8 powodów, dla których uczenie maszynowe jest ważne dla biznesu

Potencjał uczenia maszynowego sprawia, że ​​staje się ono jeszcze bardziej popularne w branży technologicznej. Coraz więcej firm korzysta z tej technologii w swoich działaniach, aby zwiększyć ogólną wydajność i uzyskać przewagę konkurencyjną na rynku. W tym artykule omówiono osiem powodów, dla których uczenie maszynowe jest ważne dla biznesu.

Jak działa uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe to aplikacja sztucznej inteligencji (AI), która wykorzystuje algorytmy. Umożliwiają one komputerom uczenie się na podstawie danych bez konieczności polegania na programowaniu opartym na regułach. Uczenie maszynowe pozwala komputerom działać i zachowywać się bez określonego zestawu instrukcji dla każdej czynności, a także pozwala im rozwijać się i ewoluować samodzielnie w czasie.

Wspomaga komputery w przetwarzaniu danych, ucząc się i analizując dane, identyfikując wzorce i dokonując osądów przy minimalnym udziale człowieka. Co najważniejsze, zachowanie modelu ML w produkcji zależy od danych wejściowych przekazanych mu w czasie przewidywania. Zależy to również od stałego monitorowania modelu ML, dlatego MLOps jest ważny.

Operacje uczenia maszynowego (MLOps) to zestaw metod umożliwiających analitykom danych i ekspertom operacyjnym współpracę i komunikację. Stosowanie tych najlepszych praktyk poprawia jakość, usprawnia zarządzanie i automatyzuje wdrażanie uczenia maszynowego.

Platformy MLOps zapewniają kompleksowy proces rozwoju uczenia maszynowego do projektowania, tworzenia i zarządzania oprogramowaniem opartym na ML, które można odtwarzać, testować i rozwijać.

8 korzyści z uczenia maszynowego dla biznesu

1. Zapewnia automatyzację, która przyspiesza operacje biznesowe

ML umożliwia firmom automatyzację operacji poprzez konstruowanie predykcyjnych modeli danych. Na przykład ML może służyć do automatyzacji procesów ewidencjonowania zapasów magazynowych. Pomaga to zwiększyć produktywność firmy, jednocześnie zmniejszając margines błędu.

Ponadto kilka małych i dużych przedsiębiorstw opartych na produktach i usługach wykorzystuje chatboty na swoich stronach internetowych, aby inicjować komunikację z klientami i odpowiadać na ich pytania. W każdym razie te chatboty i boty głosowe to nic innego jak przedstawiciel obsługi klienta, który pracuje dla Ciebie 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu.

2. Może pomóc firmom obniżyć koszty

Uczenie maszynowe znacznie obniżyło koszty operacyjne, szczególnie w przypadku obsługi klienta. Uczenie maszynowe, które zwiększa szybkość i skuteczność obsługi klienta, zastąpiło zatrudnianie ogromnej liczby pracowników obsługi klienta i płacenie nadmiernych wydatków na telefon.

Klienci mogą być automatycznie kierowani do właściwych informacji przy znacznie obniżonych kosztach, między innymi za pomocą zautomatyzowanych systemów odpowiedzi klientów, planowania odpowiedzi e-mail i postów w mediach społecznościowych oraz wprowadzenia chatbotów. Dowiedz się, jak tworzyć chatboty Robotic Process Automation od ekspertów przez kurs certyfikacyjny UiPath .

3. ML pomaga zapewnić bezpieczeństwo

Cyberataki, inwazje sieciowe i inne luki w zabezpieczeniach często pojawiają się bez ostrzeżenia w czasie rzeczywistym, co daje niewiele czasu na reakcję. Proaktywne wykrywanie i zapobieganie włamaniom do sieci ma kluczowe znaczenie dla firm, zanim spowodują one przerwy w świadczeniu usług lub wycieki danych.

Algorytmy uczenia maszynowego mogą monitorować zachowanie sieci w czasie rzeczywistym i wykrywać anomalie, umożliwiając automatyczne podejmowanie działań zapobiegawczych. Ponadto, gdy algorytmy uczenia maszynowego zastępują metody ręczne i analizy, stan cyberbezpieczeństwa poprawia się z czasem.

Dzięki uczeniu maszynowemu można zapobiec zarówno oszustwom e-mail, jak i atakom typu phishing. Wszystkie przychodzące wiadomości e-mail są stale monitorowane przez oprogramowanie, które szuka m.in. wzorców wśród nadawców, adresów IP, treści i linków. Następnie może zidentyfikować, wyizolować lub wyeliminować wszelkie potencjalne zagrożenia.

