8 razões pelas quais o aprendizado de máquina é importante para os negócios

O potencial do aprendizado de máquina está fazendo com que ele se torne ainda mais popular no setor de tecnologia. Mais empresas estão usando essa tecnologia em suas operações para aumentar o desempenho geral e obter uma vantagem competitiva no mercado. Este artigo discute oito razões pelas quais o aprendizado de máquina é importante para os negócios.

Como funciona o aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é uma aplicação de inteligência artificial (IA) que usa algoritmos. Isso permite que os computadores aprendam com os dados sem precisar depender de programação baseada em regras. O aprendizado de máquina permite que os computadores operem e se comportem sem um conjunto específico de instruções para cada atividade, e permite que eles cresçam e evoluam por conta própria ao longo do tempo.

Ele auxilia os computadores no processamento de dados aprendendo e analisando dados, identificando padrões e fazendo julgamentos com o mínimo de participação humana. Fundamentalmente, o comportamento do modelo de ML na produção depende dos dados de entrada fornecidos a ele no momento da previsão. Também depende do monitoramento constante do modelo de ML, por isso o MLOps é importante.

As operações de aprendizado de máquina (MLOps) são um conjunto de métodos para cientistas de dados e especialistas em operações colaborarem e se comunicarem. A aplicação dessas práticas recomendadas melhora a qualidade, simplifica o gerenciamento e automatiza a implantação do aprendizado de máquina.

As plataformas MLOps fornecem um processo de desenvolvimento de aprendizado de máquina de ponta a ponta para projetar, construir e gerenciar software baseado em ML que seja reproduzível, testável e evolutivo.

8 benefícios do aprendizado de máquina para negócios

1. Fornece automação que acelera as operações comerciais

O ML permite que as empresas automatizem as operações construindo modelos de dados preditivos. Por exemplo, o ML pode ser usado para automatizar os processos de registro de estoque de estoque. Isso ajuda a melhorar a produtividade corporativa enquanto reduz a margem de erro.

Além disso, várias pequenas e grandes empresas baseadas em produtos e serviços empregam chatbots em seus sites para iniciar a comunicação com o cliente e responder às suas perguntas. De qualquer forma, esses chatbots e bots de voz são nada menos que um representante de atendimento ao cliente que trabalha para você 24 horas por dia, 7 dias por semana.

2. Pode ajudar as empresas a reduzir custos

O aprendizado de máquina reduziu significativamente os custos operacionais, principalmente no caso de atendimento ao cliente. O aprendizado de máquina, que aumenta a velocidade e a eficácia do atendimento ao cliente, substituiu o emprego de um grande número de funcionários de suporte ao cliente e o pagamento de despesas telefônicas excessivas.

Os clientes podem ser guiados para as informações adequadas automaticamente, a um custo muito reduzido, usando sistemas automatizados de resposta ao cliente, agendamento de respostas por e-mail e postagens em mídias sociais e a introdução de chatbots, entre outras coisas. Aprenda a criar chatbots de Robotic Process Automation de especialistas pelo UiPath Certification Course .

3. ML ajuda a fornecer segurança

Ataques cibernéticos, invasões de rede e outras falhas de segurança ocorrem frequentemente sem aviso em tempo real, dando pouco tempo para reagir. É fundamental que as empresas detectem e evitem proativamente invasões de rede antes que elas resultem em interrupções de serviço ou vazamentos de dados.

Os algoritmos de aprendizado de máquina podem monitorar o comportamento da rede em tempo real e detectar anomalias, permitindo que ações preventivas sejam tomadas automaticamente. Além disso, quando os algoritmos de aprendizado de máquina substituem métodos e análises manuais, a condição da segurança cibernética melhora com o tempo.

Fraude por e-mail e ataques de phishing podem ser evitados com aprendizado de máquina. Todos os e-mails recebidos são monitorados continuamente pelo software, que procura padrões em remetentes, endereços IP, conteúdo e links, entre outras coisas. Ele pode então identificar, isolar ou eliminar quaisquer perigos potenciais.

