Applicazioni di apprendimento automatico per le aziende
Pubblicato: 2021-05-11L'apprendimento automatico è passato dall'era della fantascienza a una componente importante delle imprese moderne, soprattutto perché le aziende di quasi tutti i settori utilizzano varie tecnologie di apprendimento automatico. Ad esempio, il settore sanitario utilizza applicazioni aziendali di apprendimento automatico per ottenere diagnosi più accurate e fornire cure migliori ai propri pazienti.
I rivenditori utilizzano anche l'apprendimento automatico per inviare i beni e i prodotti giusti ai negozi giusti prima che siano esauriti. Anche i ricercatori medici non sono esclusi quando si tratta di utilizzare l'apprendimento automatico poiché molti introducono farmaci più nuovi ed efficaci con l'aiuto di questa tecnologia. Molti casi d'uso stanno emergendo da tutti i settori poiché l'apprendimento automatico viene implementato nella logistica, nella produzione, nell'ospitalità, nei viaggi e nel turismo, nell'energia e nei servizi pubblici.
Ecco i 10 usi comuni dell'apprendimento automatico utilizzati nelle aziende per risolvere problemi e fornire vantaggi aziendali tangibili
Sistemi di chatbot in tempo reale
I chatbot sono una delle principali forme di automazione. Hanno colmato il divario di comunicazione tra l'uomo e la tecnologia consentendoci di comunicare con macchine che possono quindi eseguire azioni in base ai requisiti o alle richieste espresse dagli individui. Le prime generazioni di chatbot sono state progettate per seguire regole di script che istruivano i robot su quali azioni eseguire in base a determinate parole chiave.
Tuttavia, ML (apprendimento automatico) e NLP (elaborazione del linguaggio naturale), che sono un'altra parte del corpo tecnologico dell'IA, consentono ai chatbot di essere più produttivi e più interattivi. Questi nuovi set di chatbot rispondono meglio alle esigenze degli utenti e comunicano sempre di più come veri esseri umani. Alcuni esempi notevoli di chatbot contemporanei includono quanto segue: Alexa, Google Assistant, Siri, Watson Assistant e piattaforme di chat sul servizio di richiesta dei motociclisti.
Supporto alle decisioni
Questo è un altro aspetto in cui le applicazioni aziendali di apprendimento automatico possono aiutare le organizzazioni a trasformare la maggior parte dei dati in loro possesso in informazioni utili ed eseguibili che offrono valore. In quest'area, algoritmi che sono stati addestrati su diversi set di dati rilevanti e dati storici sono in grado di analizzare le informazioni ed elaborare numerosi possibili scenari a una scala ea una velocità impossibili da consigliare per l'uomo sulla migliore linea d'azione da adottare. I sistemi di supporto alle decisioni vengono utilizzati in diversi settori industriali, alcuni dei quali includono: l'industria sanitaria, il settore agricolo e le imprese.
Motori di raccomandazione dei clienti
Il ML alimenta i motori di raccomandazione dei clienti creati per offrire esperienze personalizzate e migliorare l'esperienza complessiva del cliente. Qui, gli algoritmi analizzano i punti dati su ciascun cliente, inclusi gli acquisti precedenti del cliente, e altri set di dati come le tendenze demografiche, l'inventario attuale di un'organizzazione e la cronologia degli acquisti di altri clienti per sapere quali servizi e prodotti offrire come consigli a ciascuno singolo cliente. Di seguito sono riportati alcuni esempi di aziende i cui modelli aziendali si basano su motori di raccomandazione: Amazon, Walmart, Netflix e YouTube.
Modellazione dell'abbandono dei clienti
Le aziende utilizzano anche l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale per identificare quando la fedeltà di un cliente sta iniziando a diminuire e per trovare strategie per risolverlo. In questo caso d'uso, le applicazioni aziendali avanzate di apprendimento automatico aiutano le aziende ad affrontare uno dei problemi aziendali più lunghi e comuni: l'abbandono dei clienti.
In questo modo, gli algoritmi identificano le tendenze di enormi volumi di vendite, dati storici e demografici per individuare e comprendere il motivo alla base della perdita di clienti di un'azienda. L'organizzazione può quindi utilizzare le capacità di ML per valutare i modelli tra i clienti esistenti per scoprire quali clienti potrebbero abbandonare l'attività e andare da qualche altra parte, identificare i motivi alla base della decisione di quei clienti di lasciare e quindi determinare i passaggi necessari che l'azienda dovrebbe intraprendere per conservarli.
Le seguenti società sono esempi di aziende che utilizzano la modellazione dell'abbandono: The Wall Street Journal, Bloomberg News, The New York Times, Spotify, HBO, Amazon, Netflix, Salesforce e Adobe.
