8 เหตุผลที่แมชชีนเลิร์นนิงมีความสำคัญต่อธุรกิจ

ศักยภาพของแมชชีนเลิร์นนิงทำให้เป็นที่นิยมมากขึ้นในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี ธุรกิจจำนวนมากขึ้นใช้เทคโนโลยีนี้ในการดำเนินงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมและรับความได้เปรียบในการแข่งขันในตลาด บทความนี้กล่าวถึงเหตุผล 8 ประการที่แมชชีนเลิร์นนิงมีความสำคัญต่อธุรกิจ

วิธีการทำงานของแมชชีนเลิร์นนิง

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นแอปพลิเคชั่นของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ใช้อัลกอริธึม สิ่งเหล่านี้ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องพึ่งพาการเขียนโปรแกรมตามกฎ แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้คอมพิวเตอร์ทำงานและทำงานโดยไม่มีชุดคำสั่งเฉพาะสำหรับแต่ละกิจกรรม และช่วยให้คอมพิวเตอร์เติบโตและพัฒนาได้ด้วยตัวเองเมื่อเวลาผ่านไป

ช่วยคอมพิวเตอร์ในการประมวลผลข้อมูลโดยการเรียนรู้และวิเคราะห์ข้อมูล ระบุรูปแบบ และตัดสินโดยมีส่วนร่วมของมนุษย์น้อยที่สุด สิ่งสำคัญที่สุด พฤติกรรมของโมเดล ML ในการผลิตขึ้นอยู่กับข้อมูลอินพุตที่ให้ไว้ ณ เวลาคาดการณ์ นอกจากนี้ยังขึ้นอยู่กับการตรวจสอบโมเดล ML อย่างต่อเนื่อง ด้วยเหตุนี้ MLOps จึงมีความสำคัญ

การดำเนินการเรียนรู้ด้วยเครื่อง (MLOps) เป็นชุดของวิธีการสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้านการปฏิบัติงานในการทำงานร่วมกันและสื่อสาร การใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้จะช่วยปรับปรุงคุณภาพ ปรับปรุงการจัดการ และทำให้การปรับใช้แมชชีนเลิร์นนิงเป็นไปโดยอัตโนมัติ

แพลตฟอร์ม MLOps มีกระบวนการพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่องแบบ end-to-end สำหรับการออกแบบ สร้าง และจัดการซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย ML ซึ่งสามารถทำซ้ำได้ ทดสอบได้ และสามารถพัฒนาได้

ประโยชน์ของแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับธุรกิจ 8 ประการ

1. ให้การทำงานอัตโนมัติที่เร่งการดำเนินธุรกิจ

ML ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถดำเนินการได้โดยอัตโนมัติโดยการสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงคาดการณ์ ตัวอย่างเช่น ML สามารถใช้เพื่อทำให้กระบวนการบันทึกสินค้าคงคลังเป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานขององค์กรในขณะที่ลดระยะขอบสำหรับข้อผิดพลาด

นอกจากนี้ ผลิตภัณฑ์และองค์กรขนาดเล็กและขนาดใหญ่ที่ให้บริการหลายแห่งยังใช้แชทบอทบนเว็บไซต์เพื่อเริ่มการสื่อสารกับลูกค้าและตอบคำถามของพวกเขา ไม่ว่าในกรณีใด แชทบ็อตและวอยซ์บอทเหล่านี้ไม่ได้ด้อยไปกว่าตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้าที่ทำงานให้คุณตลอด 24 ชั่วโมง 7 วันต่อสัปดาห์

2. สามารถช่วยธุรกิจลดต้นทุนได้

แมชชีนเลิร์นนิงช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานได้อย่างมาก โดยเฉพาะในกรณีของการช่วยเหลือลูกค้า แมชชีนเลิร์นนิงซึ่งช่วยเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพของการดูแลลูกค้า ได้เข้ามาแทนที่การจ้างพนักงานสนับสนุนลูกค้าจำนวนมากและต้องจ่ายค่าโทรศัพท์มากเกินไป

ลูกค้าสามารถได้รับคำแนะนำเกี่ยวกับข้อมูลที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติในต้นทุนที่ลดลงมาก โดยใช้ระบบตอบกลับลูกค้าอัตโนมัติ กำหนดการตอบกลับอีเมลและโพสต์บนโซเชียลมีเดีย และการแนะนำแชทบอท และอื่นๆ เรียนรู้วิธีสร้างแชทบอทอัตโนมัติสำหรับกระบวนการอัตโนมัติจากผู้เชี่ยวชาญโดย UiPath Certification Course

3. ML ช่วยให้การรักษาความปลอดภัย

การโจมตีทางไซเบอร์ การบุกรุกเครือข่าย และข้อบกพร่องด้านความปลอดภัยอื่นๆ มักเกิดขึ้นโดยไม่มีการเตือนในแบบเรียลไทม์ ทำให้มีเวลาตอบสนองเพียงเล็กน้อย เป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจในการตรวจจับและป้องกันการบุกรุกเครือข่ายในเชิงรุกก่อนที่จะส่งผลให้เกิดการหยุดชะงักของบริการหรือข้อมูลรั่วไหล

อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงสามารถตรวจสอบพฤติกรรมของเครือข่ายในแบบเรียลไทม์และตรวจจับความผิดปกติ เพื่อให้สามารถดำเนินการป้องกันได้โดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ เมื่ออัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเข้ามาแทนที่วิธีการและการวิเคราะห์ด้วยตนเอง เงื่อนไขของการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์จะดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป

สามารถป้องกันการฉ้อโกงอีเมลและการโจมตีแบบฟิชชิ่งได้ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง ซอฟต์แวร์จะตรวจสอบอีเมลขาเข้าทั้งหมดอย่างต่อเนื่อง ซึ่งจะมองหารูปแบบในผู้ส่ง ที่อยู่ IP เนื้อหา และลิงก์ และอื่นๆ จากนั้นจะสามารถระบุ แยก หรือขจัดอันตรายใดๆ ที่อาจเกิดขึ้นได้

4. ให้การตลาดที่มีประสิทธิภาพ

ML ช่วยให้ธุรกิจประหยัดเวลาและเงินในอุตสาหกรรมการตลาด แมชชีนเลิร์นนิงมีศักยภาพที่จะเป็นตัวคูณที่ยอดเยี่ยมและมีประสิทธิภาพในแคมเปญการตลาด

แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยให้การตลาดมีประสิทธิภาพโดยการจัดเตรียมสิ่งต่อไปนี้

• เปิดใช้งานการส่งข้อความอย่างต่อเนื่อง
• เปิดใช้งานรูปแบบและการเปลี่ยนแปลงในพฤติกรรมของลูกค้า
• เปิดใช้งานกลยุทธ์การตลาดส่วนบุคคลแม้ว่าจะไม่มีประสบการณ์ทางการตลาดมาก่อนก็ตาม

5. ช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

ธุรกิจต่างๆ มีผู้บริโภคเป็นศูนย์กลางมากขึ้น เนื่องจากมีการนำขั้นตอนอัตโนมัติมาใช้ ในการสร้างความแตกต่างจากการแข่งขันโดยตอบสนองความต้องการของลูกค้า คุณในฐานะเจ้าของธุรกิจต้องเข้าใจความต้องการของลูกค้าก่อน

มีโอกาสสูงที่คุณจะสูญเสียผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าในการแข่งขัน หากคุณไม่ได้ให้ในสิ่งที่ผู้คนต้องการ เพื่อไขปริศนาความชอบของผู้บริโภค การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสิ่งสำคัญ

ขณะนี้มีการใช้ ML เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ซึ่งนำไปสู่ความภักดีของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น ทำได้โดยดูจากพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า เทคโนโลยีนี้มีการใช้งานแล้วโดยองค์กรต่างๆ ทั่วโลก

พฤติกรรมการซื้อของลูกค้าและประวัติการเข้าชมจะถูกประเมินโดยใช้ MI บนเว็บไซต์ธุรกิจออนไลน์และโซเชียลมีเดีย จากนั้น ตามข้อมูลนี้ จะสร้างคำแนะนำ แยกย่อยประวัติการซื้อและการค้นหา และแนะนำรายการต่างๆ ที่จะซื้อ

Google และเว็บไซต์หลักอื่นๆ ใช้เทคโนโลยีนี้ คุณอาจสังเกตเห็นว่าเมื่อคุณใช้เว็บไซต์เช่น YouTube หรือ LinkedIn คุณมักจะได้รับคำแนะนำเกี่ยวกับสินค้าใหม่ที่จะซื้อหรือผู้คนที่จะติดต่อด้วย แมชชีนเลิร์นนิงใช้ในการประมวลผลโฆษณาและการแนะนำเพื่อน

6. ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจแบบเรียลไทม์

ศักยภาพของบิ๊กดาต้ากำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว ทำให้จำเป็นต้องมีการจับคู่แบบเรียลไทม์ระหว่างผู้บริโภคและผู้ให้บริการ (ผู้ซื้อและผู้ขาย) ธุรกิจไม่สามารถพึ่งพาความรู้สึกอุทรในการตัดสินอีกต่อไป แต่พวกเขาต้องอาศัยข้อมูลและการวิเคราะห์เพื่อทำการตัดสินใจตามบริบทที่รวดเร็วขึ้น

ด้วยการอนุมานข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจากข้อมูล แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับแต่งผลิตภัณฑ์ของตนแบบเรียลไทม์ได้ ตัวอย่างเช่น Amazon Personalize เป็นเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องที่ส่งเสริมการมีส่วนร่วมของผู้บริโภคโดยการให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์และเนื้อหาส่วนบุคคล ผลการค้นหาที่กำหนดเอง และสิ่งจูงใจทางการตลาดที่กำหนดเป้าหมาย

7. ช่วยด้วยการวิเคราะห์ทางการเงิน

การวิเคราะห์ทางการเงินเป็นสิ่งที่ตรวจสอบพอร์ตโฟลิโอธุรกิจของคุณทั้งหมด ซึ่งคุณไม่สามารถหักล้างได้ ในขณะนี้ เป็นไปได้สำหรับองค์กรที่จะเพิ่มประสิทธิภาพและขยายการดำเนินงานของพวกเขาด้วยความยืดหยุ่นสูงสุดโดยใช้วิธีการเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณของ ML

ปัจจุบัน ML อาจถูกนำไปใช้ในการวิจัยทางการเงินด้วยข้อมูลทางประวัติศาสตร์เชิงปริมาณและเชื่อถือได้จำนวนมหาศาล การจัดการพอร์ตโฟลิโอ การซื้อขายอัลกอริธึม การจัดจำหน่ายสินเชื่อ และการตรวจจับการฉ้อโกง ล้วนแล้วแต่มีการใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงในด้านการเงินอยู่แล้ว

8. ช่วยประเมินความเสี่ยงด้านแรงงาน

แมชชีนเลิร์นนิงสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลที่จะครอบงำทีมเทคโนโลยีทั้งหมด ซึ่งช่วยให้ทำงานต่างๆ เช่น สร้างโปรไฟล์ผู้บริโภคใหม่หรือตรวจจับการฉ้อโกง ข้อมูลนี้ยังสามารถช่วยให้เจ้าของธุรกิจตัดสินใจได้ว่าเมื่อใดควรลงทุนในอุปกรณ์ใหม่หรือเวลาที่เหมาะสมที่สุดในการจ้าง กล่าวโดยสรุป แมชชีนเลิร์นนิงสามารถให้ข้อมูลที่เพียงพอเพื่อให้องค์กรขนาดเล็กลดปริมาณกำลังคนที่จำเป็นสำหรับการประเมินความเสี่ยง

บทสรุป

องค์กรสามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและลดต้นทุนได้ ML ยังให้การตลาดที่มีประสิทธิภาพและลดต้นทุนทางธุรกิจอีกด้วย ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจแบบเรียลไทม์และช่วยในการวิเคราะห์ทางการเงิน ML ยังให้ประโยชน์อื่นๆ ตามที่กล่าวไว้ในบทความนี้ ดังนั้น ML จึงเป็นประโยชน์อย่างยิ่งต่อธุรกิจและควรนำมาใช้