머신 러닝이 비즈니스에 중요한 8가지 이유

기계 학습의 잠재력은 기술 산업에서 기계 학습의 인기를 더욱 높이고 있습니다. 더 많은 기업이 전반적인 성능을 높이고 시장에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 운영에 이 기술을 사용하고 있습니다. 이 기사에서는 머신 러닝이 비즈니스에 중요한 8가지 이유에 대해 설명합니다.

기계 학습 작동 방식

머신 러닝은 알고리즘을 사용하는 인공 지능(AI)의 응용 프로그램입니다. 이를 통해 컴퓨터는 규칙 기반 프로그래밍에 의존하지 않고도 데이터에서 학습할 수 있습니다. 머신 러닝을 사용하면 컴퓨터가 각 활동에 대한 특정 지침 없이 작동하고 행동할 수 있으며 시간이 지남에 따라 스스로 성장하고 진화할 수 있습니다.

데이터를 학습 및 분석하고, 패턴을 식별하고, 최소한의 인간 참여로 판단함으로써 데이터 처리에서 컴퓨터를 지원합니다. 결정적으로 프로덕션에서 ML 모델의 동작은 예측 시 제공된 입력 데이터에 따라 달라집니다. 또한 ML 모델의 지속적인 모니터링에 따라 달라지므로 MLOps가 중요합니다.

머신 러닝 작업(MLOps)은 데이터 과학자와 운영 전문가가 협업하고 의사 소통할 수 있는 일련의 방법입니다. 이러한 모범 사례를 적용하면 품질이 향상되고 관리가 간소화되며 기계 학습 배포가 자동화됩니다.

MLOps 플랫폼은 재현 가능하고 테스트 가능하며 발전 가능한 ML 기반 소프트웨어를 설계, 구축 및 관리하기 위한 종단 간 기계 학습 개발 프로세스를 제공합니다.

비즈니스를 위한 머신 러닝의 8가지 이점

1. 비즈니스 운영을 가속화하는 자동화를 제공합니다.

ML을 통해 기업은 예측 데이터 모델을 구성하여 운영을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, ML은 재고 재고 기록 프로세스를 자동화하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 오류 마진을 줄이는 동시에 기업 생산성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

또한 여러 제품 및 서비스 기반의 중소기업과 대기업은 웹사이트에서 챗봇을 사용하여 고객과의 커뮤니케이션을 시작하고 질문에 응답합니다. 어쨌든 이러한 챗봇과 음성 봇은 하루 24시간 연중무휴로 당신을 위해 일하는 고객 서비스 담당자에 불과합니다.

2. 기업이 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

머신 러닝은 특히 고객 지원의 경우 운영 비용을 크게 줄였습니다. 고객 관리의 속도와 효율성을 높이는 머신 러닝은 수많은 고객 지원 직원을 고용하고 과도한 전화 비용을 지불하는 것을 대체했습니다.

고객은 자동화된 고객 응답 시스템, 이메일 응답 및 소셜 미디어 게시물 예약, 챗봇 도입 등을 사용하여 훨씬 저렴한 비용으로 적절한 정보를 자동으로 안내받을 수 있습니다. UiPath 인증 과정 을 통해 전문가로부터 로봇 프로세스 자동화 챗봇을 만드는 방법을 알아보세요.

3. ML은 보안을 제공합니다.

사이버 공격, 네트워크 침입 및 기타 보안 결함이 실시간으로 경고 없이 자주 발생하여 대응할 시간이 거의 없습니다. 기업은 네트워크 침입이 서비스 중단이나 데이터 누출을 일으키기 전에 사전에 감지하고 방지하는 것이 중요합니다.

기계 학습 알고리즘은 네트워크 동작을 실시간으로 모니터링하고 이상 징후를 찾아 자동으로 예방 조치를 취할 수 있습니다. 또한 기계 학습 알고리즘이 수동 방법 및 분석을 대체하면 시간이 지남에 따라 사이버 보안 상태가 향상됩니다.

이메일 사기와 피싱 공격은 모두 기계 학습으로 예방할 수 있습니다. 모든 수신 이메일은 발신자, IP 주소, 콘텐츠 및 링크에서 패턴을 찾는 소프트웨어에 의해 지속적으로 모니터링됩니다. 그런 다음 잠재적인 위험을 식별, 격리 또는 제거할 수 있습니다.