4. Fornece Marketing Eficaz

O ML ajuda as empresas a economizar tempo e dinheiro no setor de marketing. O aprendizado de máquina tem potencial para ser um multiplicador fantástico e eficaz em campanhas de marketing.

O aprendizado de máquina pode ajudar a fornecer marketing eficaz fornecendo o seguinte;

• Habilitando mensagens contínuas
• Habilitando padrões e mudanças no comportamento do cliente
• Habilitar estratégias de marketing personalizadas, mesmo que nenhuma experiência anterior em marketing esteja disponível

5. Aumenta a satisfação do cliente

As empresas tornaram-se mais centradas no consumidor à medida que os procedimentos automatizados foram implementados. Para se diferenciar da concorrência atendendo aos desejos de seus clientes, você, como proprietário de uma empresa, deve primeiro entender as demandas de seus clientes.

Há uma boa chance de você perder clientes em potencial para a concorrência se não fornecer o que as pessoas desejam. Para desvendar o quebra-cabeça das preferências do consumidor, o aprendizado de máquina é crucial.

O ML agora está sendo usado para melhorar a experiência do cliente, o que leva a uma maior fidelidade do cliente. Isso é feito observando os hábitos de compra do cliente. Essa tecnologia já foi utilizada por diversas organizações ao redor do mundo.

Os comportamentos de compra e o histórico de navegação dos clientes são avaliados usando MI em sites de negócios on-line e de mídia social. Em seguida, com base nessas informações, ele cria recomendações, detalha o histórico de compras e pesquisas e sugere diferentes itens para comprar.

O Google e vários outros sites importantes usam essa tecnologia. Você pode ter observado que, quando usa sites como YouTube ou LinkedIn, recebe frequentemente recomendações de novos produtos para comprar ou pessoas para se conectar. O aprendizado de máquina é usado para processar os anúncios e sugestões de amigos.

6. Ajuda as empresas a tomar decisões em tempo real

O potencial do big data está se expandindo rapidamente, exigindo correspondência em tempo real de consumidores e fornecedores (compradores e vendedores). As empresas não podem mais confiar em seus instintos para fazer julgamentos; em vez disso, eles devem confiar em dados e análises para tomar decisões mais rápidas e baseadas em contexto.

Ao inferir insights importantes dos dados, o aprendizado de máquina permite que as empresas forneçam personalização em tempo real para seus produtos. O Amazon Personalize, por exemplo, é uma ferramenta de aprendizado de máquina que aumenta o envolvimento do consumidor fornecendo recomendações personalizadas de produtos e conteúdo, resultados de pesquisa personalizados e incentivos de marketing direcionados.

7. Ajuda na análise financeira

A análise financeira é algo que examina todo o seu portfólio de negócios, que você não pode refutar. Agora é possível que as organizações aumentem a eficiência e cresçam as suas operações com a máxima resiliência utilizando as metodologias qualitativas e quantitativas do ML.

Atualmente, o ML pode ser aplicado em pesquisas financeiras graças a enormes quantidades de dados históricos quantitativos e confiáveis. Gerenciamento de portfólio, negociação algorítmica, subscrição de empréstimos e detecção de fraudes são áreas em que o aprendizado de máquina já está sendo empregado em finanças.

8. Ajuda na avaliação de riscos trabalhistas

O aprendizado de máquina pode processar uma enorme quantidade de dados que sobrecarregaria uma equipe inteira de técnicos, permitindo que ele fizesse trabalhos como criar perfis de novos consumidores ou detectar fraudes. Essas informações também podem ajudar os empresários a decidir quando investir em novos equipamentos ou quando é o momento ideal para contratar. Em resumo, o aprendizado de máquina pode fornecer dados suficientes para permitir que uma pequena organização reduza a quantidade de mão de obra necessária para a avaliação de riscos.

Conclusão

As organizações podem usar o aprendizado de máquina para aumentar a produtividade e reduzir custos. O ML também fornece marketing eficaz e reduz os custos de negócios. Ele ajuda as empresas a tomar decisões em tempo real e ajuda na análise financeira. O ML também oferece outros benefícios, conforme discutido neste artigo. Portanto, o ML é muito benéfico para os negócios e deve ser adotado.