Aplicații de învățare automată pentru afaceri

Învățarea automată a avansat de la epoca science fiction-ului la o componentă majoră a întreprinderilor moderne, mai ales că întreprinderile din aproape toate sectoarele folosesc diverse tehnologii de învățare automată. De exemplu, industria sănătății utilizează aplicații de business de învățare automată pentru a realiza diagnostice mai precise și pentru a oferi un tratament mai bun pacienților lor.

Comercianții cu amănuntul folosesc, de asemenea, învățarea automată pentru a trimite bunurile și produsele potrivite la magazinele potrivite înainte de epuizarea stocului. Cercetătorii medicali nu sunt, de asemenea, lăsați în afară atunci când vine vorba de utilizarea învățării automate, deoarece mulți introduc medicamente mai noi și mai eficiente cu ajutorul acestei tehnologii. Multe cazuri de utilizare apar din toate sectoarele, deoarece învățarea automată este implementată în logistică, producție, ospitalitate, călătorii și turism, energie și utilități.

Iată cele 10 utilizări obișnuite ale învățării automate utilizate în afaceri pentru a rezolva probleme și a oferi beneficii tangibile de afaceri

1. Sisteme de chatbot în timp real

   Chatbot-urile sunt una dintre cele mai importante forme de automatizare. Ei au redus decalajul de comunicare dintre oameni și tehnologie, făcându-ne posibilă comunicarea cu mașini care apoi pot executa acțiuni în conformitate cu cerințele sau solicitările exprimate de indivizi. Primele generații de chatboți au fost concepute pentru a urma regulile scriptate care îi instruiau pe roboți cu privire la acțiunile de executat pe baza anumitor cuvinte cheie.

   Cu toate acestea, ML (învățarea automată) și NLP (prelucrarea limbajului natural), care sunt o altă parte a corpului tehnologic AI, permit chatbot-urilor să fie mai productivi și mai interactivi. Aceste noi seturi de chatboți răspund mai bine nevoilor utilizatorilor și comunică din ce în ce mai mult ca ființe umane reale. Câteva exemple remarcabile de chatboți contemporani includ următoarele: Alexa, Google Assistant, Siri, Watson Assistant și platforme de chat la cererea călăreților.

2. Sprijin decizional

   Acesta este un alt aspect în care aplicațiile de business de învățare automată pot ajuta organizațiile să transforme cea mai mare parte a datelor pe care le dețin în informații utile și executabile care oferă valoare. În acest domeniu, algoritmii care au fost antrenați pe mai multe seturi de date relevante și date istorice sunt capabili să analizeze informații și să proceseze numeroase scenarii posibile la o scară și o viteză imposibilă pentru oameni de a recomanda cel mai bun curs de acțiune de adoptat. Sistemele de sprijin pentru decizii sunt utilizate în mai multe sectoare industriale, dintre care unele includ: industria sănătății, sectorul agricol și afaceri.

3. Motoare de recomandare a clienților

   ML alimentează motoarele de recomandare a clienților create pentru a oferi experiențe personalizate și pentru a îmbunătăți experiența generală a clienților. Aici, algoritmii analizează punctele de date despre fiecare client, inclusiv achizițiile anterioare ale clientului și alte seturi de date, cum ar fi tendințele demografice, inventarul actual al unei organizații și istoriile de achiziții ale altor clienți, pentru a ști ce servicii și produse să ofere ca recomandări fiecăruia. client individual. Următoarele sunt câteva exemple de afaceri ale căror modele de întreprindere se bazează pe motoare de recomandare: Amazon, Walmart, Netflix și YouTube.

4. Modelarea ratei clienților

   Companiile folosesc, de asemenea, învățarea automată și inteligența artificială pentru a identifica când loialitatea unui client începe să scadă și pentru a găsi strategii pentru a o rezolva. În acest caz de utilizare, aplicațiile de business îmbunătățite de învățare automată ajută companiile să facă față uneia dintre cele mai lungi și mai frecvente probleme ale întreprinderii: ratarea clienților.

   În acest fel, algoritmii identifică tendințele în volume masive de vânzări, date istorice și demografice pentru a identifica și înțelege motivul din spatele pierderii de clienți a unei companii. Apoi, organizația poate folosi capacitățile ML pentru a evalua modelele în rândul clienților existenți pentru a afla care clienți sunt susceptibili să abandoneze afacerea și să plece altundeva, să identifice motivele din spatele deciziei acelor clienți de a pleca și apoi să determine pașii necesari pe care ar trebui să ia afacerea. pentru a le retine.

   Următoarele companii sunt exemple de afaceri care utilizează modelarea abandonului: The Wall Street Journal, Bloomberg News, The New York Times, Spotify, HBO, Amazon, Netflix, Salesforce și Adobe.

