機械学習がビジネスにとって重要な 8 つの理由

公開: 2022-03-31

機械学習の可能性により、テクノロジー業界での人気がさらに高まっています。より多くの企業がこのテクノロジーを運用に使用して、全体的なパフォーマンスを向上させ、市場での競争上の優位性を獲得しています。この記事では、機械学習がビジネスにとって重要である 8 つの理由について説明します。

機械学習の仕組み

機械学習は、アルゴリズムを使用する人工知能 (AI) のアプリケーションです。これらにより、コンピューターはルールベースのプログラミングに依存することなくデータから学習できます。機械学習により、コンピュータは、各アクティビティに特定の一連の命令がなくても動作して動作できるようになり、時間の経過とともに独自に成長および進化することができます。

データの学習と分析、パターンの識別、人間の参加を最小限に抑えた判断により、コンピュータによるデータ処理を支援します。重要なことに、本番環境での ML モデルの動作は、予測時に与えられた入力データに依存します。また、ML モデルの継続的な監視にも依存します。これが、MLOps が重要な理由です。

機械学習オペレーション (MLOps) は、データサイエンティストとオペレーションの専門家がコラボレーションして通信するための一連の方法です。これらのベストプラクティスを適用することで、品質が向上し、管理が合理化され、機械学習の展開が自動化されます。

MLOps プラットフォームは、再現可能、テスト可能、進化可能な ML を利用したソフトウェアを設計、構築、管理するためのエンドツーエンドの機械学習開発プロセスを提供します。

ビジネスにおける機械学習の 8 つのメリット

1. ビジネスオペレーションをスピードアップする自動化を提供します

ML を使用すると、企業は予測データモデルを構築して運用を自動化できます。たとえば、ML を使用して在庫在庫を記録するプロセスを自動化できます。これにより、企業の生産性が向上し、エラーの許容範囲が縮小されます。

また、いくつかの製品およびサービスベースの大小の企業は、Web サイトでチャットボットを使用して、クライアントとのコミュニケーションを開始し、質問に回答しています。いずれにせよ、これらのチャットボットと音声ボットは、1 日 24 時間年中無休でお客様のために働くカスタマーサービス担当者にほかなりません。

2. 企業のコスト削減に役立つ

機械学習は、特に顧客支援の場合に、運用コストを大幅に削減しました。カスタマーケアの速度と有効性を向上させる機械学習は、膨大な数のカスタマーサポート担当者を雇用し、過剰な電話料金を支払うことに取って代わりました。

自動顧客応答システム、電子メール応答とソーシャルメディアへの投稿のスケジューリング、チャットボットの導入などを使用して、顧客は大幅に削減されたコストで適切な情報に自動的に導かれます。 UiPath 認定コースで専門家からロボティックプロセスオートメーションチャットボットを作成する方法を学びます。

3. ML によるセキュリティの提供

サイバー攻撃、ネットワークへの侵入、およびその他のセキュリティ上の欠陥は、警告なしにリアルタイムで頻繁に発生し、対応する時間がほとんどありません。サービスの中断やデータ漏洩が発生する前に、ネットワークへの侵入をプロアクティブに検出して防止することは、企業にとって重要です。

機械学習アルゴリズムは、ネットワークの動作をリアルタイムで監視して異常を発見し、予防措置を自動的に講じることができます。さらに、機械学習アルゴリズムが手動の方法と分析に取って代わると、サイバーセキュリティの状態は時間の経過とともに改善されます。

メール詐欺とフィッシング攻撃は、どちらも機械学習で防ぐことができます。すべての受信メールは、送信者、IP アドレス、コンテンツ、リンクなどのパターンを探すソフトウェアによって継続的に監視されます。その後、潜在的な危険を特定、隔離、または排除できます。

4.効果的なマーケティングを提供します

ML は、企業がマーケティング業界で時間とお金を節約するのに役立ちます。機械学習は、マーケティングキャンペーンにおいて素晴らしく効果的な乗数となる可能性を秘めています。

機械学習は、以下を提供することにより、効果的なマーケティングを提供するのに役立ちます。

継続的なメッセージの有効化
顧客行動のパターンと変化を可能にする
マーケティングの経験がなくても、パーソナライズされたマーケティング戦略を可能にする

5. 顧客満足度を高める

自動化された手順が実装されるにつれて、ビジネスはより消費者中心になりました。顧客の要望に応えて競合他社との差別化を図るには、ビジネスオーナーとして、まず顧客の要求を理解する必要があります。

人々が求めているものを提供しなければ、潜在的なクライアントを競争で失う可能性が高くなります。消費者の嗜好のパズルを解くには、機械学習が不可欠です。

ML は現在、カスタマーエクスペリエンスを向上させるために使用されており、顧客ロイヤルティの向上につながっています。それは、顧客の購買習慣を調べることによって行われます。このテクノロジーは、すでに世界中のいくつかの組織で使用されています。

ネットビジネスやSNSで、顧客の購買行動や閲覧履歴をMIで評価。次に、この情報に基づいて、レコメンデーションを作成し、購入履歴と検索履歴を分析して、購入するさまざまなアイテムを提案します。

Google やその他のいくつかの主要な Web サイトがこの技術を使用しています。 YouTube や LinkedIn などの Web サイトを使用すると、購入する新しい商品やつながりを持つ人々の推奨事項を頻繁に受け取ることに気付いたかもしれません。機械学習は、広告と友達の提案を処理するために使用されます。

6. ビジネスがリアルタイムで意思決定を行うのに役立つ

ビッグデータの可能性は急速に拡大しており、消費者と提供者 (買い手と売り手) をリアルタイムでマッチングする必要があります。企業はもはや直感に頼って判断を下すことはできません。代わりに、データと分析に頼って、コンテキストに基づいた意思決定をより迅速に行う必要があります。

機械学習は、データから重要な洞察を推測することで、企業が製品をリアルタイムでカスタマイズできるようにします。たとえば、Amazon Personalize は、パーソナライズされた製品とコンテンツのレコメンデーション、カスタマイズされた検索結果、ターゲットを絞ったマーケティングインセンティブを提供することで、消費者のエンゲージメントを高める機械学習ツールです。

7. 財務分析に役立つ

財務分析は、事業ポートフォリオ全体を調べるものであり、反論することはできません。組織は、ML の定性的および定量的方法論を使用して、最大限の回復力で効率を高め、業務を拡大できるようになりました。

ML は現在、膨大な量の定量的で信頼できる履歴データのおかげで、金融調査に適用される可能性があります。ポートフォリオ管理、アルゴリズム取引、ローン引受、不正検出はすべて、機械学習がすでに金融で採用されている分野です。

8.労働リスク評価に役立つ

機械学習は、技術者のチーム全体を圧倒するような大量のデータを処理できるため、新しい消費者のプロファイリングや詐欺の検出などの作業を行うことができます。この情報は、事業主が新しい機器に投資する時期や最適な時期に雇用する時期を決定するのにも役立ちます。簡単に言えば、機械学習は、小規模な組織がリスク評価に必要な人員を削減するのに十分なデータを提供できます。

結論

組織は、機械学習を使用して生産性を高め、コストを削減できます。また、ML は効果的なマーケティングを提供し、ビジネスコストを削減します。企業がリアルタイムで意思決定を行い、財務分析を支援します。この記事で説明したように、ML には他の利点もあります。したがって、ML はビジネスに非常に有益であり、採用する必要があります。