8 motivi per cui l'apprendimento automatico è importante per le aziende

Il potenziale dell'apprendimento automatico lo sta facendo diventare ancora più popolare nel settore tecnologico. Sempre più aziende utilizzano questa tecnologia nelle loro operazioni per aumentare le prestazioni complessive e ottenere un vantaggio competitivo sul mercato. Questo articolo illustra otto motivi per cui l'apprendimento automatico è importante per le aziende.

Come funziona l'apprendimento automatico

L'apprendimento automatico è un'applicazione dell'intelligenza artificiale (AI) che utilizza algoritmi. Questi consentono ai computer di imparare dai dati senza dover fare affidamento sulla programmazione basata su regole. L'apprendimento automatico consente ai computer di funzionare e comportarsi senza un insieme specifico di istruzioni per ciascuna attività e consente loro di crescere ed evolversi da soli nel tempo.

Assiste i computer nell'elaborazione dei dati apprendendo e analizzando i dati, identificando modelli e formulando giudizi con una partecipazione umana minima. Fondamentalmente, il comportamento del modello ML in produzione dipende dai dati di input forniti al momento della previsione. Dipende anche dal monitoraggio costante del modello ML, ecco perché MLOps è importante.

Le operazioni di apprendimento automatico (MLOps) sono un insieme di metodi per i data scientist e gli esperti operativi per collaborare e comunicare. L'applicazione di queste best practice migliora la qualità, semplifica la gestione e automatizza la distribuzione del machine learning.

Le piattaforme MLOps forniscono un processo di sviluppo di machine learning end-to-end per la progettazione, la creazione e la gestione di software basato su ML che è riproducibile, testabile ed evolvebile.

8 vantaggi dell'apprendimento automatico per le aziende

1. Fornisce automazione che velocizza le operazioni aziendali

Il ML consente alle aziende di automatizzare le operazioni costruendo modelli di dati predittivi. Ad esempio, ML può essere utilizzato per automatizzare i processi di registrazione delle scorte di magazzino. Questo aiuta a migliorare la produttività aziendale riducendo il margine di errore.

Inoltre, numerose piccole e grandi imprese basate su prodotti e servizi utilizzano chatbot sui propri siti Web per avviare la comunicazione con i clienti e rispondere alle loro domande. In ogni caso, questi chatbot e voice bot non sono altro che un rappresentante del servizio clienti che lavora per te 24 ore al giorno, 7 giorni alla settimana.

2. Può aiutare le aziende a ridurre i costi

L'apprendimento automatico ha notevolmente ridotto i costi operativi, in particolare nel caso dell'assistenza clienti. L'apprendimento automatico, che aumenta la velocità e l'efficacia dell'assistenza clienti, ha sostituito l'assunzione di un numero enorme di dipendenti dell'assistenza clienti e il pagamento di spese telefoniche eccessive.

I clienti possono essere guidati alle informazioni corrette automaticamente, a un costo molto ridotto, utilizzando sistemi di risposta automatica dei clienti, pianificazione delle risposte e-mail e post sui social media e l'introduzione di chatbot, tra le altre cose. Scopri come creare chatbot di Robotic Process Automation da esperti tramite il corso di certificazione UiPath .

3. Il ML aiuta a fornire sicurezza

Attacchi informatici, invasioni di rete e altri difetti di sicurezza si verificano spesso senza preavviso in tempo reale, lasciando poco tempo per reagire. È fondamentale per le aziende rilevare e prevenire in modo proattivo le intrusioni nella rete prima che si traducano in interruzioni del servizio o perdite di dati.

Gli algoritmi di apprendimento automatico possono monitorare il comportamento della rete in tempo reale e individuare le anomalie, consentendo l'adozione automatica di azioni preventive. Inoltre, quando gli algoritmi di machine learning sostituiscono metodi e analisi manuali, la condizione di cyber-security migliora nel tempo.

Le frodi via e-mail e gli attacchi di phishing possono essere prevenuti con l'apprendimento automatico. Tutte le e-mail in arrivo vengono continuamente monitorate dal software, che ricerca, tra le altre cose, i modelli nei mittenti, negli indirizzi IP, nei contenuti e nei collegamenti. Può quindi identificare, isolare o eliminare qualsiasi potenziale pericolo.

4. Fornisce marketing efficace

ML aiuta le aziende a risparmiare tempo e denaro nel settore del marketing. L'apprendimento automatico ha il potenziale per essere un moltiplicatore fantastico ed efficace nelle campagne di marketing.

