customer retention

Řešení

Získejte cenné informace z vašich dokumentů

Analýza textu a nestrukturovaných dat

Nestrukturovaná data jsou sice cenným zdrojem informací, ale jejich zpracování je časově velmi náročné a jakékoli automatické zpracování představuje komplexní problém.

Proč by se měly společnosti snažit využít svá nestrukturovaná data?

  • Víme-li, která data jsou platná a relevantní, můžeme značně snížit náklady na ukládání a zálohování dat
  • Automatizace manuálních vstupů/ třídících procesů je mnohem přesnější a výkonnější
  • Lepší porozumění hodnotě značky a dobrému jménu společnosti
  • Splnění regulatorních požadavků (americký zákon proti daňovým únikům-FATCA, legislativa proti legalizaci výnosů z trestné činnosti - AML, proces ověření identity zákazníků - KYC …).
  • Cenný zdroj informací pro budoucí rozhodnutí
  • Někdy nelze popsat vztah se zákazníkem pouze prostřednictvím čísel

Je několik druhů analýzy textu a nestrukturovaných dat. Níže uvádíme nejčastěji používané způsoby.

Nestrukturovaná data

Analýza nestrukturovaných dat

Klasifikace dokumentů 

Klasifikace dokumentů se sestavuje s pomocí modelů strojového učení na základě tréninkového souboru dat. Např. automatická klasifikace osobních údajů a relevance (počítačově asistovaná kontrola dokumentů). 

Analýza obsahu (sémantická analýza) 

Psané dokumenty, na příklad poznámky, emaily a jiné podobné texty jsou zdrojem cenných informací. Postupy zpracování přirozeného jazyka se neustále vyvíjejí a dnes již existují vysoce sofistikované techniky, které umožňují vyrovnat se s nesčetnými možnostmi a spletitostí lidské komunikace. Možnost automatického využití takovýchto informací pro obchodní účely otevírá nepřebernou řadu příležitostí v oblasti datové analytiky, protože lidská komunikace patří mezi nejcennější zdroje informací. My Vám pomůžeme tyto procesy zautomatizovat. 

Hlavní přínosy pro naše klienty mimo jiné jsou: 

  • Zlepšení procesů na odhalení rizik ohrožujících společnost – odliv zákazníků (churn), konkurence, praní špinavých peněz, podvody.
  • Zlepšení modelů ochoty k nákupu.
  • Bližší informace o zákaznících, o jejich životním stylu a smýšlení.

Běžný proces sémantické analýzy lze rámcově popsat pomocí následujícího obrázku. V případě zvukových záznamů může tomuto procesu předcházet ještě transformace z mluvené řeči do textu.

Sémantická analýza

Contact

Jan Balatka

Jan Balatka

Ředitel

Jan Balatka má bohaté zkušenosti zejména se zaměřením na datové analýzy, forenzní analýzy a e-discovery. Má zkušenosti z mezinárodních projektů ve Švýcarsku, Německu, Spojených státech, Jihoafrické re... více