8 أسباب أهمية التعلم الآلي للأعمال

تتسبب إمكانات التعلم الآلي في أن تصبح أكثر شهرة في صناعة التكنولوجيا. تستخدم المزيد من الشركات هذه التقنية في عملياتها لتعزيز الأداء العام والحصول على ميزة تنافسية في السوق. تناقش هذه المقالة ثمانية أسباب تجعل التعلم الآلي مهمًا للأعمال.

كيف يعمل التعلم الآلي

التعلم الآلي هو أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يستخدم الخوارزميات. هذه تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات دون الحاجة إلى الاعتماد على البرمجة المستندة إلى القواعد. يسمح التعلم الآلي لأجهزة الكمبيوتر بالعمل والتصرف دون مجموعة محددة من التعليمات لكل نشاط ، كما يسمح لها بالنمو والتطور من تلقاء نفسها بمرور الوقت.

يساعد أجهزة الكمبيوتر في معالجة البيانات من خلال تعلم البيانات وتحليلها وتحديد الأنماط وإصدار الأحكام بأقل قدر من المشاركة البشرية. بشكل حاسم ، يعتمد سلوك نموذج ML في الإنتاج على بيانات الإدخال المعطاة له في وقت التنبؤ. يعتمد أيضًا على المراقبة المستمرة لنموذج ML ، ولهذا السبب يعد MLOps مهمًا.

عمليات التعلم الآلي (MLOps) عبارة عن مجموعة من الأساليب لعلماء البيانات وخبراء العمليات للتعاون والتواصل. يؤدي تطبيق أفضل الممارسات إلى تحسين الجودة وتبسيط الإدارة وأتمتة نشر التعلم الآلي.

توفر منصات MLOps عملية تطوير تعلم آلي شاملة لتصميم وبناء وإدارة البرامج التي تعمل بنظام ML والتي يمكن استنساخها واختبارها وقابليتها للتطور.

8 فوائد لتعلم الآلة للأعمال

1. توفر الأتمتة التي تسرع العمليات التجارية

تمكن ML الشركات من أتمتة العمليات من خلال بناء نماذج بيانات تنبؤية. على سبيل المثال ، يمكن استخدام ML لأتمتة عمليات تسجيل مخزون المخزون. يساعد هذا في تحسين إنتاجية الشركة مع تقليل هامش الخطأ.

أيضًا ، تستخدم العديد من المنتجات والمؤسسات الصغيرة والكبيرة القائمة على الخدمات روبوتات المحادثة على مواقع الويب الخاصة بهم لبدء الاتصال بالعميل والرد على أسئلتهم. على أي حال ، فإن روبوتات المحادثة هذه والروبوتات الصوتية ليست أقل من ممثل خدمة العملاء الذي يعمل لديك 24 ساعة في اليوم ، 7 أيام في الأسبوع.

2. يمكن أن تساعد الشركات على تقليل التكاليف

أدى التعلم الآلي إلى خفض تكاليف التشغيل بشكل كبير ، لا سيما في حالة مساعدة العملاء. لقد حل التعلم الآلي ، الذي يزيد من سرعة وفعالية خدمة العملاء ، محل توظيف عدد كبير من موظفي دعم العملاء ودفع نفقات الهاتف الباهظة.

يمكن إرشاد العملاء إلى المعلومات المناسبة تلقائيًا ، بتكلفة منخفضة للغاية ، باستخدام أنظمة استجابة العملاء الآلية ، وجدولة ردود البريد الإلكتروني ومنشورات الوسائط الاجتماعية ، وإدخال روبوتات الدردشة ، من بين أشياء أخرى. تعرف على كيفية إنشاء روبوتات محادثة لأتمتة العمليات الآلية من خبراء من خلال دورة شهادة UiPath .

3. ML يساعد على توفير الأمن

تحدث الهجمات الإلكترونية ، وغزو الشبكات ، والعيوب الأمنية الأخرى بشكل متكرر دون سابق إنذار في الوقت الفعلي ، مما يمنح القليل من الوقت للرد. من الأهمية بمكان للشركات أن تكتشف بشكل استباقي عمليات اقتحام الشبكة وتمنعها قبل أن تؤدي إلى انقطاع الخدمة أو تسرب البيانات.

يمكن لخوارزميات التعلم الآلي مراقبة سلوك الشبكة في الوقت الفعلي وتحديد الحالات الشاذة ، مما يسمح باتخاذ الإجراءات الوقائية تلقائيًا. علاوة على ذلك ، عندما تحل خوارزميات التعلم الآلي محل الأساليب اليدوية والتحليل ، تتحسن حالة الأمن السيبراني بمرور الوقت.

يمكن منع هجمات الاحتيال عبر البريد الإلكتروني والتصيد الاحتيالي من خلال التعلم الآلي. تتم مراقبة جميع رسائل البريد الإلكتروني الواردة باستمرار بواسطة البرنامج ، والذي يبحث عن أنماط في المرسلين وعناوين IP والمحتوى والروابط ، من بين أشياء أخرى. يمكنه بعد ذلك تحديد أي مخاطر محتملة أو عزلها أو القضاء عليها.