Strategie di prezzo dinamiche o a domanda
Le aziende possono iniziare a estrarre i dati storici sui prezzi insieme a set di dati su una pletora di altre variabili per capire come alcune dinamiche particolari, dalla stagione al clima all'ora del giorno, influenzano la domanda di prodotti e servizi.
Gli algoritmi di machine learning possono imparare da tali dati e combinare le informazioni con più dati sui consumatori e sul mercato per aiutare le aziende a prezzare dinamicamente i loro prodotti in linea con quelle variabili ampie e abbondanti, una tattica che alla fine consente alle aziende di massimizzare i propri ricavi.
L'esempio più evidente di tariffazione della domanda o tariffazione dinamica può essere visto nel settore dei trasporti. L'aumento dei prezzi di Bolt e Uber ne è un esempio.
Segmentazione della clientela e ricerche di mercato
Le applicazioni aziendali di machine learning non solo aiutano le aziende a stabilire i prezzi; aiutano anche le aziende a fornire i beni e servizi appropriati alle aree appropriate al momento opportuno tramite la segmentazione dei clienti e la pianificazione predittiva dell'inventario.
Ad esempio, i rivenditori utilizzano il ML per prevedere l'inventario che venderà di più in quale dei suoi punti vendita a seconda delle condizioni stagionali che influenzano un determinato punto vendita, i dati demografici di quell'area e altri punti dati, come le notizie di tendenza sui social media. Questa applicazione di apprendimento automatico può essere utilizzata da tutti! Dal settore assicurativo a Starbucks.
Intercettazione di una frode
La capacità dell'apprendimento automatico di decifrare i modelli e di rilevare immediatamente le anomalie che si manifestano al di fuori di tali tendenze lo rende uno strumento eccellente per identificare le attività fraudolente.
In effetti, le aziende del settore finanziario utilizzano con successo il ML in questo aspetto da anni. L'uso di applicazioni aziendali per macchine nel rilevamento delle frodi può essere visto nei seguenti settori: vendita al dettaglio, giochi, viaggi e servizi finanziari.
Classificazione delle immagini e riconoscimento delle immagini
Le aziende hanno iniziato a rivolgersi a reti neurali, deep learning e machine learning per aiutarle a dare un significato alle immagini. L'applicazione di questa tecnologia di apprendimento automatico è ampia: dall'intenzione di Facebook di taggare le immagini pubblicate sulla sua piattaforma, alla spinta dei team di sicurezza per rilevare le attività criminali in tempo reale, alla necessità di auto automatizzate per vedere la strada.
Efficienze operative
Sebbene alcuni casi d'uso di ML abbiano un'elevata specializzazione, molte aziende stanno adottando la tecnologia per assisterle nella gestione dei processi aziendali di routine, come lo sviluppo di software e le transazioni finanziarie. Secondo Guptill, "I casi d'uso più ampiamente visti nella mia esperienza (finora) riguardano le organizzazioni finanziarie, i sistemi e i processi di produzione e, con maggiore impatto, lo sviluppo e il test del software.
E quasi tutti i casi si verificano all'interno di grugniti”. Il ML viene utilizzato da diversi dipartimenti aziendali per aumentare l'efficienza, inclusi team operativi, società e dipartimenti finanziari e dipartimenti IT che possono utilizzare l'apprendimento automatico come componente dell'automazione dei test del software per aumentare e migliorare notevolmente tale processo.
Estrazione dati
Il ML con l'elaborazione del linguaggio naturale raccoglierà automaticamente informazioni strutturate cruciali dai documenti anche se i dati necessari sono archiviati in formati semistrutturati o non strutturati. Le aziende possono utilizzare questa applicazione ML per elaborare qualsiasi cosa, dalle fatture ai documenti fiscali ai contratti legali, portando a una maggiore precisione e maggiore efficienza in tali processi e di conseguenza liberando i dipendenti umani da compiti monotoni e ripetitivi.
Pensieri finali
Nel complesso, le applicazioni aziendali di apprendimento automatico vengono rapidamente utilizzate nelle aziende per molte ottime ragioni. Migliorano la precisione e riducono gli errori, accelerano il processo di lavoro e rendono l'esperienza complessiva piacevole sia per i clienti che per i dipendenti.
Questo è il motivo per cui le aziende più orientate all'innovazione stanno cercando modi per incorporare l'apprendimento automatico per guidare nuove opportunità di business che faranno risaltare il loro marchio sul mercato. Unisciti ad alcuni dei marchi leader a livello mondiale per sfruttare le numerose opportunità offerte oggi dalle applicazioni aziendali ML.
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