8 raisons pour lesquelles l'apprentissage automatique est important pour les entreprises

Le potentiel de l'apprentissage automatique le rend encore plus populaire dans l'industrie technologique. De plus en plus d'entreprises utilisent cette technologie dans leurs opérations pour améliorer leurs performances globales et obtenir un avantage concurrentiel sur le marché. Cet article traite de huit raisons pour lesquelles l'apprentissage automatique est important pour les entreprises.

Comment fonctionne l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est une application de l'intelligence artificielle (IA) qui utilise des algorithmes. Ceux-ci permettent aux ordinateurs d'apprendre à partir des données sans avoir à s'appuyer sur une programmation basée sur des règles. L'apprentissage automatique permet aux ordinateurs de fonctionner et de se comporter sans un ensemble spécifique d'instructions pour chaque activité, et il leur permet de grandir et d'évoluer par eux-mêmes au fil du temps.

Il assiste les ordinateurs dans le traitement des données en apprenant et en analysant les données, en identifiant des modèles et en portant des jugements avec une participation humaine minimale. Fondamentalement, le comportement du modèle ML en production dépend des données d'entrée qui lui sont données au moment de la prédiction. Cela dépend également de la surveillance constante du modèle ML, c'est pourquoi MLOps est important.

Les opérations d'apprentissage automatique (MLOps) sont un ensemble de méthodes permettant aux scientifiques des données et aux experts des opérations de collaborer et de communiquer. L'application de ces meilleures pratiques améliore la qualité, rationalise la gestion et automatise le déploiement de l'apprentissage automatique.

Les plates-formes MLOps fournissent un processus de développement d'apprentissage automatique de bout en bout pour la conception, la création et la gestion de logiciels alimentés par ML qui sont reproductibles, testables et évolutifs.

8 avantages de l'apprentissage automatique pour les entreprises

1. Il fournit une automatisation qui accélère les opérations commerciales

Le ML permet aux entreprises d'automatiser les opérations en construisant des modèles de données prédictifs. Par exemple, ML peut être utilisé pour automatiser les processus d'enregistrement des stocks. Cela permet d'améliorer la productivité de l'entreprise tout en réduisant la marge d'erreur.

En outre, plusieurs petites et grandes entreprises axées sur les produits et les services utilisent des chatbots sur leurs sites Web pour initier la communication avec les clients et répondre à leurs questions. Dans tous les cas, ces chatbots et bots vocaux ne sont rien de moins qu'un représentant du service client qui travaille pour vous 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.

2. Cela peut aider les entreprises à réduire leurs coûts

L'apprentissage automatique a considérablement réduit les coûts d'exploitation, notamment dans le cas de l'assistance client. L'apprentissage automatique, qui augmente la rapidité et l'efficacité du service client, a remplacé l'emploi d'un grand nombre d'employés du service client et le paiement de dépenses téléphoniques excessives.

Les clients peuvent être guidés automatiquement vers les informations appropriées, à un coût considérablement réduit, en utilisant des systèmes de réponse client automatisés, la planification des réponses par e-mail et des publications sur les réseaux sociaux, et l'introduction de chatbots, entre autres. Apprenez à créer des chatbots Robotic Process Automation auprès d'experts grâce au cours de certification UiPath .

3. ML aide à assurer la sécurité

Les cyberattaques, les invasions de réseau et d'autres failles de sécurité se produisent fréquemment sans avertissement en temps réel, ce qui laisse peu de temps pour réagir. Il est essentiel pour les entreprises de détecter et de prévenir de manière proactive les intrusions sur le réseau avant qu'elles n'entraînent des interruptions de service ou des fuites de données.

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent surveiller le comportement du réseau en temps réel et détecter les anomalies, ce qui permet de prendre automatiquement des mesures préventives. De plus, lorsque les algorithmes d'apprentissage automatique remplacent les méthodes et l'analyse manuelles, l'état de la cybersécurité s'améliore avec le temps.

La fraude par e-mail et les attaques par hameçonnage peuvent toutes deux être évitées grâce à l'apprentissage automatique. Tous les e-mails entrants sont surveillés en permanence par le logiciel, qui recherche des modèles dans les expéditeurs, les adresses IP, le contenu et les liens, entre autres. Il peut alors identifier, isoler ou éliminer tout danger potentiel.

