Aplikacje uczenia maszynowego dla biznesu
Opublikowany: 2021-05-11Uczenie maszynowe przeszło z epoki science fiction do głównego składnika nowoczesnych przedsiębiorstw, zwłaszcza że firmy z niemal wszystkich sektorów korzystają z różnych technologii uczenia maszynowego. Na przykład branża opieki zdrowotnej wykorzystuje aplikacje biznesowe do uczenia maszynowego, aby uzyskać dokładniejsze diagnozy i zapewnić lepsze leczenie swoim pacjentom.
Sprzedawcy korzystają również z uczenia maszynowego, aby wysyłać właściwe towary i produkty do odpowiednich sklepów, zanim wyczerpią się one w magazynie. Badacze medyczni również nie są pominięci, jeśli chodzi o wykorzystanie uczenia maszynowego, ponieważ wielu z nich wprowadza nowsze i skuteczniejsze leki za pomocą tej technologii. Wiele przypadków użycia pojawia się we wszystkich sektorach, ponieważ uczenie maszynowe jest wdrażane w logistyce, produkcji, hotelarstwie, podróżach i turystyce, energetyce i usługach użyteczności publicznej.
Oto 10 typowych zastosowań uczenia maszynowego stosowanych w biznesie do rozwiązywania problemów i zapewniania wymiernych korzyści biznesowych
Systemy chatbotów w czasie rzeczywistym
Chatboty to jedna z czołowych form automatyzacji. Zamknęli lukę komunikacyjną między ludźmi a technologią, umożliwiając nam komunikację z maszynami, które mogą następnie wykonywać działania zgodnie z wymaganiami lub żądaniami zgłaszanymi przez osoby. Pierwsze generacje chatbotów zostały zaprojektowane tak, aby przestrzegać skryptowych reguł, które instruowały boty, jakie działania mają wykonać w oparciu o określone słowa kluczowe.
Jednak ML (uczenie maszynowe) i NLP (przetwarzanie języka naturalnego), które są kolejną częścią ciała technologii AI, pozwalają chatbotom na większą produktywność i interaktywność. Te nowe zestawy chatbotów lepiej odpowiadają na potrzeby użytkowników i coraz bardziej komunikują się jako prawdziwi ludzie. Niektóre niezwykłe przykłady współczesnych chatbotów obejmują: Alexa, Google Assistant, Siri, Watson Assistant i platformy czatowe na żądanie pasażera.
Wsparcie decyzji
Jest to kolejny aspekt, w którym aplikacje biznesowe uczenia maszynowego mogą pomóc organizacjom w przekształcaniu większości posiadanych danych w przydatne i wykonalne spostrzeżenia, które oferują wartość. W tym obszarze algorytmy, które zostały wytrenowane na kilku odpowiednich zestawach danych i danych historycznych, są w stanie analizować informacje i przetwarzać wiele możliwych scenariuszy na skalę i z szybkością niemożliwą do zarekomendowania przez ludzi najlepszego sposobu działania. Systemy wspomagania decyzji są wykorzystywane w kilku sektorach przemysłu, z których niektóre obejmują: sektor opieki zdrowotnej, sektor rolniczy i biznes.
Silniki rekomendacji klientów
ML obsługuje silniki rekomendacji klientów stworzone w celu dostarczania spersonalizowanych doświadczeń i poprawy ogólnej obsługi klienta. Tutaj algorytmy analizują punkty danych o każdym kliencie, w tym poprzednie zakupy klienta, oraz inne zestawy danych, takie jak trendy demograficzne, obecne zapasy organizacji i historie zakupów innych klientów, aby wiedzieć, jakie usługi i produkty oferować jako rekomendacje dla każdego z nich. klient indywidualny. Oto kilka przykładów firm, których modele korporacyjne oparte są na silnikach rekomendacji: Amazon, Walmart, Netflix i YouTube.
Modelowanie rezygnacji klientów
Firmy wykorzystują również uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję, aby zidentyfikować, kiedy lojalność klienta zaczyna spadać i znaleźć strategie rozwiązania tego problemu. W tym przypadku zastosowania ulepszone aplikacje biznesowe do uczenia maszynowego pomagają firmom w radzeniu sobie z jednym z najdłuższych i najczęstszych problemów w przedsiębiorstwie: odpływem klientów.
W ten sposób algorytmy identyfikują trendy w ogromnych wolumenach sprzedaży, dane historyczne i demograficzne, aby wskazać i zrozumieć przyczynę utraty klientów przez firmę. Organizacja może następnie wykorzystać możliwości ML do oceny wzorców wśród istniejących klientów, aby dowiedzieć się, którzy klienci prawdopodobnie porzucą firmę i udają się gdzie indziej, zidentyfikować przyczyny decyzji tych klientów o odejściu, a następnie określić niezbędne kroki, które firma powinna podjąć aby je zachować.
Następujące firmy to przykłady firm, które wykorzystują modelowanie rezygnacji: The Wall Street Journal, Bloomberg News, The New York Times, Spotify, HBO, Amazon, Netflix, Salesforce i Adobe.
