Apprendimento automatico, deep learning e data entry

Tecnologie di inserimento dati

È facile notare che non viviamo nelle stesse condizioni in cui abbiamo vissuto negli anni precedenti. L'impatto della tecnologia è stato di notevole importanza. Pertanto, investire in quest'ultimo è diventato una questione di necessità piuttosto che un lusso come negli anni precedenti.

C'è una guerra silenziosa in corso tra molti paesi che riguarda l'innovazione che stanno generando attraverso la tecnologia.

La maggior parte delle volte in cui il concetto di innovazione viene fuori, di solito è per l'innovazione tecnologica. Inoltre, in diversi settori e servizi, utilizzano questi sviluppi per aumentare l'efficienza e ridurre i costi.

Tra gli sviluppi, uno importante è la tecnologia di inserimento dati. Di seguito troverete una ripartizione dettagliata dei concetti più importanti relativi alla tecnologia di Data Entry.

Machine learning

L'apprendimento automatico è legato ad un metodo basato su un algoritmo che fa determinate previsioni con la necessità di un input umano iniziale.  L'idea si basa sulla semplificazione dei processi che diventano migliori con il tempo, ma che hanno sempre bisogno di qualche guida per prevenire qualsiasi problema che possa sorgere durante lo sviluppo dell'attività.

Esempi di utilizzo del Machine Learning possono essere visti quasi ovunque.

Ad esempio, molte aziende utilizzano una certa tecnologia basata sull'Apprendimento automatico per prevedere ciò che i clienti apprezzerebbero di più. Quindi la vendita al dettaglio, la finanza, i media e l'intrattenimento o altre aziende, hanno scoperto che l'Intelligenza Artificiale e l'Apprendimento Automatico possono avvicinarli ai clienti e aumentare le vendite.

I crescenti volumi di dati generati hanno reso difficile prendere la decisione giusta in situazioni specifiche. Nella maggior parte dei casi, i dati rimangono in una fase preliminare senza trasformarsi in informazioni che è ciò di cui le aziende hanno bisogno per funzionare. Con l'aiuto di Machine Learning trasformare i dati in informazioni è diventato più facile ed efficace. Tuttavia, con i Machine Learning c'è sempre bisogno di sorveglianza. Pertanto, ciò a cui puntano le aziende è il Deep Learning.

Apprendimento profondo o deep learning

L'apprendimento profondo come apprendimento automatico si basa su algoritmi per eseguire l'attività richiesta. Le aziende li considerano come un sottoinsieme dell'Intelligenza Artificiale insieme al Machine Learning. In questo caso, gli algoritmi imparano utilizzando la propria elaborazione dei dati.

Le aziende utilizzano l'Intelligenza Artificiale per effettuare analisi predittive. Tuttavia, con l'apprendimento profondo, gli algoritmi sono in grado di identificare il livello di accuratezza della previsione.
Questo non è possibile con il Machine Learning.
Se una decisione imprecisa si verifica attraverso il Machine Learning, la persona responsabile dovrebbe fare gli aggiustamenti necessari che non si verificano con il Deep Learning. Pertanto, anche per questa tecnologia si stanno facendo enormi investimenti.

Deep Learning viene utilizzato in diversi servizi. Ad esempio, il Servizio Clienti.

I Chatbots in questo campo migliorano di giorno in giorno per raggiungere lo stato d’avanzamento tecnologico desiderato. Si prevede che l'uso del deep learning sarà essenziale in futuro.

Ci sono molte volte in cui i clienti pongono una domanda generale che con l'aiuto dei chatbot può essere facilmente risolta e anche gestita in modo economico. Ci sono molti altri casi in cui l'apprendimento profondo è di grande aiuto con la sua efficienza.

Nell'e-commerce, ad esempio, ci sono molti clienti che chiedono informazioni generali che possono essere esaudite  senza la necessità di una persona fisica. Attraverso il deep learning, con i Chatbots si mira ad agire di conseguenza.
Le persone fisiche possono dedicare il loro tempo a problemi più complessi. A volte le aziende possono perdere clienti importanti perché devono concentrare la loro attenzione su richieste generali e lasciano che altri clienti che possono avere altri tipi di richieste attendano.

Tecnologia di data entry

Detto questo, sembra che la maggior parte delle volte non ci sia bisogno di persone fisiche per effettuare l'inserimento dei dati. Le aziende stanno andando verso l'automazione.

Le nuove tecnologie innovano il modo in cui funziona il Data Entry.

Ancora più importante, ci sono punti chiave in cui la tecnologia Data Entry migliora il processo nel suo complesso. Sia che si parli di velocità, sicurezza o qualità, l'interazione tra persone qualificate e le ultime tecnologie avrà sempre un impatto positivo.

Come già detto in precedenza, il Machine Learning ha la capacità di riconoscere i modelli. Questo sta migliorando il livello di precisione, ma anche la qualità e la velocità.  Inoltre, abbiamo la tecnologia di riconoscimento ottico dei caratteri. Questo è il processo di identificazione ed estrazione di informazioni da documenti cartacei o elettronici e conversione in testo macchina. Di conseguenza, le risorse umane non saranno utilizzate per l'inserimento manuale, ma piuttosto come controllo di qualità finale.

I processi automatizzati di inserimento dati si adattano in base alle esigenze e agli obiettivi specifici di un'azienda. Grazie alla sua tecnologia avanzata, può aiutare a gestire i dati remoti in modo più efficace ampliando la disponibilità della rete. La sua capacità di immettere dati in tempo reale può aiutare le aziende a ottenere una risposta più rapida e una maggiore flessibilità. Si registrerà inoltre un calo significativo nell'uso dell'inserimento dei dati su supporto cartaceo.

We Are Fiber

Noi di We Are Fiber investiamo costantemente nell'automazione, ma crediamo che la connessione umana sia la questione centrale di ogni servizio. Pertanto, invece di sostituire le persone con la tecnologia, usiamo la tecnologia per servire le persone aumentando la loro produttività. Anche così, l'input umano è necessario per fornire il servizio in modo corretto.

E 'più sicuro avere un approccio di controllo qualità insieme al servizio di base fatto da esseri umani piuttosto che automatizzato.

Quindi, fornire personale qualificato per i servizi di data entry è un'attività alla quale dedichiamo tempo e risorse necessarie per assicurarci di svolgere correttamente i servizi per i nostri clienti.

Se offriamo quello che state cercando, ecco la vostra occasione per mettervi in contatto con il nostro team!

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