แอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับธุรกิจ

แมชชีนเลิร์นนิงได้พัฒนาจากยุคนิยายวิทยาศาสตร์ไปสู่องค์ประกอบหลักขององค์กรสมัยใหม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อธุรกิจต่างๆ ในเกือบทุกภาคส่วนใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ ตัวอย่างเช่น อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพใช้แอปพลิเคชันธุรกิจการเรียนรู้ด้วยเครื่องเพื่อให้การวินิจฉัยที่แม่นยำยิ่งขึ้นและให้การรักษาที่ดีขึ้นแก่ผู้ป่วย

ผู้ค้าปลีกยังใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อส่งสินค้าและสินค้าที่ถูกต้องไปยังร้านค้าที่ถูกต้องก่อนที่จะหมดสต็อก นักวิจัยทางการแพทย์ไม่ได้ละทิ้งการใช้แมชชีนเลิร์นนิง เนื่องจากมีหลายคนแนะนำยาที่ใหม่กว่าและมีประสิทธิภาพมากกว่าด้วยเทคโนโลยีนี้ กรณีการใช้งานจำนวนมากเกิดขึ้นจากทุกภาคส่วน เนื่องจากมีการนำการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้ในด้านโลจิสติกส์ การผลิต การบริการ การเดินทางและการท่องเที่ยว พลังงาน และสาธารณูปโภค

ต่อไปนี้คือการใช้งานทั่วไป 10 ประการสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้ในธุรกิจเพื่อแก้ปัญหาและส่งมอบผลประโยชน์ทางธุรกิจที่จับต้องได้

1. ระบบแชทบอทแบบเรียลไทม์

   Chatbots เป็นหนึ่งในรูปแบบที่สำคัญที่สุดของระบบอัตโนมัติ พวกเขาได้ปิดช่องว่างการสื่อสารระหว่างมนุษย์และเทคโนโลยีโดยทำให้เราสื่อสารกับเครื่องจักรที่สามารถดำเนินการตามข้อกำหนดหรือคำขอที่เปล่งออกมาโดยบุคคล แชทบ็อตรุ่นแรกได้รับการออกแบบให้ปฏิบัติตามกฎสคริปต์ที่สั่งบอทว่าต้องดำเนินการใดตามคีย์เวิร์ดบางคำ

   อย่างไรก็ตาม ML (แมชชีนเลิร์นนิง) และ NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) ซึ่งเป็นอีกส่วนหนึ่งของเนื้อหาเทคโนโลยี AI ช่วยให้แชทบอทมีประสิทธิผลและโต้ตอบได้มากขึ้น แชทบอทชุดใหม่เหล่านี้ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ได้ดีขึ้นและสื่อสารในฐานะมนุษย์จริงมากขึ้น ตัวอย่างที่น่าทึ่งของแชทบอทร่วมสมัย ได้แก่ Alexa, Google Assistant, Siri, Watson Assistant และแพลตฟอร์มแชทบนบริการคำขอของผู้ขับขี่

2. สนับสนุนการตัดสินใจ

   นี่เป็นอีกแง่มุมหนึ่งที่แอปพลิเคชันทางธุรกิจของแมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยองค์กรในการเปลี่ยนข้อมูลจำนวนมากที่พวกเขามีให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์และนำไปปฏิบัติได้ซึ่งให้คุณค่า ในพื้นที่นี้ อัลกอริธึมที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องหลายชุดและข้อมูลในอดีตสามารถวิเคราะห์ข้อมูลและประมวลผลสถานการณ์ที่เป็นไปได้จำนวนมากในระดับและความเร็วที่มนุษย์ไม่สามารถแนะนำแนวทางการดำเนินการที่ดีที่สุดได้ ระบบสนับสนุนการตัดสินใจกำลังถูกใช้ในภาคอุตสาหกรรมต่างๆ ซึ่งรวมถึง: อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ภาคเกษตรกรรม และธุรกิจ

3. เครื่องมือแนะนำลูกค้า

   ML ขับเคลื่อนกลไกการแนะนำลูกค้าที่สร้างขึ้นเพื่อมอบประสบการณ์ที่ปรับแต่งได้เองและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าโดยรวม ในที่นี้ อัลกอริธึมวิเคราะห์จุดข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้าแต่ละราย ซึ่งรวมถึงการซื้อครั้งก่อนของลูกค้า และชุดข้อมูลอื่นๆ เช่น แนวโน้มทางประชากร สินค้าคงคลังในปัจจุบันขององค์กร และประวัติการซื้อของลูกค้ารายอื่นๆ เพื่อให้ทราบว่าบริการและผลิตภัณฑ์ใดบ้างที่จะนำเสนอเป็นคำแนะนำสำหรับแต่ละรายการ ลูกค้ารายบุคคล ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของธุรกิจที่มีโมเดลองค์กรตามเครื่องมือแนะนำ: Amazon, Walmart, Netflix และ YouTube