Dynamiczne lub popytowe strategie cenowe
Firmy mogą zacząć przeszukiwać swoje historyczne dane cenowe wraz z zestawami danych z mnóstwem innych zmiennych, aby zrozumieć, jak pewna konkretna dynamika – od pory roku do pogody i pory dnia – wpływa na popyt na produkty i usługi.
Algorytmy ML mogą uczyć się na podstawie takich danych i łączyć wgląd z większą ilością danych konsumenckich i rynkowych, aby pomóc firmom dynamicznie wyceniać swoje produkty zgodnie z tymi szerokimi i mnóstwem zmiennych — taktyka, która ostatecznie umożliwia firmom maksymalizację przychodów.
Najbardziej widoczny przykład ustalania cen na żądanie lub ustalania cen dynamicznych można zaobserwować w sektorze transportu. Przykładem może być wzrost cen w Bolt i Uber.
Segmentacja klientów i badania rynku
Aplikacje biznesowe oparte na uczeniu maszynowym nie tylko pomagają firmom w ustalaniu cen; Pomagają również firmom dostarczać odpowiednie towary i usługi do odpowiednich obszarów w odpowiednim czasie poprzez segmentację klientów i predykcyjne planowanie zapasów.
Na przykład sprzedawcy detaliczni wykorzystują ML do przewidywania zasobów, które sprzedają się najlepiej, w którym z ich punktów sprzedaży w zależności od warunków sezonowych wpływających na dany punkt sprzedaży, demografii tego obszaru i innych punktów danych – takich jak popularne wiadomości w mediach społecznościowych. Z tej aplikacji do uczenia maszynowego może korzystać każdy! Od branży ubezpieczeniowej po Starbucks.
Wykrywanie oszustw
Zdolność uczenia maszynowego do rozszyfrowywania wzorców – i natychmiastowego wykrywania anomalii, które manifestują się poza tymi trendami – sprawia, że jest to doskonałe narzędzie do identyfikowania nieuczciwych działań.
W rzeczywistości firmy z sektora finansowego od lat z powodzeniem wykorzystują ML w tym aspekcie. Wykorzystanie aplikacji biznesowych maszyn w wykrywaniu oszustw można zaobserwować w branżach: handlu detalicznego, gier, podróży i usług finansowych.
Klasyfikacja obrazu i rozpoznawanie obrazu
Firmy zaczęły zwracać się w stronę sieci neuronowych, głębokiego uczenia i uczenia maszynowego, aby pomóc im zrozumieć znaczenie obrazów. Zastosowanie tej technologii uczenia maszynowego jest szerokie – od zamiaru Facebooka oznaczania zdjęć publikowanych na jego platformie, przez dążenie zespołów ds. bezpieczeństwa do wykrywania działań przestępczych w czasie rzeczywistym, po potrzebę zautomatyzowanych samochodów, aby zobaczyć drogę.
Sprawność operacyjna
Podczas gdy niektóre przypadki użycia ML mają wysoką specjalizację, wiele firm wdraża technologię, aby pomóc im w zarządzaniu rutynowymi procesami przedsiębiorstwa, takimi jak tworzenie oprogramowania i transakcje finansowe. Według Guptilla „Najczęściej spotykane przypadki użycia z mojego doświadczenia (jak dotąd) dotyczą organizacji finansowych przedsiębiorstw, systemów i procesów produkcyjnych oraz, co ma największy wpływ, tworzenia i testowania oprogramowania.
I prawie każdy przypadek ma miejsce w ramach prac gruntowych”. ML jest używany przez kilka działów biznesowych do zwiększania wydajności, w tym zespoły operacyjne, firmy i działy finansowe oraz działy IT, które mogą wykorzystywać uczenie maszynowe jako element automatyzacji testowania oprogramowania, aby znacznie zwiększyć i usprawnić ten proces.
Ekstrakcja danych
ML z przetwarzaniem języka naturalnego automatycznie gromadzi kluczowe informacje strukturalne z dokumentów, nawet jeśli niezbędne dane są przechowywane w formatach częściowo ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych. Firmy mogą korzystać z tej aplikacji ML do przetwarzania wszystkiego, od faktur przez dokumenty podatkowe po umowy prawne, co prowadzi do większej dokładności i wyższej wydajności w takich procesach, a w konsekwencji uwalnia pracowników ludzkich od monotonnych, powtarzalnych zadań.
Końcowe przemyślenia
Podsumowując, aplikacje biznesowe do uczenia maszynowego są szybko wykorzystywane w firmach z wielu ważnych powodów. Poprawiają dokładność i redukują błędy, przyspieszają proces pracy i sprawiają, że ogólne wrażenia są przyjemne zarówno dla klientów, jak i pracowników.
Dlatego coraz więcej firm zorientowanych na innowacje szuka sposobów na włączenie uczenia maszynowego do tworzenia nowych możliwości biznesowych, które wyróżnią ich markę na rynku. Dołącz do wiodących światowych marek, korzystając z licznych możliwości oferowanych przez aplikacje biznesowe ML już dziś.
Inne przydatne zasoby:
Lista algorytmów uczenia maszynowego, które eksperci powinni znać
Głębokie uczenie a uczenie maszynowe: różnica
Korzyści z uczenia maszynowego dla CMO
Nauka o danych a uczenie maszynowe: jaka jest różnica?
Różnica między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym