight bergantung pada kemampuan untuk mengekstrak metadata dari konten Anda. Perkaya konten Anda dengan memanfaatkan pengayaan pemrosesan bahasa alami siap pakai, seperti ekstraksi entitas dan analisis sentimen, untuk mengelompokkan dan mengidentifikasi konten utama.
  
  
• Menganalisis konten: Mengenali konten dokumen, mengklasifikasikannya, dan menciptakan korelasi semantik antara setiap bagian konten.
  
  
• Memberikan jawaban dan menampilkan insight: Algoritma penilaian cerdas memberi peringkat pada bagian-bagian, memberikan pengguna bagian dan cuplikan yang paling akurat dan relevan sebagai respons terhadap pertanyaan.

Pencarian cerdas membandingkan istilah dalam kueri bahasa alami dengan konten dalam informasi yang diindeks.

• Pertanyaan - “berapa hari libur yang dapat saya ambil di tempat kerja?”
  
  
• Frasa dan perintah - “Saya akan mengajukan hipotek.”
  
  
• Kata kunci - "tarif asuransi."

• Menemukan insight untuk mendorong keputusan: Terdapat insight tersembunyi di data teks tidak terstruktur Anda. Aplikasi pencarian cerdas menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk membedakan makna dan membuat korelasi di seluruh sumber data, seperti media sosial (tweet, LinkedIn), masukan pelanggan, laporan e-commerce, dan catatan pemeliharaan, untuk mengungkapkan insight real-time dengan kecepatan dan presisi.
  
  
• Menyediakan informasi yang relevan dalam jangkauan karyawan Anda: Gunakan pencarian cerdas untuk membuat platform pencarian perusahaan, manajemen pengetahuan, sistem manajemen konten, atau sistem penjawab pertanyaan untuk memberikan pengalaman pengguna yang sederhana di seluruh tim.
  
  
• Menyediakan layanan pelanggan dalam skala besar: Berikan jawaban yang tepat kepada pelanggan Anda setiap saat dan berikan pengalaman pelanggan yang lebih baik. Pelanggan menginginkan lebih dari sekadar Tanya Jawab. Sekarang, lebih dari sebelumnya, mereka ingin sepenuhnya melayani diri sendiri di situs web dan aplikasi mobile Anda. Agen virtual dan pencarian cerdas memungkinkan pelanggan Anda mencapai kemandirian. Pelanggan mandiri berarti pengurangan biaya dukungan dan kepuasan pelanggan yang lebih tinggi.

Bisnis menyimpan dokumen dan data di berbagai sumber dalam bentuk tidak terstruktur dan terstruktur. Rata-rata, karyawan menghabiskan 3 jam setiap hari kerja untuk mencari informasi.

Menemukan insight dan jawaban dalam data tidak terstruktur milik perusahaan Anda seharusnya mudah. Saatnya mengubah bisnis Anda menjadi bisnis yang berbasis data dengan pencarian cerdas.

• Menghemat waktu. Bank mampu mengotomatiskan penemuan pengetahuan untuk menyelesaikan tugas yang seharusnya memakan sepuluh hari kerja hanya dalam dua menit.
  
  
• Menghemat uang. Seorang klien perusahaan energi telah menghemat waktu yang bernilai lebih dari USD 10 juta dengan memangkas waktu yang dihabiskan untuk mencari informasi yang relevan di dalam basis pengetahuan perusahaan mereka.
  
  
• Mengurangi beban kerja. Klien asuransi mengurangi pembacaan dan analisis beban kerja data internal perusahaan sebesar 90%.
  
  
• Mendorong pendapatan. Firma hukum menggunakan aplikasi pencarian untuk meningkatkan proses bisnis dan empat kali lipat lebih produktif, menghasilkan peningkatan pendapatan sebanyak 30 persen.