8 motive pentru care învățarea automată este importantă pentru afaceri

Potențialul învățării automate îl face să devină și mai popular în industria tehnologiei. Mai multe companii folosesc această tehnologie în operațiunile lor pentru a crește performanța generală și pentru a obține un avantaj competitiv pe piață. Acest articol discută opt motive pentru care învățarea automată este importantă pentru afaceri.

Cum funcționează învățarea automată

Învățarea automată este o aplicație a inteligenței artificiale (AI) care utilizează algoritmi. Acestea permit computerelor să învețe din date fără a fi nevoite să se bazeze pe programarea bazată pe reguli. Învățarea automată permite computerelor să funcționeze și să se comporte fără un set specific de instrucțiuni pentru fiecare activitate și le permite să crească și să evolueze singure în timp.

Acesta ajută computerele în procesarea datelor prin învățarea și analizarea datelor, identificarea tiparelor și emiterea de judecăți cu participarea umană minimă. În mod esențial, comportamentul modelului ML în producție depinde de datele de intrare care îi sunt date la momentul predicției. Depinde și de monitorizarea constantă a modelului ML, de aceea MLOps este important.

Operațiunile de învățare automată (MLOps) reprezintă un set de metode pentru ca oamenii de știință în date și experții în operațiuni să colaboreze și să comunice. Aplicarea acestor bune practici îmbunătățește calitatea, eficientizează managementul și automatizează implementarea învățării automate.

Platformele MLOps oferă un proces de dezvoltare a învățării automate end-to-end pentru proiectarea, construirea și gestionarea software-ului bazat pe ML, care este reproductibil, testabil și evolutiv.

8 beneficii ale învățării automate pentru afaceri

1. Oferă automatizare care accelerează operațiunile de afaceri

ML permite firmelor să automatizeze operațiunile prin construirea de modele de date predictive. De exemplu, ML poate fi folosit pentru a automatiza procesele de înregistrare a stocurilor. Acest lucru ajută la îmbunătățirea productivității corporative, reducând în același timp marja de eroare.

De asemenea, mai multe întreprinderi mici și mari bazate pe produse și servicii folosesc chatbot pe site-urile lor web pentru a iniția comunicarea cu clienții și a răspunde la întrebările acestora. În orice caz, acești chatbot și roboți vocali nu sunt nimic mai puțin decât un reprezentant al serviciului pentru clienți care lucrează pentru tine 24 de ore pe zi, 7 zile pe săptămână.

2. Poate ajuta companiile să reducă costurile

Învățarea automată a redus semnificativ costurile de operare, în special în cazul asistenței clienților. Învățarea automată, care crește viteza și eficacitatea asistenței pentru clienți, a înlocuit angajarea unui număr mare de angajați de asistență pentru clienți și plata cheltuielilor excesive cu telefonul.

Clienții pot fi îndrumați către informațiile adecvate în mod automat, la un cost mult redus, folosind sisteme automate de răspuns ale clienților, programarea răspunsurilor la e-mail și a postărilor pe rețelele sociale și introducerea de chatbot, printre altele. Aflați cum să creați chatbot-uri de automatizare a proceselor robotizate de la experți prin cursul de certificare UiPath .

3. ML ajută la asigurarea securității

Atacurile cibernetice, invaziile de rețea și alte defecte de securitate apar frecvent fără avertisment în timp real, oferind puțin timp pentru a reacționa. Este esențial pentru companii să detecteze și să prevină în mod proactiv intruziunile în rețea înainte ca acestea să ducă la întreruperi ale serviciului sau scurgeri de date.

Algoritmii de învățare automată pot monitoriza comportamentul rețelei în timp real și pot identifica anomalii, permițând luarea automată a acțiunilor preventive. În plus, atunci când algoritmii de învățare automată înlocuiesc metodele și analiza manuale, starea securității cibernetice se îmbunătățește în timp.

Frauda prin e-mail și atacurile de phishing pot fi prevenite atât prin învățarea automată. Toate e-mailurile primite sunt monitorizate continuu de software, care caută modele în expeditori, adrese IP, conținut și linkuri, printre altele. Apoi poate identifica, izola sau elimina orice pericol potențial.