4. 효과적인 마케팅 제공

ML은 기업이 마케팅 업계에서 시간과 비용을 절약하는 데 도움이 됩니다. 머신 러닝은 마케팅 캠페인에서 환상적이고 효과적인 승수가 될 가능성이 있습니다.

머신 러닝은 다음을 제공하여 효과적인 마케팅을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 지속적인 메시징 활성화
• 고객 행동의 패턴 및 변화 활성화
• 사전 마케팅 경험이 없는 경우에도 개인화된 마케팅 전략 실행

5. 고객 만족도 향상

자동화된 절차가 구현됨에 따라 기업은 더욱 소비자 중심적이 되었습니다. 고객의 요구 사항을 충족하여 경쟁 업체와 차별화하려면 비즈니스 소유자로서 먼저 고객의 요구 사항을 이해해야 합니다.

사람들이 원하는 것을 제공하지 않으면 경쟁에서 잠재 고객을 잃을 가능성이 큽니다. 소비자 선호도의 수수께끼를 풀기 위해서는 머신 러닝이 중요합니다.

ML은 이제 고객 경험을 개선하는 데 사용되고 있으며, 이는 고객 충성도를 높입니다. 그것은 고객의 구매 습관을 보면 이루어집니다. 이 기술은 이미 전 세계 여러 조직에서 사용하고 있습니다.

고객의 구매 행동 및 검색 이력은 온라인 비즈니스 및 소셜 미디어 웹사이트에서 MI를 사용하여 평가됩니다. 그런 다음 이 정보를 기반으로 추천 항목을 생성하고 구매 및 검색 기록을 분류하고 구매할 다양한 항목을 제안합니다.

Google 및 기타 여러 주요 웹사이트에서 이 기술을 사용합니다. YouTube 또는 LinkedIn과 같은 웹사이트를 사용할 때 구매할 새 상품이나 연결할 사람들에 대한 추천을 자주 받는 것을 관찰했을 것입니다. 기계 학습은 광고 및 친구 제안을 처리하는 데 사용됩니다.

6. 기업이 실시간 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

빅데이터의 잠재력은 빠르게 확장되고 있으며 소비자와 공급자(구매자와 판매자)의 실시간 매칭이 필요합니다. 기업은 더 이상 직감에 의존하여 판단할 수 없습니다. 대신 더 빠른 컨텍스트 기반 결정을 내리기 위해 데이터와 분석에 의존해야 합니다.

머신 러닝은 데이터에서 중요한 통찰력을 추론함으로써 기업이 제품을 실시간으로 맞춤화할 수 있도록 합니다. 예를 들어 Amazon Personalize는 개인화된 제품 및 콘텐츠 추천, 맞춤형 검색 결과, 표적화된 마케팅 인센티브를 제공하여 소비자 참여를 높이는 기계 학습 도구입니다.

7. 재무 분석에 도움이 됩니다.

재무 분석은 반박할 수 없는 전체 비즈니스 포트폴리오를 조사하는 것입니다. 이제 조직은 ML의 정성적 및 정량적 방법론을 사용하여 최대한의 탄력성으로 효율성을 높이고 운영을 성장시킬 수 있습니다.

머신러닝은 현재 엄청난 양의 신뢰할 수 있는 양적 데이터 덕분에 금융 연구에 적용될 수 있습니다. 포트폴리오 관리, 알고리즘 거래, 대출 인수 및 사기 탐지는 모두 기계 학습이 금융에서 이미 사용되고 있는 모든 영역입니다.

8. 노동 위험 평가에 도움이 됩니다.

기계 학습은 전체 기술 팀을 압도하는 방대한 양의 데이터를 처리하여 새로운 소비자를 프로파일링하거나 사기를 감지하는 것과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이 정보는 또한 사업주가 새 장비에 투자할 시기 또는 최적의 고용 시기를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 간단히 말해서, 기계 학습은 소규모 조직이 위험 평가에 필요한 인력의 양을 줄일 수 있도록 충분한 데이터를 제공할 수 있습니다.

결론

조직은 기계 학습을 사용하여 생산성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다. ML은 또한 효과적인 마케팅을 제공하고 비즈니스 비용을 절감합니다. 기업이 실시간 의사 결정을 내리고 재무 분석을 돕습니다. ML은 이 기사에서 논의한 다른 이점도 제공합니다. 따라서 ML은 비즈니스에 매우 유익하므로 채택해야 합니다.