ما هو البحث الذكي؟

يمكن للمستخدمين النهائيين استخدام البحث الذكي لاستخراج المعلومات من أي مصدر (داخل الشركة أو خارجها) ومن أي تنسيق بيانات: مثل البيانات الضخمة في قواعد البيانات، وأنظمة إدارة المستندات، المحتوى الرقمي، وصفحات الويب، أو حتى الوثائق الورقية. يعتبر البحث الذكي والبحث المؤسسي مرادفًا للبحث باللغة الطبيعية، والبحث بالذكاء الاصطناعي أو البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي، أو البحث المعرفي.

ظهرت أنظمة استرجاع المعلومات المؤسسية قبل انتشار الإنترنت العام بوقت طويل. كانت إحدى أولى الفوائد لتنفيذ أنظمة الكمبيوتر المركزي متعددة المستخدمين هي أنها سهلت اكتشاف المعلومات من خلال مطابقة السلاسل النصية في مستودعات المستندات الضخمة.

مع نمو الحوسبة المكتبية والشبكات الداخلية للشركات، أصبحت حلول البحث المؤسسي التجارية (مثل نظام IBM Storage and Information Retrieval System (STAIRS) وأداة البحث المحلية FAST التي استحوذت عليها لاحقًا Microsoft) شائعة في البيئات المؤسسية.

غير أن ظهور وانتشار محركات بحث الويب المجانية والمتاحة للجمهور، مثل Google (وسابقها AltaVista)، غيّر توقعات المستخدم تغييرًا جذريًا فيما يخص استرجاع المعلومات واكتشاف المحتوى ومنصات البحث المؤسسي.

في ظل النمو السريع لحجم وتنوع البيانات التي يجب على أدوات البحث المؤسسي تحليلها، أصبحت سرعة استرجاع النتائج مؤشرًا رئيسيًا لأداء خوارزميات البحث المعرفي. يجب أن تُبنى حلول البحث الذكي الحديثة على بنى قادرة على التعامل مع متطلبات أداء أحمال العمل للبيانات الضخمة. نظرًا لقدرتها على توفير التوسع اللازم، تُعد البنى التحتية السحابية المزودة بتكاملات مدعومة بواجهات برمجة التطبيقات (API) وأتمتة مُتقدمة الأكثر ملاءمة لهذه المهام.

لا يمكن للشركات استخدام Google أو محركات البحث التقليدية الأخرى للعثور على إجابات خاصة بالعمل، مثل "لماذا تأخرت شحنة منتجاتنا الجديدة؟" أو "ما أهم تحديات العملاء التي تم الإبلاغ عنها الأسبوع الماضي؟". على عكس محركات البحث التقليدية (مثل Bing أو Google Search أو AskJeeves)، يقدِّم البحث الذكي معلومات وإجابات مخصصة تُلبي احتياجات عملك.

يعمل الذكاء الاصطناعي على تشغيل البحث الذكي، وتزويد الأدوات بالقدرة على ما يلي:

• فهم لغة البشر. يتم تحديث بيانات الأعمال باستمرار وكتابتها بمصطلحات خاصة بالمجال. تمكِّن قدرات معالجة اللغة الطبيعية تطبيقات البحث الذكي من فهم المحتوى الرقمي والاستعلام عنه من مصادر بيانات متعددة. يُتيح البحث الدلالي والفهم السياقي للبحث الذكي تفكيك التعابير المجازية والمرادفات والعلاقات الموجودة في لغة المحادثات اليومية وداخل الوثائق المعقدة.
  
  
• تعلُّم بنية المستندات. تحتوي أدوات البحث الذكية (مثل IBM Watson Discovery) على مستند يفهم الذكاء الاصطناعي وقادر على التوسع لفهم العديد من مصادر البيانات. يُتيح التعلم الآلي للبحث الذكي تعلم البنية البصرية للمستندات الخاصة بمؤسستك أو صناعتك أو مجالك. من خلال هذا الفهم، يتعلم البحث الذكي بسرعة ويحدِّد عناصر مثل العناوين والتذييلات والرسوم البيانية والجداول. بفضل القدرات المبتكرة التي يتمتع بها هذا النوع من البحث، يمكنه التعرُّف على أنواع المستندات مثل العقود وأوامر الشراء والفواتير.
  
  
• الاستفادة من التعلم الآلي. يعمل التعلُّم الآلي والتعلُّم العميق على إنشاء اقتراحات استعلامات سلسة وفورية وتحسين دقة نتائج استعلامات البحث باستمرار بمرور الوقت، والتنبؤ بالمعلومات التي ستوفِّر أكبر قيمة للمستخدمين.
  
  
• تصفية نتائج البحث. يضيّق البحث المُرشَّح والمُصنَّف نطاق النتائج للعثور على معلومات محددة في مجموعات البيانات الضخمة.
  
