Watson Explorer...Watson Explorer를통해수백만건의고객...

© 2017 IBM Corporation

최안나Advanced Analytics & Watson

Watson ExplorerCognitive 인사이트 도출을 위한

분석

© 2017 IBM Corporation 2Page

Cognitive 전략수행을 위한기술의 하나로서비정형 분석

비정형 분석은 Cognitive 기술을 활용하기 위한 하나의 요소입니다.

인공지능Simulation of human intelligence processes

로보틱스Conception, design,

manufacture, and operation of

robots

머신 러닝시스템

Ability to learn and improve

without explicit instructions

자연어처리/분석

Ability to understand human

speech as it is spoken

딥 러닝Machine learning with artificial neural

network algorithms

예측분석

Predicting outcomes

using statistical algorithms and

machine learning

추천엔진

Analyze data and suggest

something as per user’s

interest

Cognitive Technologies


지식의 공유 = 전문가의 확장

전문가가 보유한 지식과 경험을 비전문가도 활용할 수 있어야 합니다

시간

고급

중급

초보

진입

시간

고급

중급

초보

진입

AI 로 강화된 전문가 확대

Makes expertise accessible on exponentially expanding scale

▪ 업무 담당자가 경험 과 지식을

습득하여 전문가로

성장하기에는 많은 시간이 들

뿐 아니라, 습득해야 하는

정보의 양이 너무 많아

어려움.


고객 분석을 위한 완성= 비정형 데이터 분석

고객에 대한 정확한 이해를 위해서는 비정형 데이터 또한 분석되야 함

▪ 내외부의 다양한 정보중 아직 비정형

정보는 고객 분석에 적극적으로 활용되지

못함

▪ 고객 분석에 비정형 분석 결과를 연결

✓ 고객 프로파일링

✓ 데이터 모델링

✓ 고객 세그멘테이션

콜센터로그 협력사보유데이터

시장데이터

고객행동데이터

소셜미디어


정형 분석 vs 비정형 분석

이제 무엇이 일어났는지 “WHAT”에 대한 “WHY”를 알아야 합니다.

온라인 의류업체 3분기 연속 판매부진

울혈성 심부전 환자의 재입원율 20% 증가

보험사 지난 달 민원 12% 증가

범죄율이 서서히 증가한 지난 6개월 간체포 건수 감소

주문/포장/배송상의 서비스 미흡에 대해 고객은부정적인감정을표출함

의사가 직접 작성한 환자 노트에서 알 수 있는 나이와재입원율의 상관관계 등 놓친의학정보

특정 지역 설계사들의 상품설명불충분등불완전판매행태

새로운패턴의범죄에 대응할 수 있는 인력재배치 미흡

Healthcare

Insurance

Crime

Customer Insight

정형분석

“WHAT is happening?”

비정형분석

“WHY is it happening?”


비정형 분석과 검색/탐색 기능을 통합적 제공

Watson Explorer는 비정형 분석을 위한 플랫폼입니다.

Scaling expertise보다 적은 인력/투자 대비 뛰어난 결과와같은 성과 향상 및 이노베이션에 대한압박

Insights from unstructured data80% 의 데이터는 비정형 텍스트로구성되어 있으나, 비즈니스 인사이트를찾기 위한 활용도는 매우 낮음

Information access몇 백 TeraByte 단위의 데이터가있으나 관련성이 높은 꼭 필요한정보를 즉시 찾는 것이 어려움

정보 탐색Information at the point of impact, in 360-

degree information applications

정보 분석Content analytics to aggregate and analyze

vast amounts of unstructured data for

business insights

정보 해석/확장Cognitive capabilities from Watson

Developer Cloud to enhance, scale and

accelerate human expertise

Cognitive 탐색과 분석을통해 인사이트 활용

Challenges Watson Explorer Delivers…


컨텐츠 마이닝을 위한 GUI 환경

별도의 개발없이 기본적 분석 결과 UI를 제공하여 마이닝 업무 최적화

✓원문미리보기

✓패싯별주요인사이트

✓검색창

고객의 분석요구항목을패싯 메뉴로구성 하여 분석포인트를 쉽게네비게이션하고직관적으로시각화 함

결함원인, 조치내역 등분석 단어, 구, 문장등을 즉석검색(AND, OR, MINUS 등 사용)

✓패싯(분석관점정의)


정보의 효과적인 활용을 위한 정보 포털

사용자 역할별 최적화된, “정형 + 비정형 분석” 통합 360도 View 제공

자연어에기반한 Q&A 서비스

Personality Insights service - 소셜분석등을기반한고객

프로파일등제공기존정형데이타시스템연계(CRM, DBMS, CMS and SCM 등)