5. Strategii de prețuri dinamice sau la cerere

   Companiile pot începe să își analizeze datele istorice privind prețurile alături de seturi de date pe o multitudine de alte variabile pentru a înțelege modul în care anumite dinamici – de la sezon la vreme până la ora din zi – influențează cererea de produse și servicii.

   

   Algoritmii ML pot învăța din astfel de date și pot combina informațiile cu mai multe date despre consumatori și piață pentru a ajuta companiile să își prețuiască în mod dinamic produsele în conformitate cu acele variabile largi și numeroase - o tactică care le permite companiilor să își maximizeze veniturile.

   Cel mai evident exemplu de prețuri la cerere sau de prețuri dinamice poate fi văzut în sectorul transporturilor. Creșterea prețurilor la Bolt și Uber exemplifica acest lucru.

6. Segmentarea clienților și cercetarea pieței

   Nu numai că aplicațiile de business de învățare automată ajută companiile în stabilirea prețurilor; de asemenea, ajută companiile să furnizeze bunurile și serviciile adecvate zonelor corespunzătoare, la momentul potrivit, prin segmentarea clienților și planificarea predictivă a inventarului.

   De exemplu, comercianții cu amănuntul folosesc ML pentru a prezice inventarul care se va vinde cel mai mult în care dintre punctele sale de desfacere, în funcție de condițiile sezoniere care influențează un anumit punct de vânzare, demografia acelei zone și alte puncte de date - cum ar fi știrile în tendințe de pe rețelele sociale. Această aplicație de învățare automată poate fi folosită de toată lumea! De la industria asigurărilor la Starbucks.

7. Detectarea fraudei

   Capacitatea învățării automate de a descifra modele – și de a detecta imediat anomaliile care se manifestă în afara acestor tendințe – îl face un instrument excelent pentru identificarea activităților frauduloase.

   De fapt, companiile din sectorul financiar folosesc cu succes ML în acest aspect de ani de zile. Utilizarea aplicațiilor de afaceri ale mașinilor în detectarea fraudelor poate fi observată în următoarele industrii: retail, jocuri, călătorii și servicii financiare.

8. Clasificarea imaginilor și recunoașterea imaginilor

   Companiile au început să apeleze la rețele neuronale, deep learning și machine learning pentru a le ajuta să dea sens imaginilor. Aplicarea acestei tehnologii de învățare automată este largă – de la intenția Facebook de a eticheta imaginile postate pe platforma sa, la impulsul echipelor de securitate de a detecta activități criminale în timp real, până la nevoia de mașini automate pentru a vedea drumul.

9. Eficiențe operaționale

   În timp ce unele cazuri de utilizare ML au o specializare ridicată, o mulțime de companii adoptă tehnologia pentru a le ajuta în gestionarea proceselor de rutină ale întreprinderii, cum ar fi dezvoltarea de software și tranzacțiile financiare. Potrivit lui Guptill, „Cele mai răspândite cazuri de utilizare din experiența mea (până acum) sunt în organizațiile financiare ale întreprinderilor, sistemele și procesele de producție și, cel mai impactant, dezvoltarea și testarea software-ului.

   Și aproape toate cazurile apar în cadrul muncii groaznice”. ML este folosit de mai multe departamente de afaceri pentru a crește eficiența, inclusiv echipele de operațiuni, firmele și departamentele financiare și departamentele IT care pot utiliza învățarea automată ca o componentă a automatizării testării software pentru a crește și a îmbunătăți considerabil acest proces.

10. Extragerea datelor

    ML cu procesarea limbajului natural va aduna automat piese cruciale de informații structurate din documente, chiar dacă datele necesare sunt stocate în formate semistructurate sau nestructurate. Companiile pot folosi această aplicație ML pentru a procesa orice, de la facturi la documente fiscale la contracte legale, ceea ce duce la o acuratețe sporită și o eficiență mai mare în astfel de procese și, în consecință, eliberând angajații umani de sarcini monotone și repetitive.

Gânduri finale

În total, aplicațiile de business de învățare automată sunt utilizate rapid în afaceri din multe motive grozave. Acestea îmbunătățesc acuratețea și reduc erorile, accelerează procesul de lucru și fac experiența generală plăcută atât pentru clienți, cât și pentru angajați.

Acesta este motivul pentru care mai multe companii orientate spre inovare caută modalități de a încorpora învățarea automată pentru a genera noi oportunități de afaceri care să-și facă marca să iasă în evidență pe piață. Alăturați-vă unora dintre mărcile de top din lume pentru a valorifica oportunitățile abundente oferite de aplicațiile de afaceri ML astăzi.

Alte resurse utile:

Lista de algoritmi de învățare automată pe care experții ar trebui să-i cunoască

Învățare profundă vs învățare automată: diferența

Beneficiile învățării automate pentru CMO

Data Science vs Machine Learning: Care este diferența?

Diferența dintre inteligența artificială și învățarea automată