8 причин, по которым машинное обучение важно для бизнеса

Потенциал машинного обучения делает его еще более популярным в технологической отрасли. Все больше предприятий используют эту технологию в своей деятельности, чтобы повысить общую производительность и получить конкурентное преимущество на рынке. В этой статье обсуждаются восемь причин, почему машинное обучение важно для бизнеса.

Как работает машинное обучение

Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта (ИИ), использующее алгоритмы. Это позволяет компьютерам учиться на данных, не полагаясь на программирование на основе правил. Машинное обучение позволяет компьютерам работать и вести себя без определенного набора инструкций для каждого действия, а также позволяет им расти и развиваться самостоятельно с течением времени.

Он помогает компьютерам в обработке данных, изучая и анализируя данные, выявляя закономерности и вынося суждения с минимальным участием человека. Важно отметить, что поведение модели машинного обучения в производственной среде зависит от входных данных, переданных ей во время прогнозирования. Это также зависит от постоянного мониторинга модели ML, поэтому MLOps важны.

Операции машинного обучения (MLOps) — это набор методов совместной работы и общения специалистов по данным и экспертов по операциям. Применение этих рекомендаций повышает качество, упрощает управление и автоматизирует развертывание машинного обучения.

Платформы MLOps обеспечивают сквозной процесс разработки машинного обучения для проектирования, создания и управления программным обеспечением на основе машинного обучения, которое является воспроизводимым, тестируемым и развиваемым.

8 преимуществ машинного обучения для бизнеса

1. Он обеспечивает автоматизацию, которая ускоряет бизнес-операции

Машинное обучение позволяет фирмам автоматизировать операции, создавая прогнозные модели данных. Например, ML можно использовать для автоматизации процессов учета товарно-материальных запасов. Это помогает повысить корпоративную производительность при одновременном снижении вероятности ошибки.

Кроме того, некоторые малые и крупные предприятия, основанные на продуктах и ​​услугах, используют чат-ботов на своих веб-сайтах, чтобы инициировать общение с клиентами и отвечать на их вопросы. В любом случае, эти чат-боты и голосовые боты — не что иное, как представитель службы поддержки, который работает на вас 24 часа в сутки, 7 дней в неделю.

2. Это может помочь предприятиям сократить расходы

Машинное обучение значительно снизило операционные расходы, особенно в случае поддержки клиентов. Машинное обучение, которое увеличивает скорость и эффективность обслуживания клиентов, заменило наем огромного количества сотрудников службы поддержки и оплату чрезмерных телефонных расходов.

Клиенты могут автоматически получать нужную информацию по значительно сниженной цене, используя автоматизированные системы реагирования на запросы клиентов, планирование ответов по электронной почте и сообщений в социальных сетях, а также внедрение чат-ботов, среди прочего. Узнайте, как создавать чат-ботов Robotic Process Automation от экспертов на сертификационном курсе UiPath .

3. Машинное обучение помогает обеспечить безопасность

Кибератаки, сетевые вторжения и другие недостатки безопасности часто происходят без предупреждения в режиме реального времени, что оставляет мало времени для реагирования. Для предприятий крайне важно заблаговременно обнаруживать и предотвращать вторжения в сеть, прежде чем они приведут к перебоям в обслуживании или утечке данных.

Алгоритмы машинного обучения могут отслеживать поведение сети в режиме реального времени и выявлять аномалии, позволяя автоматически принимать превентивные меры. Кроме того, когда алгоритмы машинного обучения заменяют ручные методы и анализ, состояние кибербезопасности со временем улучшается.

Мошенничество с электронной почтой и фишинговые атаки можно предотвратить с помощью машинного обучения. Все входящие электронные письма постоянно отслеживаются программным обеспечением, которое, среди прочего, ищет закономерности в отправителях, IP-адресах, содержании и ссылках. Затем он может идентифицировать, изолировать или устранить любые потенциальные опасности.