4. Fournit un marketing efficace

Le ML aide les entreprises à gagner du temps et de l'argent dans l'industrie du marketing. L'apprentissage automatique a le potentiel d'être un multiplicateur fantastique et efficace dans les campagnes de marketing.

L'apprentissage automatique peut aider à fournir un marketing efficace en fournissant les éléments suivants ;

• Activer la messagerie continue
• Permettre des modèles et des changements dans le comportement des clients
• Permettre des stratégies marketing personnalisées même si aucune expérience marketing préalable n'est disponible

5. Il améliore la satisfaction client

Les entreprises sont devenues plus centrées sur le consommateur à mesure que des procédures automatisées ont été mises en œuvre. Pour vous différencier de la concurrence en répondant aux besoins de vos clients, vous, en tant que propriétaire d'entreprise, devez d'abord comprendre les demandes de vos clients.

Il y a de fortes chances que vous perdiez des clients potentiels au profit de la concurrence si vous ne fournissez pas ce que les gens veulent. Pour démêler le puzzle des préférences des consommateurs, l'apprentissage automatique est crucial.

Le ML est désormais utilisé pour améliorer l'expérience client, ce qui conduit à une fidélisation accrue de la clientèle. Cela se fait en examinant les habitudes d'achat du client. Cette technologie a déjà été utilisée par plusieurs organisations à travers le monde.

Les comportements d'achat et l'historique de navigation des clients sont évalués à l'aide de MI sur les sites Web commerciaux et de médias sociaux en ligne. Ensuite, sur la base de ces informations, il crée des recommandations, décompose l'historique des achats et des recherches et suggère différents articles à acheter.

Google et plusieurs autres sites Web majeurs utilisent cette technologie. Vous avez peut-être remarqué que lorsque vous utilisez des sites Web comme YouTube ou LinkedIn, vous recevez fréquemment des recommandations pour de nouveaux produits à acheter ou des personnes avec qui vous connecter. L'apprentissage automatique est utilisé pour traiter les publicités et les suggestions d'amis.

6. Cela aide les entreprises à prendre des décisions en temps réel

Le potentiel des mégadonnées se développe rapidement, nécessitant une mise en relation en temps réel des consommateurs et des fournisseurs (acheteurs et vendeurs). Les entreprises ne peuvent plus se fier à leur intuition pour porter des jugements ; au lieu de cela, ils doivent s'appuyer sur des données et des analyses pour prendre des décisions plus rapides et contextuelles.

En déduisant des informations importantes à partir des données, l'apprentissage automatique permet aux entreprises de fournir une personnalisation en temps réel de leurs produits. Amazon Personalize, par exemple, est un outil d'apprentissage automatique qui stimule l'engagement des consommateurs en fournissant des recommandations personnalisées de produits et de contenu, des résultats de recherche personnalisés et des incitations marketing ciblées.

7. Cela aide à l'analyse financière

L'analyse financière est quelque chose qui examine l'ensemble de votre portefeuille d'activités, ce que vous ne pouvez pas réfuter. Il est désormais possible pour les organisations d'accroître leur efficacité et de développer leurs opérations avec la plus grande résilience en utilisant les méthodologies qualitatives et quantitatives de ML.

Le ML peut actuellement être appliqué dans la recherche financière grâce à d'énormes quantités de données historiques quantitatives et fiables. La gestion de portefeuille, le trading algorithmique, la souscription de prêts et la détection des fraudes sont tous des domaines où l'apprentissage automatique est déjà utilisé dans la finance.

8. Cela aide à l'évaluation des risques liés au travail

L'apprentissage automatique peut traiter une quantité massive de données qui submergeraient toute une équipe de techniciens, lui permettant d'effectuer des tâches telles que le profilage de nouveaux consommateurs ou la détection de fraudes. Ces informations peuvent également aider les propriétaires d'entreprise à décider quand investir dans de nouveaux équipements ou le moment optimal pour embaucher. En bref, l'apprentissage automatique peut fournir suffisamment de données pour permettre à une petite organisation de réduire la quantité de main-d'œuvre nécessaire à l'évaluation des risques.

Conclusion

Les organisations peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour augmenter la productivité et réduire les coûts. ML fournit également un marketing efficace et réduit les coûts commerciaux. Il aide les entreprises à prendre des décisions en temps réel et aide à l'analyse financière. Le ML offre également d'autres avantages, comme indiqué dans cet article. Par conséquent, le ML est très bénéfique pour les entreprises et devrait être adopté.