Aplicativos de aprendizado de máquina para negócios
Publicados: 2021-05-11O aprendizado de máquina avançou da era da ficção científica para um componente importante das empresas modernas, especialmente porque as empresas em quase todos os setores usam várias tecnologias de aprendizado de máquina. Por exemplo, o setor de saúde está utilizando aplicativos de negócios de aprendizado de máquina para obter diagnósticos mais precisos e fornecer melhor tratamento aos seus pacientes.
Os varejistas também usam o aprendizado de máquina para enviar os bens e produtos certos para as lojas certas antes que eles se esgotem. Os pesquisadores médicos também não ficam de fora quando se trata de usar o aprendizado de máquina, pois muitos introduzem medicamentos mais novos e eficazes com a ajuda dessa tecnologia. Muitos casos de uso estão surgindo em todos os setores à medida que o aprendizado de máquina está sendo implementado em logística, manufatura, hotelaria, viagens e turismo, energia e serviços públicos.
Aqui estão os 10 usos comuns do aprendizado de máquina usados nos negócios para resolver problemas e fornecer benefícios comerciais tangíveis
Sistemas de chatbot em tempo real
Os chatbots são uma das principais formas de automação. Eles fecharam a lacuna de comunicação entre humanos e tecnologia, tornando possível nos comunicarmos com máquinas que podem executar ações de acordo com os requisitos ou solicitações expressas por indivíduos. As primeiras gerações de chatbots foram projetadas para seguir regras de script que instruíam os bots sobre quais ações executar com base em determinadas palavras-chave.
No entanto, ML (machine learning) e NLP (natural language processing), que são outra parte do corpo da tecnologia de IA, permitem que os chatbots sejam mais produtivos e interativos. Esses novos conjuntos de chatbots respondem melhor às necessidades dos usuários e se comunicam cada vez mais como seres humanos reais. Alguns exemplos notáveis de chatbots contemporâneos incluem o seguinte: Alexa, Google Assistant, Siri, Watson Assistant e plataformas de bate-papo no serviço de solicitação dos passageiros.
Apoio à decisão
Esse é outro aspecto em que os aplicativos de negócios de aprendizado de máquina podem ajudar as organizações a transformar a maior parte dos dados que possuem em insights úteis e executáveis que oferecem valor. Nesta área, algoritmos que foram treinados em vários conjuntos de dados relevantes e dados históricos são capazes de analisar informações e processar inúmeros cenários possíveis em uma escala e velocidade impossíveis para humanos recomendarem o melhor curso de ação a ser adotado. Os sistemas de apoio à decisão estão sendo usados em vários setores da indústria, alguns dos quais incluem: setor de saúde, setor agrícola e negócios.
Mecanismos de recomendação de clientes
O ML potencializa os mecanismos de recomendação do cliente criados para oferecer experiências personalizadas e melhorar a experiência geral do cliente. Aqui, os algoritmos analisam pontos de dados sobre cada cliente, incluindo compras anteriores do cliente e outros conjuntos de dados, como tendências demográficas, estoque atual de uma organização e históricos de compras de outros clientes, a fim de saber quais serviços e produtos oferecer como recomendações para cada um. cliente individual. A seguir estão alguns exemplos de empresas cujos modelos empresariais são baseados em mecanismos de recomendação: Amazon, Walmart, Netflix e YouTube.
Modelagem de churn de clientes
As empresas também utilizam aprendizado de máquina e IA para identificar quando a fidelidade de um cliente está começando a diminuir e encontrar estratégias para resolvê-lo. Nesse caso de uso, os aplicativos de negócios de aprendizado de máquina aprimorados ajudam as empresas a lidar com um dos problemas corporativos mais longos e comuns: a perda de clientes.
Dessa forma, os algoritmos identificam tendências em grandes volumes de vendas, dados históricos e demográficos para identificar e entender o motivo por trás da perda de clientes de uma empresa. A organização pode então usar os recursos de ML para avaliar padrões entre os clientes existentes para descobrir quais clientes provavelmente abandonarão o negócio e ir para outro lugar, identificar os motivos por trás da decisão desses clientes de sair e, em seguida, determinar as etapas necessárias que a empresa deve tomar para retê-los.
As seguintes empresas são exemplos de negócios que utilizam modelagem de rotatividade: The Wall Street Journal, Bloomberg News, The New York Times, Spotify, HBO, Amazon, Netflix, Salesforce e Adobe.