4. Обеспечивает эффективный маркетинг

Машинное обучение помогает компаниям экономить время и деньги в маркетинговой индустрии. Машинное обучение может стать фантастическим и эффективным мультипликатором в маркетинговых кампаниях.

Машинное обучение может помочь обеспечить эффективный маркетинг, предоставляя следующее:

• Включение непрерывного обмена сообщениями
• Включение шаблонов и изменений в поведении клиентов
• Включение персонализированных маркетинговых стратегий, даже если у вас нет предыдущего маркетингового опыта

5. Это повышает удовлетворенность клиентов

Предприятия стали более ориентированными на потребителя, поскольку были внедрены автоматизированные процедуры. Чтобы выделиться среди конкурентов, удовлетворяя потребности ваших клиентов, вы, как владелец бизнеса, должны сначала понять требования ваших клиентов.

Есть большая вероятность, что вы потеряете потенциальных клиентов из-за конкуренции, если не предоставите то, что нужно людям. Чтобы разгадать загадку потребительских предпочтений, машинное обучение имеет решающее значение.

В настоящее время машинное обучение используется для улучшения качества обслуживания клиентов, что приводит к повышению их лояльности. Это делается путем изучения покупательских привычек клиента. Эта технология уже используется несколькими организациями по всему миру.

Поведение клиентов при покупке и история просмотров оцениваются с помощью MI на веб-сайтах онлайн-бизнеса и социальных сетей. Затем на основе этой информации он создает рекомендации, разбивает историю покупок и поиска и предлагает различные товары для покупки.

Google и несколько других крупных веб-сайтов используют эту технологию. Возможно, вы заметили, что при использовании таких веб-сайтов, как YouTube или LinkedIn, вы часто получаете рекомендации о новых товарах для покупки или людях, с которыми можно связаться. Машинное обучение используется для обработки рекламы и предложений друзей.

6. Это помогает компаниям принимать решения в режиме реального времени

Потенциал больших данных быстро расширяется, что требует сопоставления потребителей и поставщиков (покупателей и продавцов) в режиме реального времени. Компании больше не могут полагаться на интуицию при принятии решений; вместо этого они должны полагаться на данные и аналитику, чтобы принимать более быстрые решения с учетом контекста.

Делая важные выводы из данных, машинное обучение позволяет компаниям настраивать свои продукты в режиме реального времени. Например, Amazon Personalize — это инструмент машинного обучения, который повышает заинтересованность потребителей, предоставляя персонализированные рекомендации по продуктам и контенту, настраиваемые результаты поиска и целевые маркетинговые стимулы.

7. Это помогает с финансовым анализом

Финансовый анализ — это то, что исследует весь ваш бизнес-портфель, что вы не можете опровергнуть. Теперь организации могут повысить эффективность и расширить свою деятельность с максимальной устойчивостью, используя качественные и количественные методологии машинного обучения.

В настоящее время машинное обучение может применяться в финансовых исследованиях благодаря огромному количеству количественных и надежных исторических данных. Управление портфелем, алгоритмическая торговля, андеррайтинг кредитов и обнаружение мошенничества — все это области, в которых машинное обучение уже используется в финансах.

8. Это помогает с оценкой трудовых рисков

Машинное обучение может обрабатывать огромные объемы данных, которые перегрузили бы целую команду технических специалистов, что позволяет ему выполнять такие задачи, как профилирование новых потребителей или обнаружение мошенничества. Эта информация также может помочь владельцам бизнеса решить, когда инвестировать в новое оборудование или когда лучше взять его в аренду. Короче говоря, машинное обучение может дать достаточно данных, чтобы позволить небольшой организации сократить количество рабочей силы, необходимой для оценки рисков.

Вывод

Организации могут использовать машинное обучение для повышения производительности и снижения затрат. ML также обеспечивает эффективный маркетинг и снижает затраты бизнеса. Это помогает предприятиям принимать решения в режиме реального времени и помогает с финансовым анализом. ML также предоставляет другие преимущества, описанные в этой статье. Поэтому машинное обучение очень полезно для бизнеса и должно быть принято.