非結構化數(shù)據(jù)對人工智能系統(tǒng)的發(fā)展很重要。人工智能系統(tǒng)與用戶的溝通越好，就越能自主學習，因此，它的效率也就越高。這一點很重要，因為如果一個人工智能系統(tǒng)只要求用戶以結構化的格式進行交互，那么它的組件將受到限制。為了讓人工智能成功，它必須理解雜亂的信息。
在這種情況下，需要深入了解非結構化數(shù)據(jù)是如何發(fā)揮作用的。
非結構化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)
在人類的世界里，當人們進行對話時，如果不按禮儀說話。可能任何東西都會出現(xiàn)在我們的腦海中，以某種可能遵循或可能不遵循慣例的配置。人們可能使用俚語，諷刺和開玩笑。人們把日常語言和希望傳達的信息組織成整齊的列和行是不自然的。語言本身就是非結構化的。
如果人們曾經(jīng)與亞馬遜公司的Alexa進行過互動，那么就會知道雖然Echo系統(tǒng)通常非常熟練地理解自由格式命令，但缺乏定義的協(xié)議有時會導致問題，或者至少在Alexa嘗試回答時會產(chǎn)生幽默的回應查詢不適合模具。亞馬遜公司已投入大量資源和數(shù)百萬美元用于創(chuàng)建和改進算法，使這種類似人類的語音能夠響應命令，但正如Echo熟練解讀自由流動語言一樣，Alexa仍然存在缺陷。
Alexa示例強調(diào)了一種非結構化數(shù)據(jù)的復雜性。人工智能系統(tǒng)處理和創(chuàng)建與文本等效的數(shù)字的能力也是一項很高的要求，特別是當企業(yè)考慮細微差別和場景的重要性時。想象一臺機器試圖“理解”家庭度假中那張照片中發(fā)生的事情，或者是一部關于印象派的藝術史教科書中的圖像。
與處理非結構化數(shù)據(jù)相關的復雜性可能是企業(yè)中人工智能的障礙。然而，它們并不是不可逾越的。
專業(yè)知識的重要性
非結構化數(shù)據(jù)本身就是噪聲。因此，它需要大量的專業(yè)知識來突破、梳理和檢測模式，然后開發(fā)識別這些模式的模型。數(shù)據(jù)科學家正在積極推動人工智能系統(tǒng)的改進，成功表明人類的本能和經(jīng)驗是必需的。這通常發(fā)生在團隊專注于非常狹窄的人工智能應用時。
以工作人員的賠償索賠程序為例，對聲明有深入了解的數(shù)據(jù)科學家團隊可以根據(jù)他們發(fā)現(xiàn)的關鍵指標創(chuàng)建預測模型。它們包含非結構化數(shù)據(jù)，如診斷、藥物信息、索賠記錄等。這樣做，人工智能系統(tǒng)評估早期指標，并確定某個索賠可能被拒絕。然后它可以向用戶提供警報。索賠代表可以找出如何干預和給予特定索賠更小心，以防止索賠人的律師參與（通常被拒絕的索賠最終涉及律師，這會變得非常昂貴，需要很長時間才能解決）。
在這種情況下，很容易看出人工智能系統(tǒng)是如何為用戶提供幫助的，而且當合并非結構化數(shù)據(jù)時，與單獨依賴結構化數(shù)據(jù)相比，還大大提高了準確性。在非結構化數(shù)據(jù)（例如，關于共病的信息）中，有一個信息和洞察力的金礦，它無法一致地找到進入結構化數(shù)據(jù)的方法。每增加一條信息，人工智能系統(tǒng)就會變得更智能，結果也會得到改善。這將提高效率并降低索賠成本。
這只是將非結構化數(shù)據(jù)合并到企業(yè)人工智能系統(tǒng)中的一個好處示例。破解代碼需要時間和努力，但回報正在獲得洞察力——與幾天或幾周相比，只需幾分鐘或幾小時就可以獲得。
非結構化數(shù)據(jù)是關鍵
展望未來，很明顯每個人工智能系統(tǒng)都需要以自然的方式與用戶交互。各組織必須對此高度重視。事實上，如果非結構化數(shù)據(jù)分析不是路線圖的一部分，那么公司的產(chǎn)品存在差距。
盡管非結構化數(shù)據(jù)具有挑戰(zhàn)性，但亞馬遜、谷歌、蘋果和其他公司為人工智能應用提供了許多機會。人們可以利用這些進步，并將它們應用到企業(yè)應用程序中，在這些應用程序中它們具有業(yè)務影響。
通過花時間應用專業(yè)知識和聲音數(shù)據(jù)科學，人們可以取得重大突破。人們不僅要通過非結構化數(shù)據(jù)提高數(shù)據(jù)分析的準確性，還要在未來實現(xiàn)基本的新思維、溝通和利用信息的方式。
