Perspectives

CRiSP, outil cognitif de veille des tendances préoccupantes

Atténue les risques pour la marque

État des médias numériques

L’envergure des médias numériques accélère la communication mondiale des événements d’intérêt public. Les opinions qui, autrefois, restaient personnelles ou localisées sont maintenant diffusées d’un simple clic à un auditoire planétaire. Cette abondance de données numériques présente une valeur considérable pour l’identification proactive des risques pour les marques, les produits et les services, mais l’utilisation d’un langage courant et l’envergure phénoménale de la tâche empêchent généralement les organisations de produire des renseignements exacts permettant d’agir. Par conséquent, les organisations ne constatent souvent aucun rendement des capitaux investis dans la surveillance des médias sociaux, qu’il s’agisse d’un investissement humain ou dans des outils sous licence.

Détection des risques dans les médias numériques

Les techniques courantes sont incapables de maintenir le rythme auquel les nouvelles informations deviennent accessibles. Parmi les principales lacunes :

  • Risques non détectés – les méthodes traditionnelles peuvent négliger les risques non détectés par des mots-clés ou à cause de l’échantillonnage.
  • Renseignements non produits à temps – les menaces ne sont pas détectées rapidement, ce qui réduit l’efficacité des mesures potentielles d’atténuation des risques.
  • Processus insuffisants – trop de temps est consacré aux activités d'identification et d'évaluation des risques.

En quoi consiste la plate-forme CRiSP?

CRiSP est la solution de veille des médias numériques de Deloitte, qui utilise des modèles d’apprentissage automatique personnalisés afin de surveiller en direct des flux des médias numériques pour dégager les tendances les plus préoccupantes concernant votre entreprise. Grâce à une mine de données pertinentes à la portée de vos équipes, votre organisation est mieux outillée pour réagir rapidement et atténuer les risques et les atteintes potentiels à votre notoriété. CRiSP utilise une méthode de traitement du langage naturel (TLN) de pointe pour comprendre comment une personne pense et s’exprime au sujet de votre organisation ainsi que de l’intelligence artificielle pour gérer le langage et le volume de données numériques.

Caractéristiques et avantages de CRiSP

  • Compréhension du langage – à l’aide de techniques modernes de TLN fondées sur l’IA, CRiSP détecte les risques associés à des mots-clés et des facteurs liés aux nuances familières du langage utilisé dans les médias numériques.
  • Flexibilité – CRiSP va au-delà des analyses classiques des sentiments pour cerner les zones de risque propres à votre organisation.
  • Autoapprentissage – CRiSP utilise les commentaires de votre équipe pour améliorer avec le temps l’exactitude de la détection des risques.
  • Adaptabilité – CRiSP traite rapidement les données structurées et non structurées provenant de multiples sources de médias numériques.
  • Couverture des données – CRiSP examine l’intégralité des données entrantes pour identifier des risques difficilement détectables dans la masse d’informations.

Comment fonctionne CRiSP?

Étape 1 : Définition des risques
Nos professionnels du secteur collaborent avec votre organisation pour identifier les différents risques et personnaliser la solution.

Étape 2 : Formation du modèle AI
Notre équipe forme le modèle de TLN en extrayant et en marquant le contenu à haut risque.

Étape 3 : Flux des données en continu
Cette étape consiste à recueillir, regrouper et centraliser en continu les données provenant des médias numériques dans un seul entrepôt de données.

Étape 4 : Identification des risques
Les modèles de TLN surveillent le flux des données et identifient les risques potentiels associés au contenu assimilé.

Étape 5 : Analytique et alertes
Des alertes sont produites automatiquement lorsque les discussions entourant les catégories définies de risques s’intensifient.

Étape 6 : Commentaires des utilisateurs
Votre équipe peut refuser les résultats inexacts pour apprendre au modèle à effectuer une meilleure identification.

Étape 7 : Information permettant d’agir
Les superviseurs ont accès à une mine de données qu'ils peuvent utiliser pour recommander les meilleures actions à entreprendre pour atténuer les risques spécifiques.

Communiquez avec nous pour demander une démonstration ou en savoir plus au sujet de CRiSP.

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