Aplikasi Pembelajaran Mesin untuk Bisnis

Pembelajaran mesin telah berkembang dari zaman fiksi ilmiah menjadi komponen utama perusahaan modern, terutama karena bisnis di hampir semua sektor menggunakan berbagai teknologi pembelajaran mesin. Sebagai contoh, industri perawatan kesehatan menggunakan aplikasi bisnis pembelajaran mesin untuk mencapai diagnosis yang lebih akurat dan memberikan perawatan yang lebih baik kepada pasien mereka.

Pengecer juga menggunakan pembelajaran mesin untuk mengirim barang dan produk yang tepat ke toko yang tepat sebelum stoknya habis. Peneliti medis juga tidak ketinggalan dalam menggunakan pembelajaran mesin karena banyak yang memperkenalkan obat-obatan yang lebih baru dan lebih efektif dengan bantuan teknologi ini. Banyak kasus penggunaan muncul dari semua sektor saat pembelajaran mesin diimplementasikan dalam logistik, manufaktur, perhotelan, perjalanan dan pariwisata, energi, dan utilitas.

Berikut adalah 10 Penggunaan Umum untuk Pembelajaran Mesin yang Digunakan dalam Bisnis untuk Memecahkan Masalah dan Memberikan Manfaat Bisnis yang Nyata

1. Sistem chatbot waktu nyata

   Chatbots adalah salah satu bentuk otomatisasi terkemuka. Mereka telah menutup celah komunikasi antara manusia dan teknologi dengan memungkinkan kita berkomunikasi dengan mesin yang kemudian dapat melakukan tindakan sesuai dengan kebutuhan atau permintaan yang disuarakan oleh individu. Chatbot generasi pertama dirancang untuk mengikuti aturan skrip yang menginstruksikan bot tentang tindakan apa yang harus dijalankan berdasarkan kata kunci tertentu.

   Namun, ML (pembelajaran mesin) dan NLP (pemrosesan bahasa alami), yang merupakan bagian lain dari badan teknologi AI, memungkinkan chatbot menjadi lebih produktif dan lebih interaktif. Kumpulan chatbot baru ini merespons kebutuhan pengguna dengan lebih baik dan semakin berkomunikasi sebagai manusia nyata. Beberapa contoh luar biasa dari chatbot kontemporer adalah sebagai berikut: Alexa, Google Assistant, Siri, Watson Assistant, dan platform chat pada layanan permintaan pengendara.

2. Pendukung keputusan

   Ini adalah aspek lain di mana aplikasi bisnis pembelajaran mesin dapat membantu organisasi mengubah sebagian besar data yang mereka miliki menjadi wawasan yang berguna dan dapat dijalankan yang menawarkan nilai. Di area ini, algoritme yang telah dilatih pada beberapa kumpulan data yang relevan dan data historis mampu menganalisis informasi dan memproses banyak skenario yang mungkin pada skala dan kecepatan yang mustahil bagi manusia untuk merekomendasikan tindakan terbaik untuk diadopsi. Sistem pendukung keputusan sedang digunakan di beberapa sektor industri, beberapa di antaranya meliputi: industri kesehatan, sektor pertanian, dan bisnis.

3. Mesin rekomendasi pelanggan

   ML mendukung mesin rekomendasi pelanggan yang dibuat untuk memberikan pengalaman yang disesuaikan dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan. Di sini, algoritme menganalisis titik data tentang setiap pelanggan, termasuk pembelian pelanggan sebelumnya, dan kumpulan data lain seperti tren demografis, inventaris organisasi saat ini, dan riwayat pembelian pelanggan lain untuk mengetahui layanan dan produk apa yang ditawarkan sebagai rekomendasi untuk masing-masing pelanggan. pelanggan individu. Berikut ini adalah beberapa contoh bisnis yang model perusahaannya didasarkan pada mesin rekomendasi: Amazon, Walmart, Netflix, dan YouTube.

4. Pemodelan pergantian pelanggan

   Bisnis juga memanfaatkan pembelajaran mesin dan AI untuk mengidentifikasi kapan loyalitas pelanggan mulai berkurang dan menemukan strategi untuk mengatasinya. Dalam kasus penggunaan ini, aplikasi bisnis pembelajaran mesin yang disempurnakan membantu bisnis dalam menangani salah satu masalah perusahaan yang paling lama dan paling umum: churn pelanggan.

   Dengan cara ini, algoritme mengidentifikasi tren dalam volume besar penjualan, data historis dan demografis untuk menunjukkan dan memahami alasan di balik hilangnya pelanggan perusahaan. Organisasi kemudian dapat menggunakan kemampuan ML untuk mengevaluasi pola di antara pelanggan yang ada untuk mengetahui pelanggan mana yang kemungkinan besar akan meninggalkan bisnis dan pergi ke tempat lain, mengidentifikasi alasan di balik keputusan pelanggan tersebut untuk pergi, dan kemudian menentukan langkah-langkah penting yang harus diambil bisnis untuk mempertahankan mereka.

   Perusahaan berikut adalah contoh bisnis yang menggunakan pemodelan churn: The Wall Street Journal, Bloomberg News, The New York Times, Spotify, HBO, Amazon, Netflix, Salesforce, dan Adobe.

