IBM Watsonスーパーコンピューターの機能を使用する方法のレビューの最初の部分では 、Watsonが腫瘍学で働いており、特定の人に合わせた個別の治療コースの開発を支援することが示されました。
さらに、IBM Watsonは健康保険の分野でも働いており、銀行セクターでは、研究者が仕事のさまざまな側面間の関係を見つけるのを支援し、また役人を支援し始めています。
健康保険
SuperPointは現在、WellPoint、Incを使用しています。 これは、健康保険サービスを提供するアメリカ企業（Fortune Global 500で135位）です。
同社は、顧客の医療データを扱う約60万人の専門家と協力しています。 このようなデータの約80〜90％は非構造化情報です。 このようなデータ配列を常に正しく処理し、依存関係を特定し、最良のソリューションを提供できるとは限りません。
IBM Watsonの助けを借りて、ビッグデータを扱うために機能が最適化されたスーパーコンピューターであるため、このデータはすべて迅速に処理され、必要な接続を特定し、情報をさらに構造化します。
WellPoint、Inc.の結果として 独自の医療ソリューションの品質と有効性を向上させます。
金融市場（米国およびメキシコ）
現代の金融部門は、研究が非常に難しい科目です。 毎日、WSJ（Wall Street Journal）だけが約6,000件の記事と金融ニュースを発行しています。 このような情報の流れを1人の人物または企業の利害関係者でさえ追跡することはほとんど不可能です。
しかし、金融市場の動きを理解するには、このすべてのデータを処理する必要があります。
DBS Bankは 、作業を最適化するためにIBM Watsonの機能をテストすることを決定しました。 規制当局による措置、社会的および政府の変化、金融市場の変動-現在、これらはすべて銀行の業務において考慮されています。
さらに、IBM WatsonのコンサルタントであるWatson Engagement Advisorは、銀行のマネージャーおよびクライアントの作業を最適化するために使用されます。 銀行部門でのパーソナライズされたアプローチは、医療分野と同じくらい需要があります。
Banorteは、ビッグデータを使用してパーソナライズされた銀行サービスを作成します。
Banorteの支店数が少なくなったとき、各クライアントは一目でわかるようになり、銀行はメキシコ最大の銀行の1つになりました。 しかし、成長するにつれて、特定の各クライアントのニーズを理解する機会はますます少なくなりました。
ビッグデータおよび分析を操作するためのIBMソリューションは 、Banorteの従業員が特定の銀行顧客の行動を把握するのに役立ちました。 現在、銀行はシステムを再編成しており、従業員はどのオファーが特定のクライアントにとって最も興味深いかに関する情報にアクセスできます。 これにより、サービスの提供に対するパーソナライズされたアプローチが作成されます。
その結果、会社のパフォーマンスは50％向上しました。 さらに、新しい顧客指向の銀行モデルにより、+ 20％の株主資本利益率が期待されます。
研究会社/企業
エコノミストによると、2012年だけでも、企業はさまざまな研究に6,300億ドルを費やしました。 IBM Watson Discovery Advisorは現在、一部の企業がこのような研究の結果を分析し、データを収集および処理し、古いソリューションと新しい研究結果に基づいて新しいソリューションを合成するのを支援しています。
IBM Watson Discovery Advisorの仕組みの例を含む興味深いインフォグラフィックを以下に示します。
国家と社会
最初の試みは、州と市民の間の相互作用の分野でIBM Watsonと協力するために行われています。 結果について話すのは時期尚早ですが、この分野でワトソンの機能を使用する可能性は非常に大きいです。
例えば、市民の場合、IBM Watsonは、自分の財政（投資先、貯蓄先、その他すべて）の使用に関するアドバイスを提供できます。
職員向けに、IBM Watsonは、最善の決定を下すのに役立つ作業のヒントを提供できます。 道路修理製品を使用する最良の方法は何ですか？ 修理を行うためにどの会社を雇うのですか？ 都市のどの地区が造園のためにより多くの資金を必要としますか？ これはすべて計算および分析できます。
また、公共の安全のために、IBM Watsonは有用であり、この分野で活動するアナリストや研究者の主要な作業領域を強調するのに役立ちます。