8 Gründe, warum maschinelles Lernen für Unternehmen wichtig ist

Das Potenzial des maschinellen Lernens führt dazu, dass es in der Technologiebranche noch beliebter wird. Immer mehr Unternehmen nutzen diese Technologie in ihrem Betrieb, um die Gesamtleistung zu steigern und einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu erlangen. In diesem Artikel werden acht Gründe erörtert, warum maschinelles Lernen für Unternehmen wichtig ist.

Wie maschinelles Lernen funktioniert

Maschinelles Lernen ist eine Anwendung der künstlichen Intelligenz (KI), die Algorithmen verwendet. Diese ermöglichen es Computern, aus Daten zu lernen, ohne sich auf regelbasierte Programmierung verlassen zu müssen. Maschinelles Lernen ermöglicht es Computern, ohne spezifische Anweisungen für jede Aktivität zu funktionieren und sich zu verhalten, und es ermöglicht ihnen, im Laufe der Zeit von selbst zu wachsen und sich weiterzuentwickeln.

Es unterstützt Computer bei der Datenverarbeitung durch Lernen und Analysieren von Daten, Erkennen von Mustern und Treffen von Urteilen mit minimaler menschlicher Beteiligung. Entscheidend ist, dass das Verhalten des ML-Modells in der Produktion von den Eingabedaten abhängt, die ihm zur Vorhersagezeit gegeben werden. Es hängt auch von der ständigen Überwachung des ML-Modells ab, deshalb ist MLOps wichtig.

Machine Learning Operations (MLOps) ist eine Reihe von Methoden für Datenwissenschaftler und Betriebsexperten zur Zusammenarbeit und Kommunikation. Die Anwendung dieser Best Practices verbessert die Qualität, rationalisiert die Verwaltung und automatisiert die Bereitstellung von maschinellem Lernen.

MLOps-Plattformen bieten einen End-to-End-Entwicklungsprozess für maschinelles Lernen zum Entwerfen, Erstellen und Verwalten von ML-gestützter Software, die reproduzierbar, testbar und entwicklungsfähig ist.

8 Vorteile des maschinellen Lernens für Unternehmen

1. Es bietet Automatisierung, die den Geschäftsbetrieb beschleunigt

ML ermöglicht es Unternehmen, Abläufe zu automatisieren, indem sie prädiktive Datenmodelle erstellen. Mit ML lassen sich beispielsweise die Prozesse zur Bestandserfassung automatisieren. Dies trägt dazu bei, die Produktivität des Unternehmens zu verbessern und gleichzeitig die Fehlerquote zu verringern.

Außerdem setzen mehrere produkt- und dienstleistungsbasierte kleine und große Unternehmen Chatbots auf ihren Websites ein, um die Kundenkommunikation zu initiieren und ihre Fragen zu beantworten. In jedem Fall sind diese Chatbots und Voicebots nichts weniger als ein Kundendienstmitarbeiter, der 24 Stunden am Tag, 7 Tage die Woche für Sie arbeitet.

2. Es kann Unternehmen helfen, Kosten zu senken

Maschinelles Lernen hat die Betriebskosten erheblich gesenkt, insbesondere im Fall der Kundenbetreuung. Maschinelles Lernen, das die Geschwindigkeit und Effizienz der Kundenbetreuung erhöht, hat die Beschäftigung einer großen Anzahl von Mitarbeitern des Kundensupports und die Zahlung übermäßiger Telefonkosten ersetzt.

Kunden können unter anderem mithilfe automatisierter Kundenantwortsysteme, der Planung von E-Mail-Antworten und Social-Media-Beiträgen und der Einführung von Chatbots zu deutlich geringeren Kosten automatisch zu den richtigen Informationen geführt werden. Erfahren Sie von Experten des UiPath-Zertifizierungskurses , wie Sie Robotic Process Automation-Chatbots erstellen.

3. ML hilft bei der Bereitstellung von Sicherheit

Cyberangriffe, Netzwerkinvasionen und andere Sicherheitslücken treten häufig ohne Vorwarnung in Echtzeit auf, sodass wenig Zeit zum Reagieren bleibt. Für Unternehmen ist es von entscheidender Bedeutung, Netzwerkangriffe proaktiv zu erkennen und zu verhindern, bevor sie zu Dienstunterbrechungen oder Datenlecks führen.

Algorithmen für maschinelles Lernen können das Netzwerkverhalten in Echtzeit überwachen und Anomalien erkennen, sodass automatisch vorbeugende Maßnahmen ergriffen werden können. Wenn Algorithmen des maschinellen Lernens manuelle Methoden und Analysen ersetzen, verbessert sich der Zustand der Cybersicherheit im Laufe der Zeit.

E-Mail-Betrug und Phishing-Angriffe können mit maschinellem Lernen verhindert werden. Alle eingehenden E-Mails werden kontinuierlich von der Software überwacht, die unter anderem nach Mustern in Absendern, IP-Adressen, Inhalten und Links sucht. Es kann dann potenzielle Gefahren identifizieren, isolieren oder eliminieren.