문맥에기반한분석결과

실시간기록내용등정보업데이트

데이터중심의 Alert

비정형데이터분석 View

협업및정보공유


비정형 인사이트의 활용영역

Click to edit Master title

역량

Explore정보 탐색

Analyze정보 분석

Interpret인공지능/코그노티브

효과

Cognitive Computing

새로운 기회의 포착

Analytics Based on

Unstructured Content

컨텐츠로 부터 의사결정의 단서 확보

매출

/이익

비즈니스 이슈의 확인 및 개선 포인트 도출

정보를 활용하는 업무의 시간 단축 및 효율성 증대

전문가 인사이트 공유

General “Findability”

and Unified Views

생산성


Use case 1. 컨텐츠 마이닝

인사이트 발굴

인사이트를 지속적으로 발굴하기 위해서는 컨텐트 마이닝이 필요합니다

▪ 거의 모든 비정형 분석의 시작점

▪ WEX의 NLP를 통해 텍스트 처리 후

Custom annotator적용

▪ 다양한 정형 데이터와의 조합을 통해

마이닝

▪ 시계열적인 트랜드 분석다양한 테이터

소스의 연결

Watson Explorer

Analytics [WEX]

Connec

t

Index

Natural Language Processing

Convert

Custom

Annotators

GUI 기반의 annotator 개발 환경

업무전문가와 함께annotator 개발

Watson

Content

Analytics

Studio

Index

Watson

Explorer

Content

Mining

WEX Content Mining UI

기반의 인사이트 마이닝 :

시계열 분석, 다양한 상관조건 적용 등 적용

Annotator를적용한분석 결과Facet


공공 및 제조 사례> 고장 및 불만 분석(마이닝)NHTSA의 소비자불만 내역

정형데이터

정형데이터

비정형데이터

정형 데이터로 부터 자동적으로만들어진 패싯(Facet) 과디멘젼(Dimension)

Results Views

NLP를 이용한 비정형의 분석을통하여 만들어진 추가패싯과 디멘젼

Use case 1. 컨텐츠 마이닝인사이트 발굴


Use case 2. 인사이트 추출

운영계 연결

비정형에서 도출된 정형 정보는 운영계의 부족했던 부분을 보완합니다

▪ 다양한 운영시스템 및 BI, 분석계와 연계

✓ 상담코드 분류

✓ 고객 불만 코드 분류

✓ 정비 유형 분류

Watson Explorer

Analytics [WEX]

Connec

t

Index

Natural Language Processing

Convert

Custom

Annotators

다양한 비정형 Text

데이터 중운영 시스템과연결해야 하는

데이터

Watson

Content

Analytics

Studio

Orchestration service

WEX API

Extract facts

used in

downstream

applications

운영계에서 필요로 하는데이터 형식으로 데이터를내려 주거나, 직접 연계(API형식)하여 비정형에서도출된 정형 정보를 활용

GUI 기반의 annotator 개발 환경

업무전문가와 함께annotator 개발


금융사 사례 > 상담 유형 준실시간 분석

▪ Watson Explorer를 통해 수백만건의 고객

상담 통화 내역 분석 시스템을 클라우드

상에 구축

▪ 자동 음성 대응 시스템, 계절성을 반영한

웹사이트

▪ 수백만건의 고객 음성 데이터를 분석해

주제별 콜 수신량 예측,계절에 따라

변화하는 고객 문의 사항 파악

▪ 적정 콜 상담원을 배치하고, 고객이 가장

궁금한 사항을 웹사이트 FAQ 주요

페이지에 반영

고객 음성데이터 변환

Watson Explorer

키워드 분류 및 해석

문의 트렌드

문의 내역

…Data Analytics 시계열 분석,

결과 시각화

Text

전화 수신량 예측

최적의 콜상담원 배치

웹사이트 FAQ 내용에 반영

&

Use case 2. 인사이트 추출 운영계 연결


Use case 3. 운영 대시보드

정보 서비스 포털

정보 기반 업무를 최적화 하기 위해서는 화면이 통합되어야 합니다

상담 스크립트, 콜로그

스캔된다양한 문서,

계약서

운영 DB, 빌링/고객DB

등등

상품정보기술지원문서

기타 스캔된 문서

이메일

FAQs (사내)

Fileshares

(Sharepoint,…)

탐색, 검색, 연결, 시각화

협력업체, 공급업체 데이터,

Web 데이터

▪ 업무 담당자의 정보 기반 업무를 최적화

✓ 상담사 화면

✓ 상품 담당, 마케팅 담당자 화면

✓ 정비 담당자 화면


제조사 사례 > 소비자 불만 접수 사항 분석

Use case 3. 운영 대시보드 정보 서비스 포털

▪ 테라바이트 단위의 제품에 대한 정보 및 고객 불만 데이터

▪ 느린 서비스 개선, 늦은 의사결정 고객의 신뢰도 하락, 정부

규제 기관으로 부터 과징금 부과

▪ WEX 정보 탐색, 검색 및 포털 구성

✓ FDA 의무 규정을 준수하기 위한 시정활동 의사결정에

필요한 시간을 기존 약 400일30일

✓ 개선된 이슈 진단과 확신할 수 있는 의사결정 지원에 따라

고객 불만과 제품 이슈에 대한 투명성 제고

✓ 세계 각국의 제품에 대한 정보를 공유 받고, 과거 조사

내용에 대한 손쉬운 접근을 통해 품질 엔지니어의 업무

능숙도가 높아짐


통시사 사례 >상담사 포털

▪ 상담사가 봐야하는

정보를 한눈에 제공

▪ 여러 내부 시스템의

화면 연결

▪ 외부 데이터 제공

▪ 연관성 있는 정보 제공

▪ Watson API 기반의

어플리케이션 연결

Use case 3. 운영 대시보드 정보 서비스 포털

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