ビジネス向けの機械学習アプリケーション
公開: 2021-05-11機械学習は、サイエンスフィクションの時代から現代の企業の主要な構成要素へと進歩しました。特に、ほぼすべてのセクターの企業がさまざまな機械学習テクノロジーを使用しているためです。 一例として、医療業界は機械学習ビジネスアプリケーションを利用して、より正確な診断を実現し、患者により良い治療を提供しています。
小売業者はまた、機械学習を使用して、在庫がなくなる前に適切な商品や製品を適切な店舗に送ります。 多くの人がこの技術の助けを借りてより新しくより効果的な薬を導入するので、機械学習の使用に関しても医学研究者は取り残されていません。 機械学習がロジスティクス、製造、ホスピタリティ、旅行と観光、エネルギー、ユーティリティで実装されているため、多くのユースケースがすべてのセクターから出現しています。
問題を解決し、具体的なビジネス上のメリットを提供するためにビジネスで使用される機械学習の10の一般的な使用法は次のとおりです。
リアルタイムチャットボットシステム
チャットボットは、自動化の最も重要な形式の1つです。 個人の要求や要望に応じて行動できる機械とのコミュニケーションを可能にすることで、人間と技術のコミュニケーションギャップを埋めています。 チャットボットの第1世代は、特定のキーワードに基づいて実行するアクションをボットに指示するスクリプト化されたルールに従うように設計されました。
ただし、AIテクノロジー本体の別の部分であるML（機械学習）とNLP（自然言語処理）により、チャットボットの生産性とインタラクティブ性が向上します。 これらの新しいチャットボットのセットは、ユーザーのニーズによりよく対応し、実際の人間としてますますコミュニケーションを取ります。 現代のチャットボットのいくつかの注目すべき例には、Alexa、Googleアシスタント、Siri、Watsonアシスタント、およびライダーのリクエストサービスでのチャットプラットフォームが含まれます。
意思決定支援
これは、機械学習ビジネスアプリケーションが、組織が持つデータの大部分を、価値を提供する有用で実行可能な洞察に変えるのを支援できるもう1つの側面です。 この分野では、いくつかの関連データセットと履歴データでトレーニングされたアルゴリズムが、情報を分析し、人間が採用する最善の行動方針を推奨することは不可能な規模と速度で、考えられる多数のシナリオを処理できます。 意思決定支援システムは、ヘルスケア産業、農業セクター、およびビジネスを含むいくつかの産業セクターで使用されています。
顧客レコメンデーションエンジン
MLは、カスタマイズされたエクスペリエンスを提供し、全体的なカスタマーエクスペリエンスを向上させるために構築されたカスタマーレコメンデーションエンジンを強化します。 ここで、アルゴリズムは、顧客の以前の購入を含む各顧客に関するデータポイント、および人口動態の傾向、組織の現在の在庫、他の顧客の購入履歴などの他のデータセットを分析して、それぞれに推奨として提供するサービスと製品を把握します。個々の顧客。 以下は、エンタープライズモデルがレコメンデーションエンジンに基づいているビジネスのいくつかの例です：Amazon、Walmart、Netflix、およびYouTube。
カスタマーチャーンモデリング
企業はまた、機械学習とAIを利用して、顧客の忠誠心が低下し始めている時期を特定し、それを解決するための戦略を見つけます。 このユースケースでは、強化された機械学習ビジネスアプリケーションは、企業が最も長く最も一般的な企業の問題の1つである顧客離れに対処するのを支援します。
このようにして、アルゴリズムは大量の売上、履歴データ、人口統計データの傾向を特定し、企業が顧客を失った理由を特定して理解します。 次に、組織はML機能を使用して、既存の顧客のパターンを評価し、どの顧客がビジネスを放棄して別の場所に移動する可能性があるかを見つけ、それらの顧客が退職する決定の背後にある理由を特定し、ビジネスが実行する必要のある手順を決定できます。それらを保持するために。
次の企業は、チャーンモデリングを利用するビジネスの例です。ウォールストリートジャーナル、ブルームバーグニュース、ニューヨークタイムズ、Spotify、HBO、Amazon、Netflix、Salesforce、Adobe。