5. Strategi penetapan harga dinamis atau permintaan

   Bisnis dapat mulai menambang data harga historis mereka bersama dengan kumpulan data pada sejumlah besar variabel lain untuk memahami bagaimana beberapa dinamika tertentu – dari musim ke cuaca hingga waktu – memengaruhi permintaan akan produk dan layanan.

   

   Algoritme ML dapat belajar dari data tersebut dan menggabungkan wawasan dengan lebih banyak data konsumen dan pasar untuk membantu bisnis menetapkan harga produk mereka secara dinamis sesuai dengan variabel luas dan banyak tersebut — sebuah taktik yang pada akhirnya memungkinkan bisnis memaksimalkan pendapatan mereka.

   Contoh paling nyata dari demand pricing atau dynamic pricing dapat dilihat di sektor transportasi. Lonjakan harga di Bolt dan Uber menunjukkan hal ini.

6. Segmentasi pelanggan dan riset pasar

   Aplikasi bisnis pembelajaran mesin tidak hanya membantu bisnis dalam menetapkan harga; mereka juga membantu bisnis untuk menyediakan barang dan jasa yang sesuai ke area yang sesuai pada waktu yang tepat melalui segmentasi pelanggan dan perencanaan persediaan prediktif.

   Misalnya, pengecer menggunakan ML untuk memprediksi inventaris yang paling banyak terjual di gerai mana saja, tergantung pada kondisi musiman yang memengaruhi gerai tertentu, demografi area tersebut, dan titik data lainnya – seperti berita yang sedang tren di media sosial. Aplikasi pembelajaran mesin ini dapat digunakan oleh semua orang! Dari industri asuransi hingga Starbucks.

7. Deteksi penipuan

   Kemampuan pembelajaran mesin untuk menguraikan pola – dan untuk segera mendeteksi anomali yang muncul di luar tren tersebut – menjadikannya alat yang sangat baik untuk mengidentifikasi aktivitas penipuan.

   Faktanya, bisnis di sektor keuangan telah berhasil memanfaatkan ML dalam aspek ini selama bertahun-tahun. Penggunaan aplikasi bisnis mesin dalam deteksi penipuan dapat dilihat di industri berikut: ritel, game, perjalanan, dan layanan keuangan.

8. Klasifikasi gambar dan pengenalan gambar

   Perusahaan telah mulai beralih ke jaringan saraf, pembelajaran mendalam, dan pembelajaran mesin untuk membantu mereka memahami gambar. Penerapan teknologi pembelajaran mesin ini sangat luas – mulai dari niat Facebook untuk menandai gambar yang diposting di platformnya, hingga upaya tim keamanan untuk mendeteksi aktivitas kriminal secara real-time, hingga kebutuhan mobil otomatis untuk melihat jalan.

9. efisiensi operasional

   Sementara beberapa kasus penggunaan ML memiliki spesialisasi tinggi, banyak perusahaan yang mengadopsi teknologi untuk membantu mereka dalam mengelola proses rutin perusahaan, seperti pengembangan perangkat lunak dan transaksi keuangan. Menurut Guptill, “Kasus penggunaan yang paling banyak terlihat dalam pengalaman saya (sejauh ini) adalah di organisasi keuangan perusahaan, sistem dan proses manufaktur, dan, yang paling berdampak, pengembangan dan pengujian perangkat lunak.

   Dan hampir setiap kasus terjadi dalam pekerjaan kasar”. ML digunakan oleh beberapa departemen bisnis untuk mendorong efisiensi, termasuk tim operasi, firma dan departemen keuangan, dan departemen TI yang dapat memanfaatkan pembelajaran mesin sebagai komponen otomatisasi pengujian perangkat lunak untuk meningkatkan dan menyempurnakan proses tersebut.

10. Ekstraksi data

    ML dengan pemrosesan bahasa alami akan secara otomatis mengumpulkan bagian penting dari informasi terstruktur dari dokumen bahkan jika data yang diperlukan disimpan dalam format semi terstruktur atau tidak terstruktur. Bisnis dapat menggunakan aplikasi ML ini untuk memproses apa pun mulai dari faktur hingga dokumen pajak hingga kontrak hukum, yang mengarah pada peningkatan akurasi dan efisiensi yang lebih tinggi dalam proses tersebut dan akibatnya membebaskan karyawan manusia dari tugas yang monoton dan berulang.

Pikiran Akhir

Secara keseluruhan, aplikasi bisnis pembelajaran mesin dengan cepat digunakan dalam bisnis karena berbagai alasan. Mereka meningkatkan akurasi dan mengurangi kesalahan, mempercepat proses kerja, dan membuat keseluruhan pengalaman menyenangkan bagi pelanggan dan karyawan.

Inilah sebabnya mengapa lebih banyak perusahaan yang berorientasi pada inovasi mencari cara untuk menggabungkan pembelajaran mesin untuk mendorong peluang bisnis baru yang akan membuat merek mereka menonjol di pasar. Bergabunglah dengan beberapa merek terkemuka dunia dalam memanfaatkan peluang berlimpah yang disediakan oleh aplikasi bisnis ML hari ini.

Sumber Daya Berguna Lainnya:

Daftar Algoritma Pembelajaran Mesin yang Harus Diketahui Para Ahli

Pembelajaran Mendalam Vs Pembelajaran Mesin: Perbedaannya

Manfaat Pembelajaran Mesin untuk CMO

Ilmu Data vs Pembelajaran Mesin: Apa Bedanya?

Perbedaan Antara Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin