Приложения машинного обучения для бизнеса
Опубликовано: 2021-05-11Машинное обучение продвинулось от эпохи научной фантастики до основного компонента современных предприятий, тем более что предприятия практически во всех секторах используют различные технологии машинного обучения. Например, отрасль здравоохранения использует бизнес-приложения машинного обучения для более точной диагностики и улучшения лечения своих пациентов.
Ритейлеры также используют машинное обучение, чтобы отправлять нужные товары и продукты в нужные магазины до того, как они закончатся. Исследователи-медики также не остаются в стороне, когда дело доходит до использования машинного обучения, поскольку многие из них внедряют новые и более эффективные лекарства с помощью этой технологии. Многие варианты использования появляются во всех секторах, поскольку машинное обучение внедряется в логистике, производстве, гостиничном бизнесе, путешествиях и туризме, энергетике и коммунальных услугах.
Вот 10 распространенных способов использования машинного обучения в бизнесе для решения проблем и получения ощутимых преимуществ для бизнеса.
Системы чат-ботов в реальном времени
Чат-боты — одна из передовых форм автоматизации. Они закрыли коммуникационный разрыв между людьми и технологиями, предоставив нам возможность общаться с машинами, которые затем могут выполнять действия в соответствии с требованиями или запросами, озвученными людьми. Первые поколения чат-ботов были разработаны, чтобы следовать правилам сценариев, которые инструктировали ботов о том, какие действия выполнять на основе определенных ключевых слов.
Однако ML (машинное обучение) и NLP (обработка естественного языка), которые являются еще одной частью технологии ИИ, позволяют чат-ботам быть более продуктивными и более интерактивными. Эти новые наборы чат-ботов лучше реагируют на потребности пользователей и общаются все больше как настоящие люди. Некоторые замечательные примеры современных чат-ботов включают следующее: Alexa, Google Assistant, Siri, Watson Assistant и чат-платформы в службе запросов пассажиров.
Поддержка при принятии решения
Это еще один аспект, в котором бизнес-приложения машинного обучения могут помочь организациям превратить большую часть имеющихся у них данных в полезную и исполняемую информацию, представляющую ценность. В этой области алгоритмы, обученные на нескольких соответствующих наборах данных и исторических данных, способны анализировать информацию и обрабатывать многочисленные возможные сценарии с масштабом и скоростью, которые не позволяют людям рекомендовать наилучший план действий. Системы поддержки принятия решений используются в нескольких отраслях промышленности, некоторые из которых включают в себя: отрасль здравоохранения, сельскохозяйственный сектор и бизнес.
Механизмы рекомендаций клиентов
Машинное обучение поддерживает механизмы рекомендаций для клиентов, созданные для обеспечения индивидуального взаимодействия и улучшения общего качества обслуживания клиентов. Здесь алгоритмы анализируют точки данных о каждом клиенте, включая предыдущие покупки клиента, и другие наборы данных, такие как демографические тенденции, текущие запасы организации и истории покупок других клиентов, чтобы узнать, какие услуги и продукты предлагать в качестве рекомендаций каждому. индивидуальный заказчик. Ниже приведены несколько примеров предприятий, корпоративные модели которых основаны на механизмах рекомендаций: Amazon, Walmart, Netflix и YouTube.
Моделирование оттока клиентов
Компании также используют машинное обучение и ИИ, чтобы определить, когда лояльность клиентов начинает снижаться, и найти стратегии для решения этой проблемы. В этом случае бизнес-приложения с усовершенствованным машинным обучением помогают компаниям справиться с одной из самых давних и наиболее распространенных корпоративных проблем: оттоком клиентов.
Таким образом, алгоритмы определяют тенденции в огромных объемах продаж, исторических и демографических данных, чтобы точно определить и понять причину потери клиентов компанией. Затем организация может использовать возможности машинного обучения для оценки закономерностей среди существующих клиентов, чтобы выяснить, какие клиенты, скорее всего, откажутся от бизнеса и уйдут куда-то еще, определить причины решения этих клиентов уйти, а затем определить необходимые шаги, которые должен предпринять бизнес. для того, чтобы сохранить их.
Следующие компании являются примерами предприятий, которые используют моделирование оттока: The Wall Street Journal, Bloomberg News, The New York Times, Spotify, HBO, Amazon, Netflix, Salesforce и Adobe.
Стратегии динамического ценообразования или ценообразования по требованию
Компании могут начать собирать свои исторические данные о ценах вместе с наборами данных по множеству других переменных, чтобы понять, как определенная динамика — от сезона до погоды и времени суток — влияет на спрос на продукты и услуги.
Алгоритмы машинного обучения могут извлекать уроки из таких данных и объединять их с дополнительными потребительскими и рыночными данными, чтобы помочь предприятиям динамически оценивать свои продукты в соответствии с этими широкими и многочисленными переменными — тактика, которая в конечном итоге позволяет предприятиям максимизировать свой доход.
Наиболее очевидный пример ценообразования по требованию или динамического ценообразования можно увидеть в транспортном секторе. Это иллюстрирует резкий скачок цен в Bolt и Uber.
Сегментация клиентов и исследование рынка
Бизнес-приложения машинного обучения не только помогают предприятиям устанавливать цены; они также помогают предприятиям поставлять соответствующие товары и услуги в соответствующие области в нужное время посредством сегментации клиентов и прогнозного планирования запасов.
Например, ритейлеры используют машинное обучение для прогнозирования товаров, которые будут продаваться больше всего, в какой из торговых точек в зависимости от сезонных условий, влияющих на конкретную торговую точку, демографических данных в этой области и других данных, таких как популярные новости в социальных сетях. Это приложение для машинного обучения может использовать каждый! От страховой индустрии до Starbucks.
Обнаружение мошенничества
Способность машинного обучения расшифровывать закономерности и немедленно обнаруживать аномалии, выходящие за рамки этих тенденций, делает его отличным инструментом для выявления мошеннических действий.
На самом деле, предприятия финансового сектора успешно используют ML в этом аспекте в течение многих лет. Использование машинных бизнес-приложений для обнаружения мошенничества можно увидеть в следующих отраслях: розничная торговля, игры, путешествия и финансовые услуги.
Классификация изображений и распознавание изображений
Компании начали обращаться к нейронным сетям, глубокому обучению и машинному обучению, чтобы помочь им понять смысл изображений. Область применения этой технологии машинного обучения широка — от намерения Facebook помечать фотографии, размещенные на его платформе, до стремления групп безопасности обнаруживать преступную деятельность в режиме реального времени и до потребности в автоматических автомобилях, чтобы видеть дорогу.
Операционная эффективность
Хотя некоторые варианты использования машинного обучения имеют высокую специализацию, многие компании внедряют эту технологию, чтобы помочь им в управлении рутинными корпоративными процессами, такими как разработка программного обеспечения и финансовые транзакции. По словам Гуптилла, «по моему опыту (на данный момент) наиболее распространенными вариантами использования являются корпоративные финансовые организации, производственные системы и процессы и, что наиболее важно, разработка и тестирование программного обеспечения.
И почти каждый случай происходит в рамках черновой работы». Машинное обучение используется несколькими бизнес-подразделениями для повышения эффективности, в том числе операционными группами, финансовыми фирмами и отделами, а также ИТ-отделами, которые могут использовать машинное обучение как компонент автоматизации тестирования программного обеспечения для значительного увеличения и улучшения этого процесса.
Извлечение данных
Машинное обучение с обработкой естественного языка автоматически извлекает из документов важную часть структурированной информации, даже если необходимые данные хранятся в полуструктурированном или неструктурированном формате. Предприятия могут использовать это приложение ML для обработки чего угодно, от счетов-фактур до налоговых документов и юридических контрактов, что приводит к повышению точности и эффективности таких процессов и, следовательно, освобождает сотрудников от монотонных, повторяющихся задач.
Последние мысли
В целом, бизнес-приложения машинного обучения быстро используются в бизнесе по многим веским причинам. Они повышают точность и уменьшают количество ошибок, ускоряют рабочий процесс и делают общее впечатление приятным как для клиентов, так и для сотрудников.
Вот почему компании, ориентированные на инновации, ищут способы внедрить машинное обучение, чтобы открыть новые возможности для бизнеса, которые сделают их бренд заметным на рынке. Присоединяйтесь к некоторым ведущим мировым брендам, чтобы использовать широкие возможности, предоставляемые бизнес-приложениями машинного обучения уже сегодня.
Другие полезные ресурсы:
Список алгоритмов машинного обучения, которые должны знать эксперты
Глубокое обучение против машинного обучения: разница
Преимущества машинного обучения для директоров по маркетингу
Наука о данных и машинное обучение: в чем разница?
Разница между искусственным интеллектом и машинным обучением