4. Zapewnia skuteczny marketing

ML pomaga firmom zaoszczędzić czas i pieniądze w branży marketingowej. Uczenie maszynowe może być fantastycznym i skutecznym mnożnikiem w kampaniach marketingowych.

Uczenie maszynowe może pomóc w zapewnieniu skutecznego marketingu, zapewniając następujące elementy;

• Włączanie ciągłego przesyłania wiadomości
• Umożliwienie wzorców i zmian w zachowaniach klientów
• Włączanie spersonalizowanych strategii marketingowych, nawet jeśli nie masz wcześniejszego doświadczenia marketingowego

5. Poprawia satysfakcję klienta

Dzięki wdrożeniu zautomatyzowanych procedur firmy stały się bardziej zorientowane na konsumenta. Aby odróżnić się od konkurencji poprzez zaspokajanie potrzeb klientów, jako właściciel firmy musisz najpierw zrozumieć ich wymagania.

Istnieje duża szansa, że ​​stracisz potencjalnych klientów na rzecz konkurencji, jeśli nie zapewnisz tego, czego ludzie chcą. Aby rozwikłać zagadkę preferencji konsumentów, kluczowe znaczenie ma uczenie maszynowe.

ML jest obecnie wykorzystywany do poprawy obsługi klienta, co prowadzi do zwiększenia lojalności klientów. Odbywa się to poprzez przyjrzenie się zwyczajom zakupowym klienta. Ta technologia była już wykorzystywana przez kilka organizacji na całym świecie.

Zachowania zakupowe klientów i historia przeglądania są oceniane za pomocą MI w internetowych witrynach biznesowych i serwisach społecznościowych. Następnie na podstawie tych informacji tworzy rekomendacje, dzieli historię zakupów i wyszukiwania oraz sugeruje różne przedmioty do kupienia.

Google i kilka innych dużych witryn korzysta z tej technologii. Być może zauważyłeś, że kiedy korzystasz z witryn takich jak YouTube czy LinkedIn, często otrzymujesz rekomendacje dotyczące nowych towarów do kupienia lub osób, z którymi możesz się połączyć. Uczenie maszynowe służy do przetwarzania reklam i sugestii znajomych.

6. Pomaga firmom podejmować decyzje w czasie rzeczywistym

Potencjał big data szybko się rozszerza, co wymaga dopasowywania konsumentów i dostawców (kupujących i sprzedających) w czasie rzeczywistym. Firmy nie mogą już polegać na intuicji przy dokonywaniu osądów; zamiast tego muszą polegać na danych i analizach, aby podejmować szybsze decyzje oparte na kontekście.

Wyciągając ważne wnioski z danych, uczenie maszynowe umożliwia firmom dostosowywanie swoich produktów w czasie rzeczywistym. Na przykład Amazon Personalizuj to narzędzie do uczenia maszynowego, które zwiększa zaangażowanie konsumentów, zapewniając spersonalizowane rekomendacje produktów i treści, niestandardowe wyniki wyszukiwania i ukierunkowane zachęty marketingowe.

7. Pomaga w analizie finansowej

Analiza finansowa to coś, co bada cały portfel Twojej firmy, czemu nie możesz zaprzeczyć. Dzięki jakościowym i ilościowym metodologom ML organizacje mogą teraz zwiększyć wydajność i rozwijać swoje działania z najwyższą odpornością.

ML może być obecnie stosowana w badaniach finansowych dzięki ogromnej ilości ilościowych i wiarygodnych danych historycznych. Zarządzanie portfelem, handel algorytmiczny, gwarantowanie kredytów i wykrywanie oszustw to obszary, w których uczenie maszynowe jest już wykorzystywane w finansach.

8. Pomaga w ocenie ryzyka pracy

Uczenie maszynowe może przetwarzać ogromne ilości danych, które przytłoczyłyby cały zespół techników, umożliwiając mu wykonywanie zadań, takich jak profilowanie nowych konsumentów lub wykrywanie oszustw. Informacje te mogą również pomóc właścicielom firm zdecydować, kiedy zainwestować w nowy sprzęt lub kiedy jest optymalny czas na wynajem. Krótko mówiąc, uczenie maszynowe może dostarczyć wystarczającej ilości danych, aby umożliwić małej organizacji zmniejszenie ilości siły roboczej niezbędnej do oceny ryzyka.

Wniosek

Organizacje mogą korzystać z uczenia maszynowego, aby zwiększyć produktywność i obniżyć koszty. ML zapewnia również skuteczny marketing i obniża koszty biznesowe. Pomaga firmom podejmować decyzje w czasie rzeczywistym i pomaga w analizie finansowej. ML zapewnia również inne korzyści omówione w tym artykule. Dlatego ML jest bardzo korzystny dla biznesu i powinien zostać przyjęty.