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這似乎確實令人擔憂,如果僅通過分析20%的數據來使企業(yè)蓬勃發(fā)展,那么可以從剩余的80%中獲取很多收益。此外,其中約有50%的非結構化數據是文本。正確分析數據后,可以獲得正確的業(yè)務見解。人工智能可以幫助解決這個問題嗎?
Indium Software的聯合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Ram Sukumar提出了 一些建議。
請詳細說明Indium軟件及其產品部門teX.ai的增長歷程。
Indium Software開展業(yè)務已有20年,在過去的5年中增長迅速,尤其是在2018年與Noah Data合并之后。該合并導致Digital和QA業(yè)務部門相互稱贊,以實現快速增長,我們已經實現了。Indium的數字畫布包括–高級分析,大數據工程,低代碼開發(fā),RPA和完整堆棧開發(fā)。今天,銦公司在全球多個地區(qū)擁有1000多名員工,客戶遍布,歐洲,和亞洲。
長期以來,Indium的愿景是擴展到核心服務業(yè)務之外的SaaS或PaaS或基于產品的收入模型。teX.ai于2019年啟動,結合了Indium的文本分析,人工智能,云和產品開發(fā)專業(yè)知識。在發(fā)布后的短時間內,teX.ai受到了好評,并被《福布斯》評為2020年值得關注的頂級機器學習產品之一。teX.ai是由AI驅動的自動化文本分析產品。它旨在自動化文本分析中涉及的手動活動,從而縮短周轉時間并降低成本。teX.AI既提供云解決方案又提供內部部署解決方案,可滿足多個行業(yè)不斷增長的需求,以利用文本分析來提高運營效率并增強客戶體驗。在有客戶,
基于AI的文本分析軟件的作用是什么?它如何擾亂行業(yè)?
破壞是一個感知問題?;贏I的Text Analytics以不同的方式破壞了不同的行業(yè)。
通常,要為電子商務或零售公司進行諸如匯總和分析1000條客戶評論之類的任務會很費力。借助基于Ai的文本分析軟件,這可以在幾個小時內完成。
根據行業(yè)的不同,文本分析有幾種用例。讓我們舉一些例子–
在業(yè)中,人工瀏覽幾頁大文件是不可能的,并且有必要從文件中提取相關文本為更易于分析師使用的格式。這也可以用于處理發(fā)票,處理對帳單以進行貸款處理,年度報告等。這可以通過減少周轉時間,提高準確性和節(jié)省成本來大大簡化操作。相同的用例可以在保險行業(yè)中應用于Mediclaim文檔處理和流程中的自動化任務。
對于獲得客戶評論的消費品牌,品牌可以通過多種渠道獲得評論-在商店,在線,社交媒體上。仔細總結一個全球品牌的每條評論都是一項挑戰(zhàn)。擁有一個文本分析引擎來審查這些評論并進行總結,可以幫助改善客戶體驗,并對品牌產生巨大的業(yè)務影響。
制造業(yè)需要從多個文檔中提取文本,例如發(fā)票,交貨收據和工程圖等。
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