Estratégias de preços dinâmicos ou de demanda
As empresas podem começar a minerar seus dados históricos de preços junto com conjuntos de dados em uma infinidade de outras variáveis para entender como algumas dinâmicas específicas – da estação ao clima e à hora do dia – influenciam a demanda por produtos e serviços.
Os algoritmos de ML podem aprender com esses dados e combinar o insight com mais dados do consumidor e do mercado para ajudar as empresas a precificar dinamicamente seus produtos de acordo com essas variáveis amplas e abundantes - uma tática que eventualmente permite que as empresas maximizem sua receita.
O exemplo mais evidente de precificação de demanda ou precificação dinâmica pode ser visto no setor de transporte. Os preços de pico na Bolt e Uber exemplificam isso.
Segmentação de clientes e pesquisa de mercado
Os aplicativos de negócios de aprendizado de máquina não apenas ajudam as empresas a definir preços; eles também auxiliam as empresas a fornecer os bens e serviços apropriados para as áreas apropriadas no momento apropriado por meio de segmentação de clientes e planejamento de estoque preditivo.
Por exemplo, os varejistas utilizam o ML para prever o estoque que venderá mais em qual de seus pontos de venda, dependendo das condições sazonais que influenciam um determinado ponto de venda, a demografia dessa área e outros pontos de dados – como as notícias de tendências nas mídias sociais. Este aplicativo de aprendizado de máquina pode ser usado por todos! Do setor de seguros à Starbucks.
Detecção de fraude
A capacidade do aprendizado de máquina de decifrar padrões – e detectar imediatamente anomalias que se manifestam fora dessas tendências – o torna uma excelente ferramenta para identificar atividades fraudulentas.
De fato, as empresas do setor financeiro vêm utilizando com sucesso o ML nesse aspecto há anos. O uso de aplicativos de negócios de máquinas na detecção de fraudes pode ser visto nos seguintes setores: varejo, jogos, viagens e serviços financeiros.
Classificação e reconhecimento de imagens
As empresas começaram a recorrer a redes neurais, aprendizado profundo e aprendizado de máquina para ajudá-los a entender as imagens. A aplicação dessa tecnologia de aprendizado de máquina é ampla – desde a intenção do Facebook de marcar fotos postadas em sua plataforma, até a movimentação de equipes de segurança para detectar atividades criminosas em tempo real, até a necessidade de carros automatizados para ver a estrada.
Eficiências operacionais
Embora alguns casos de uso de ML tenham uma alta especialização, muitas empresas estão adotando a tecnologia para auxiliá-los no gerenciamento de processos corporativos de rotina, como desenvolvimento de software e transações financeiras. De acordo com Guptill, “Os casos de uso mais vistos em minha experiência (até agora) estão em organizações de finanças corporativas, sistemas e processos de fabricação e, com maior impacto, desenvolvimento e teste de software.
E quase todos os casos ocorrem dentro do trabalho pesado”. O ML é usado por vários departamentos de negócios para aumentar a eficiência, incluindo equipes de operações, empresas e departamentos financeiros e departamentos de TI que podem utilizar o aprendizado de máquina como um componente de sua automação de teste de software para aumentar e aprimorar muito esse processo.
Extração de dados
O ML com processamento de linguagem natural reunirá automaticamente partes cruciais de informações estruturadas de documentos, mesmo que os dados necessários sejam armazenados em formatos semiestruturados ou não estruturados. As empresas podem usar este aplicativo de ML para processar qualquer coisa, desde faturas a documentos fiscais e contratos legais, levando a uma maior precisão e maior eficiência nesses processos e, consequentemente, liberando os funcionários humanos de tarefas monótonas e repetitivas.
Pensamentos finais
Ao todo, os aplicativos de negócios de aprendizado de máquina estão sendo usados rapidamente nas empresas por muitos motivos. Eles melhoram a precisão e reduzem os erros, aceleram o processo de trabalho e tornam a experiência geral agradável para clientes e funcionários.
É por isso que as empresas mais orientadas para a inovação estão procurando maneiras de incorporar o aprendizado de máquina para gerar novas oportunidades de negócios que farão com que sua marca se destaque no mercado. Junte-se a algumas das marcas líderes mundiais para aproveitar as inúmeras oportunidades oferecidas pelos aplicativos de negócios de ML hoje.
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