動的または需要価格戦略
企業は、季節から天気、時間帯までの特定のダイナミクスが製品やサービスの需要にどのように影響するかを理解するために、他の多数の変数のデータセットと一緒に過去の価格データのマイニングを開始できます。
MLアルゴリズムは、そのようなデータから学習し、洞察をより多くの消費者および市場データと組み合わせて、企業がそれらの広くて豊富な変数に沿って製品の価格を動的に設定するのを支援します。これは、最終的に企業が収益を最大化できるようにする戦術です。
需要価格設定または動的価格設定の最も明白な例は、運輸部門で見ることができます。 ボルトとユーバーの急騰価格はこれを例示しています。
顧客セグメンテーションと市場調査
機械学習ビジネスアプリケーションは、企業が価格を設定するのに役立つだけではありません。 また、顧客のセグメンテーションと予測在庫計画を通じて、企業が適切な商品とサービスを適切な時期に適切なエリアに提供するのを支援します。
たとえば、小売業者はMLを利用して、特定のアウトレットに影響を与える季節条件、その地域の人口統計、およびソーシャルメディアのトレンドニュースなどの他のデータポイントに応じて、どのアウトレットで最も売れるかを予測します。 この機械学習アプリケーションは誰でも使用できます！ 保険業界からスターバックスまで。
不正検出
パターンを解読し、それらの傾向の外側に現れる異常を即座に検出する機械学習の機能は、不正行為を特定するための優れたツールになります。
実際のところ、金融セクターの企業は、この側面でMLを何年にもわたってうまく利用してきました。 不正検出でのマシンビジネスアプリケーションの使用は、小売、ゲーム、旅行、および金融サービスの業界で見られます。
画像分類と画像認識
企業は、画像の意味を理解するのを支援するために、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、機械学習に目を向け始めています。 この機械学習テクノロジーの用途は、プラットフォームに投稿された写真にタグを付けるというFacebookの意図から、リアルタイムで犯罪行為を検出するセキュリティチームの推進、自動運転車が道路を見る必要性まで、幅広いものです。
運用効率
一部のMLユースケースは高度な専門性を備えていますが、多くの企業は、ソフトウェア開発や金融取引などの日常的なエンタープライズプロセスの管理を支援するテクノロジーを採用しています。 Guptill氏によると、「私の経験で（これまでのところ）最も広く見られるユースケースは、企業の金融機関、製造システムとプロセス、そして最も影響力のあるソフトウェア開発とテストです。
そして、ほとんどすべてのケースは、うなり声の仕事の中で起こります。」 MLは、運用チーム、財務会社や部門、ソフトウェアテストの自動化のコンポーネントとして機械学習を利用してそのプロセスを大幅に向上および強化できるIT部門など、効率を高めるためにいくつかのビジネス部門で使用されています。
データ抽出
自然言語処理を備えたMLは、必要なデータが半構造化または非構造化形式で保存されている場合でも、ドキュメントから重要な構造化情報を自動的に収集します。 企業はこのMLアプリケーションを利用して、請求書から税務書類、法的契約に至るまで、あらゆるものを処理できます。これにより、このようなプロセスの精度と効率が向上し、その結果、人間の従業員が単調で反復的なタスクから解放されます。
最終的な考え
全体として、機械学習ビジネスアプリケーションは、多くの大きな理由でビジネスで急速に使用されています。 これらは、精度を向上させ、エラーを減らし、作業プロセスを迅速に追跡し、顧客と従業員の両方にとって全体的なエクスペリエンスを楽しいものにします。
これが、よりイノベーション志向の企業が、機械学習を組み込んで、自社のブランドを市場で際立たせる新しいビジネスチャンスを推進する方法を模索している理由です。 今日のMLビジネスアプリケーションによって提供される豊富な機会を活用するために、世界をリードするブランドのいくつかに参加してください。
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