  
• تصنيف المحتوى وفهرسته. تعد عملية التصنيف والفهرسة للمحتوى جزءًا أساسيًا، حيث يُحدد استخراج الكيانات عناصر البيانات النصية ويصنفها إلى فئات محددة مسبقًا مثل أسماء الأشخاص أو المنتجات أو أنواع الكائنات أو المنظمات.

• ربط مصادر البيانات واستيعابها: لجلب الإجابات والرؤى من أي مكان، تحتاج إلى ربط جميع بياناتك غير المنظمة والمنظمة وفحصها. يمكِّنك "الموصِّل" من المكون الإضافي لمصدر محتوى، مثل Salesforce أو Box أو Microsoft SharePoint أو قواعد البيانات أو Web Crawler أو البيانات التي تم تحميلها.
  
  
• فهرسة المحتوى: تُنشئ فهرسة المحتوى فهرسَ بحثٍ موحَّدًا يسمح بترتيب نتائج البحث ترتيبًا متجانسًا، بغض النظر عن مصدرها.
  
  
• إثراء المحتوى: تعتمد القدرة على الاستعلام واستخراج الرؤى على القدرة على استخراج البيانات الوصفية من المحتوى الخاص بك. قم بإثراء المحتوى الخاص بك من خلال الاستفادة من تقنيات إثراء معالجة اللغة الطبيعية الجاهزة، مثل استخراج الأجسام وتحليل المشاعر، لتصنيف المحتوى وتحديد عناصره الرئيسية.
  
  
• تحليل المحتوى: يتعرَّف على محتويات المستندات ويصنفها ويُنشئ ارتباطات دلالية بين أجزاء المحتوى الفردية.
  
  
• تقديم الإجابات وعرض الرؤى: تقوم خوارزميات التسجيل الذكية بترتيب المقاطع وتزويد المستخدمين بأدق المقاطع والمقتطفات ذات الصلة استجابةً للاستعلام.

يقارن البحث الذكي المصطلحات في استعلام اللغة الطبيعية بالمحتوى الموجود في معلوماته المفهرسة.

• أسئلة - "كم عدد أيام الإجازة التي يمكنني أخذها في العمل؟"
  
  
• عبارات وأوامر - "أنا أتقدم بطلب للحصول على قرض عقاري".
  
  
• الكلمات المفتاحية - "أسعار التأمين"

• كشف الرؤى لدفع القرارات: توجد رؤى غير واضحة في البيانات النصية غير المنظمة لديك. تستخدم تطبيقات البحث الذكي معالجة اللغة الطبيعية لفهم المعنى وربط البيانات عبر مصادر البيانات - مثل وسائل التواصل الاجتماعي (التغريدات وLinkedIn) وتعليقات العملاء وتقارير التجارة الإلكترونية وسجلات الصيانة - للكشف عن رؤى في الوقت الفعلي بسرعة ودقة.
  
  
• وضع المعلومات المهمة في متناول الموظفين: استخدام البحث الذكي لإنشاء منصة بحث مؤسسية، أو إدارة المعرفة، أو نظام إدارة المحتوى، أو نظام الإجابة عن الأسئلة لتوفير تجربة مستخدم بسيطة على مستوى الفريق بأكمله.
  
  
• تقديم خدمة عملاء على نطاق واسع: يمنح العملاء إجابات دائمة الدقة ويحسن تجربتهم. يريد العملاء خدمات أكثر من الأسئلة الشائعة. مع تزايد رغبة العملاء في الخدمة الذاتية عبر المواقع وتطبيقات الهاتف المحمول، تتيح أدوات البحث الذكي والوكلاء الافتراضيين تحقيق هذا الهدف، مما يقلل تكاليف الدعم ويرفع رضا العملاء

تخزن الشركات المستندات والبيانات عبر مصادر متعددة في أشكال غير منظمة ومنظمة. يهدر الموظفون 3 ساعات يوميًا في البحث عن المعلومات.

يجب أن يكون العثور على رؤى وإجابات في البيانات غير المنظمة لشركتك أمرًا سهلًا. وقد حان الوقت أن تصبح أعمالك قائمة على البيانات من خلال البحث الذكي.

• توفير الوقت. تمكّنت البنوك من إنجاز مهام تستغرق 10 أيام في دقيقتين عبر أتمتة اكتشاف المعرفة.
  
  
• توفير المال. حققت شركة طاقة وفوراتٍ زمنية تُقدَّر بأكثر من 10 ملايين دولار أمريكي من خلال تقليل الوقت المُهدر في البحث عن المعلومات ذات الصلة داخل قواعد المعرفة المؤسسية.
  
  
• تقليل أعباء العمل. قام أحد عملاء التأمين بتخفيض أعباء العمل في قراءة وتحليل بيانات المؤسسة الداخلية بنسبة 90%.
  
  
• زيادة الإيرادات. تستخدم شركات المحاماة تطبيقات البحث لتحسين عمليات الأعمال وتصبح أكثر إنتاجية بأربعة أضعاف، ما يحقق زيادة في الإيرادات تصل إلى 30 بالمائة.