4. Bietet effektives Marketing

ML hilft Unternehmen, in der Marketingbranche Zeit und Geld zu sparen. Maschinelles Lernen hat das Potenzial, ein fantastischer und effektiver Multiplikator in Marketingkampagnen zu sein.

Maschinelles Lernen kann dabei helfen, effektives Marketing bereitzustellen, indem es Folgendes bereitstellt:

• Kontinuierliches Messaging aktivieren
• Ermöglichen von Mustern und Änderungen im Kundenverhalten
• Ermöglichen personalisierter Marketingstrategien, auch wenn keine vorherige Marketingerfahrung vorhanden ist

5. Es erhöht die Kundenzufriedenheit

Unternehmen sind verbraucherorientierter geworden, da automatisierte Verfahren implementiert wurden. Um sich von der Konkurrenz abzuheben, indem Sie auf die Wünsche Ihrer Kunden eingehen, müssen Sie als Geschäftsinhaber zunächst die Anforderungen Ihrer Kunden verstehen.

Es besteht eine gute Chance, dass Sie potenzielle Kunden an die Konkurrenz verlieren, wenn Sie nicht das bieten, was die Leute wollen. Um das Rätsel der Verbraucherpräferenzen zu lösen, ist maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung.

ML wird jetzt verwendet, um das Kundenerlebnis zu verbessern, was zu einer erhöhten Kundenbindung führt. Dies geschieht, indem die Kaufgewohnheiten der Kunden betrachtet werden. Diese Technologie wurde bereits von mehreren Organisationen auf der ganzen Welt eingesetzt.

Das Kaufverhalten und der Browserverlauf der Kunden werden mithilfe von MI auf Online-Geschäfts- und Social-Media-Websites ausgewertet. Basierend auf diesen Informationen erstellt es dann Empfehlungen, schlüsselt den Kauf- und Suchverlauf auf und schlägt verschiedene Artikel zum Kauf vor.

Google und mehrere andere große Websites verwenden diese Technologie. Sie haben vielleicht beobachtet, dass Sie bei der Nutzung von Websites wie YouTube oder LinkedIn häufig Empfehlungen für neue Waren zum Kauf oder Personen erhalten, mit denen Sie in Kontakt treten können. Maschinelles Lernen wird verwendet, um die Anzeigen und Freundesvorschläge zu verarbeiten.

6. Es hilft Unternehmen, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen

Das Potenzial von Big Data wächst schnell und erfordert einen Echtzeit-Matching von Verbrauchern und Anbietern (Käufer und Verkäufer). Unternehmen können sich nicht mehr auf ihr Bauchgefühl verlassen, um Urteile zu fällen; Stattdessen müssen sie sich auf Daten und Analysen verlassen, um schnellere, kontextbasierte Entscheidungen zu treffen.

Durch die Ableitung wichtiger Erkenntnisse aus Daten ermöglicht maschinelles Lernen Unternehmen, ihre Produkte in Echtzeit anzupassen. Amazon Personalize zum Beispiel ist ein Tool für maschinelles Lernen, das die Kundenbindung fördert, indem personalisierte Produkt- und Inhaltsempfehlungen, angepasste Suchergebnisse und gezielte Marketinganreize bereitgestellt werden.

7. Es hilft bei der Finanzanalyse

Die Finanzanalyse untersucht Ihr gesamtes Geschäftsportfolio, was Sie nicht widerlegen können. Mit den qualitativen und quantitativen Methodologien von ML ist es Organisationen nun möglich, ihre Effizienz zu steigern und ihre Betriebsabläufe mit größtmöglicher Belastbarkeit auszubauen.

ML kann derzeit dank enormer Mengen an quantitativen und zuverlässigen historischen Daten in der Finanzforschung angewendet werden. Portfoliomanagement, algorithmischer Handel, Kreditvergabe und Betrugserkennung sind Bereiche, in denen maschinelles Lernen bereits im Finanzwesen eingesetzt wird.

8. Es hilft bei der Arbeitsrisikobewertung

Maschinelles Lernen kann eine riesige Datenmenge verarbeiten, die ein ganzes Team von Technikern überfordern würde, sodass es Aufgaben wie die Erstellung von Profilen neuer Verbraucher oder die Erkennung von Betrug erledigen kann. Diese Informationen können Geschäftsinhabern auch bei der Entscheidung helfen, wann sie in neue Geräte investieren oder wann der optimale Zeitpunkt für die Anmietung ist. Kurz gesagt, maschinelles Lernen kann genügend Daten liefern, um es einer kleinen Organisation zu ermöglichen, den für die Risikobewertung erforderlichen Personalaufwand zu reduzieren.

Fazit

Unternehmen können maschinelles Lernen nutzen, um die Produktivität zu steigern und Kosten zu senken. ML bietet auch effektives Marketing und senkt die Geschäftskosten. Es hilft Unternehmen, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, und hilft bei der Finanzanalyse. ML bietet auch andere Vorteile, die in diesem Artikel beschrieben werden. Daher ist ML für Unternehmen sehr vorteilhaft und sollte angenommen werden.