L'apprendimento automatico può aiutare a fornire un marketing efficace fornendo quanto segue;

• Abilitazione della messaggistica continua
• Modelli abilitanti e cambiamenti nel comportamento dei clienti
• Abilitazione di strategie di marketing personalizzate anche se non sono disponibili precedenti esperienze di marketing

5. Migliora la soddisfazione del cliente

Le aziende sono diventate più incentrate sul consumatore poiché sono state implementate procedure automatizzate. Per differenziarti dalla concorrenza soddisfacendo i desideri dei tuoi clienti, tu, come imprenditore, devi prima capire le richieste dei tuoi clienti.

Ci sono buone probabilità che tu perda potenziali clienti a causa della concorrenza se non fornisci ciò che la gente vuole. Per svelare il puzzle delle preferenze dei consumatori, l'apprendimento automatico è fondamentale.

Il ML viene ora utilizzato per migliorare l'esperienza del cliente, il che porta a una maggiore fidelizzazione dei clienti. Viene fatto osservando le abitudini di acquisto del cliente. Questa tecnologia è già stata utilizzata da diverse organizzazioni in tutto il mondo.

I comportamenti di acquisto dei clienti e la cronologia di navigazione vengono valutati utilizzando MI sui siti Web di business online e social media. Quindi, sulla base di queste informazioni, crea consigli, analizza la cronologia degli acquisti e delle ricerche e suggerisce diversi articoli da acquistare.

Google e molti altri importanti siti Web utilizzano questa tecnologia. Potresti aver notato che quando utilizzi siti Web come YouTube o LinkedIn, ricevi spesso consigli su nuovi prodotti da acquistare o persone con cui entrare in contatto. L'apprendimento automatico viene utilizzato per elaborare gli annunci e i suggerimenti degli amici.

6. Aiuta le aziende a prendere decisioni in tempo reale

Il potenziale dei big data è in rapida espansione, rendendo necessaria la corrispondenza in tempo reale di consumatori e fornitori (acquirenti e venditori). Le aziende non possono più fare affidamento sui sentimenti istintivi per esprimere giudizi; invece, devono fare affidamento su dati e analisi per prendere decisioni più rapide e basate sul contesto.

Deducendo informazioni importanti dai dati, l'apprendimento automatico consente alle aziende di fornire la personalizzazione in tempo reale dei propri prodotti. Amazon Personalize, ad esempio, è uno strumento di apprendimento automatico che aumenta il coinvolgimento dei consumatori fornendo consigli personalizzati su prodotti e contenuti, risultati di ricerca personalizzati e incentivi di marketing mirati.

7. Aiuta con l'analisi finanziaria

L'analisi finanziaria è qualcosa che esamina l'intero portafoglio aziendale, cosa che non puoi confutare. È ora possibile per le organizzazioni aumentare l'efficienza e far crescere le proprie operazioni con la massima resilienza utilizzando le metodologie qualitative e quantitative di ML.

Il ML può attualmente essere applicato nella ricerca finanziaria grazie a enormi quantità di dati storici quantitativi e affidabili. La gestione del portafoglio, il trading algoritmico, la sottoscrizione di prestiti e il rilevamento delle frodi sono tutte aree in cui l'apprendimento automatico è già utilizzato nella finanza.

8. Aiuta con la valutazione del rischio del lavoro

L'apprendimento automatico può elaborare un'enorme quantità di dati che travolgerebbe un intero team di tecnici, consentendogli di svolgere lavori come la profilazione di nuovi consumatori o il rilevamento di frodi. Queste informazioni possono anche aiutare gli imprenditori a decidere quando investire in nuove attrezzature o quando è il momento migliore per noleggiare. In breve, l'apprendimento automatico può fornire dati sufficienti per consentire a una piccola organizzazione di ridurre la quantità di manodopera necessaria per la valutazione del rischio.

Conclusione

Le organizzazioni possono utilizzare l'apprendimento automatico per aumentare la produttività e ridurre i costi. ML fornisce anche un marketing efficace e riduce i costi aziendali. Aiuta le aziende a prendere decisioni in tempo reale e aiuta con l'analisi finanziaria. ML offre anche altri vantaggi come discusso in questo articolo. Pertanto il ML è molto vantaggioso per le aziende e dovrebbe essere adottato.