4. يوفر التسويق الفعال

يساعد ML الشركات على توفير الوقت والمال في صناعة التسويق. التعلم الآلي لديه القدرة على أن يكون مضاعفًا رائعًا وفعالًا في الحملات التسويقية.

يمكن أن يساعد التعلم الآلي في توفير تسويق فعال من خلال توفير ما يلي ؛

• تمكين الرسائل المستمرة
• أنماط التمكين والتغييرات في سلوك العميل
• تمكين استراتيجيات التسويق المخصصة حتى في حالة عدم توفر خبرة تسويقية سابقة

5. يعزز رضا العملاء

أصبحت الأعمال التجارية أكثر تركيزًا على المستهلك حيث تم تنفيذ الإجراءات الآلية. للتمييز بينك وبين المنافسة من خلال تلبية رغبات عملائك ، يجب عليك أولاً ، بصفتك صاحب عمل ، أن تفهم مطالب عملائك.

هناك فرصة جيدة لأن تفقد العملاء المحتملين في المنافسة إذا لم تقدم ما يريده الناس. لحل لغز تفضيلات المستهلك ، يعد التعلم الآلي أمرًا بالغ الأهمية.

يتم الآن استخدام ML لتحسين تجربة العملاء ، مما يؤدي إلى زيادة ولاء العملاء. يتم ذلك من خلال النظر في عادات الشراء لدى العميل. تم استخدام هذه التكنولوجيا بالفعل من قبل العديد من المنظمات حول العالم.

يتم تقييم سلوكيات الشراء لدى العملاء وسجل التصفح باستخدام MI في مواقع الأعمال التجارية عبر الإنترنت ومواقع التواصل الاجتماعي. بعد ذلك ، بناءً على هذه المعلومات ، يُنشئ توصيات ، ويقسم محفوظات الشراء والبحث ، ويقترح عناصر مختلفة للشراء.

تستخدم Google والعديد من المواقع الإلكترونية الكبرى الأخرى هذه التقنية. ربما لاحظت أنه عند استخدامك لمواقع مثل YouTube أو LinkedIn ، غالبًا ما تتلقى توصيات لشراء سلع جديدة أو أشخاص للتواصل معهم. يستخدم التعلم الآلي لمعالجة الإعلانات واقتراحات الأصدقاء.

6. يساعد الشركات على اتخاذ قرارات في الوقت الحقيقي

تتوسع إمكانات البيانات الضخمة بسرعة ، مما يستلزم المطابقة في الوقت الفعلي للمستهلكين والموردين (المشترين والبائعين). لم يعد بإمكان الشركات الاعتماد على المشاعر الغريزية لإصدار الأحكام ؛ بدلاً من ذلك ، يجب أن يعتمدوا على البيانات والتحليلات لاتخاذ قرارات أسرع تستند إلى السياق.

من خلال استنتاج رؤى مهمة من البيانات ، يتيح التعلم الآلي للشركات توفير تخصيص في الوقت الفعلي لمنتجاتها. Amazon Personalize ، على سبيل المثال ، هي أداة تعلم آلي تعزز مشاركة المستهلك من خلال تقديم توصيات مخصصة للمنتج والمحتوى ، ونتائج بحث مخصصة ، وحوافز تسويقية مستهدفة.

7. يساعد في التحليل المالي

التحليل المالي هو شيء يفحص محفظة أعمالك بالكامل ، ولا يمكنك دحضه. أصبح من الممكن الآن للمؤسسات تعزيز الكفاءة وزيادة عملياتها بأقصى قدر من المرونة باستخدام منهجيات ML النوعية والكمية.

قد يتم تطبيق ML حاليًا في البحث المالي بفضل كميات هائلة من البيانات التاريخية الكمية والموثوقة. تعد إدارة المحافظ ، والتداول الخوارزمي ، والاكتتاب في القروض ، واكتشاف الاحتيال كلها مجالات يتم فيها استخدام التعلم الآلي بالفعل في مجال التمويل.

8. يساعد في تقييم مخاطر العمل

يمكن للتعلم الآلي معالجة كمية هائلة من البيانات التي من شأنها أن تطغى على فريق كامل من التقنيين ، مما يسمح له بالقيام بوظائف مثل تحديد سمات مستهلكين جدد أو اكتشاف الاحتيال. يمكن أن تساعد هذه المعلومات أيضًا أصحاب الأعمال في تحديد وقت الاستثمار في معدات جديدة أو الوقت الأمثل للاستئجار. باختصار ، يمكن أن يوفر التعلم الآلي بيانات كافية للسماح لمؤسسة صغيرة بتقليل كمية القوى العاملة اللازمة لتقييم المخاطر.

استنتاج

يمكن للمؤسسات استخدام التعلم الآلي لزيادة الإنتاجية وخفض التكاليف. يوفر ML أيضًا تسويقًا فعالًا ويقلل من تكاليف العمل. يساعد الشركات على اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي ويساعد في التحليل المالي. يوفر ML أيضًا مزايا أخرى كما تمت مناقشته في هذه المقالة. لذلك يعتبر ML مفيدًا جدًا للأعمال ويجب اعتماده.