4. Oferă marketing eficient

ML ajută companiile să economisească timp și bani în industria de marketing. Învățarea automată are potențialul de a fi un multiplicator fantastic și eficient în campaniile de marketing.

Învățarea automată poate ajuta la asigurarea unui marketing eficient, oferind următoarele:

• Activarea mesajelor continue
• Activarea modelelor și schimbărilor în comportamentul clienților
• Activarea strategiilor de marketing personalizate chiar dacă nu este disponibilă nicio experiență anterioară de marketing

5. Îmbunătățește satisfacția clienților

Afacerile au devenit mai centrate pe consumator pe măsură ce au fost implementate proceduri automate. Pentru a te diferenția de concurență prin satisfacerea dorințelor clienților tăi, tu, în calitate de proprietar de afaceri, trebuie mai întâi să înțelegi cerințele clienților tăi.

Există șanse mari să pierdeți clienți potențiali în fața concurenței dacă nu oferiți ceea ce își doresc oamenii. Pentru a dezlega puzzle-ul preferințelor consumatorilor, învățarea automată este crucială.

ML este acum folosit pentru a îmbunătăți experiența clienților, ceea ce duce la o loialitate sporită a clienților. Se realizează analizând obiceiurile de cumpărare ale clientului. Această tehnologie a fost deja folosită de mai multe organizații din întreaga lume.

Comportamentele de cumpărare ale clienților și istoricul de navigare sunt evaluate folosind MI pe site-urile de afaceri online și rețelele sociale. Apoi, pe baza acestor informații, creează recomandări, descompune istoricul de achiziții și căutări și sugerează diferite articole de cumpărat.

Google și alte câteva site-uri web importante folosesc această tehnologie. Este posibil să fi observat că atunci când utilizați site-uri web precum YouTube sau LinkedIn, primiți frecvent recomandări pentru bunuri noi de cumpărat sau persoane cu care să vă conectați. Învățarea automată este folosită pentru a procesa reclamele și sugestiile de prieteni.

6. Ajută companiile să ia decizii în timp real

Potențialul datelor mari se extinde rapid, necesitând potrivirea în timp real a consumatorilor și furnizorilor (cumpărători și vânzători). Afacerile nu se mai pot baza pe sentimente pentru a judeca; în schimb, trebuie să se bazeze pe date și analize pentru a lua decizii mai rapide, bazate pe context.

Deducând informații importante din date, învățarea automată permite companiilor să ofere personalizare în timp real a produselor lor. Amazon Personalize, de exemplu, este un instrument de învățare automată care stimulează implicarea consumatorilor, oferind recomandări personalizate de produse și conținut, rezultate de căutare personalizate și stimulente de marketing direcționate.

7. Ajută la analiza financiară

Analiza financiară este ceva care vă examinează întregul portofoliu de afaceri, pe care nu îl puteți respinge. Acum este posibil ca organizațiile să-și sporească eficiența și să-și dezvolte operațiunile cu cea mai mare rezistență folosind metodologiile calitative și cantitative ale ML.

ML poate fi aplicat în prezent în cercetarea financiară datorită unor cantități enorme de date istorice cantitative și fiabile. Gestionarea portofoliului, tranzacționarea algoritmică, subscrierea de împrumuturi și detectarea fraudei sunt toate domeniile în care învățarea automată este deja folosită în finanțe.

8. Ajută la evaluarea riscului de muncă

Învățarea automată poate procesa o cantitate masivă de date care ar copleși o întreagă echipă de tehnicieni, permițându-i să facă sarcini precum profilarea noilor consumatori sau detectarea fraudelor. Aceste informații pot ajuta, de asemenea, proprietarii de afaceri să decidă când să investească în echipamente noi sau când este momentul optim pentru angajare. Pe scurt, învățarea automată poate oferi suficiente date pentru a permite unei mici organizații să reducă cantitatea de forță de muncă necesară pentru evaluarea riscurilor.

Concluzie

Organizațiile pot folosi învățarea automată pentru a crește productivitatea și a reduce costurile. ML oferă, de asemenea, un marketing eficient și reduce costurile de afaceri. Ajută companiile să ia decizii în timp real și ajută la analiza financiară. ML oferă, de asemenea, alte beneficii, așa cum se discută în acest articol. Prin urmare, ML este foarte benefic pentru afaceri și ar trebui adoptat.