4. การสร้างแบบจำลองลูกค้าปั่น

   ธุรกิจต่างๆ ยังใช้แมชชีนเลิร์นนิงและ AI เพื่อระบุเมื่อความภักดีของลูกค้าเริ่มลดลง และเพื่อค้นหากลยุทธ์ในการแก้ไขปัญหา ในกรณีการใช้งานนี้ แอปพลิเคชันทางธุรกิจของแมชชีนเลิร์นนิงที่ได้รับการปรับปรุงจะช่วยธุรกิจในการจัดการกับหนึ่งในปัญหาขององค์กรที่ยาวที่สุดและพบได้บ่อยที่สุด นั่นคือ การเลิกราของลูกค้า

   ด้วยวิธีนี้ อัลกอริธึมจะระบุแนวโน้มในการขายปริมาณมหาศาล ข้อมูลในอดีตและข้อมูลประชากร เพื่อระบุและเข้าใจเหตุผลเบื้องหลังการสูญเสียลูกค้าของบริษัท องค์กรสามารถใช้ความสามารถ ML เพื่อประเมินรูปแบบในกลุ่มลูกค้าที่มีอยู่ เพื่อค้นหาว่าลูกค้ารายใดมีแนวโน้มที่จะละทิ้งธุรกิจและไปที่อื่น ระบุเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังการตัดสินใจของลูกค้าเหล่านั้นที่จะลาออก แล้วกำหนดขั้นตอนที่จำเป็นที่ธุรกิจควรทำ เพื่อที่จะรักษาพวกเขาไว้

   บริษัทต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของธุรกิจที่ใช้การสร้างโมเดลแบบปั่นป่วน: The Wall Street Journal, Bloomberg News, The New York Times, Spotify, HBO, Amazon, Netflix, Salesforce และ Adobe

5. กลยุทธ์การกำหนดราคาแบบไดนามิกหรือความต้องการ

   ธุรกิจสามารถเริ่มขุดข้อมูลการกำหนดราคาในอดีตควบคู่ไปกับชุดข้อมูลของตัวแปรอื่นๆ มากมาย เพื่อทำความเข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงบางอย่างจากฤดูกาลสู่สภาพอากาศจนถึงช่วงเวลาของวันมีอิทธิพลต่อความต้องการผลิตภัณฑ์และบริการอย่างไร

   อัลกอริธึม ML สามารถเรียนรู้จากข้อมูลดังกล่าวและรวมข้อมูลเชิงลึกเข้ากับข้อมูลผู้บริโภคและข้อมูลตลาดมากขึ้น เพื่อช่วยให้ธุรกิจกำหนดราคาผลิตภัณฑ์ของตนแบบไดนามิกตามตัวแปรที่กว้างและหลากหลายเหล่านั้น ซึ่งเป็นกลวิธีที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถเพิ่มรายได้สูงสุดได้ในท้ายที่สุด

   

   ตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดของการกำหนดราคาอุปสงค์หรือการกำหนดราคาแบบไดนามิกสามารถเห็นได้ในภาคการขนส่ง ราคาที่เพิ่มขึ้นของ Bolt และ Uber เป็นตัวอย่างนี้

6. การแบ่งส่วนลูกค้าและการวิจัยตลาด

   แอปพลิเคชันทางธุรกิจของแมชชีนเลิร์นนิงไม่เพียงแต่ช่วยธุรกิจในการกำหนดราคาเท่านั้น พวกเขายังช่วยธุรกิจในการจัดหาสินค้าและบริการที่เหมาะสมไปยังพื้นที่ที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสมผ่านการแบ่งส่วนลูกค้าและการวางแผนสินค้าคงคลังคาดการณ์

   ตัวอย่างเช่น ผู้ค้าปลีกใช้ ML เพื่อคาดการณ์สินค้าคงคลังที่จะขายมากที่สุดในสาขาใด ขึ้นอยู่กับเงื่อนไขตามฤดูกาลที่มีอิทธิพลต่อร้านค้าบางแห่ง ข้อมูลประชากรของพื้นที่นั้น และจุดข้อมูลอื่นๆ เช่น ข่าวที่กำลังเป็นที่นิยมบนโซเชียลมีเดีย ทุกคนสามารถใช้แอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องนี้! จากอุตสาหกรรมประกันภัยสู่สตาร์บัคส์

7. การตรวจจับการฉ้อโกง

   ความสามารถของแมชชีนเลิร์นนิงในการถอดรหัสรูปแบบ และเพื่อตรวจจับความผิดปกติที่ปรากฏนอกแนวโน้มเหล่านั้นในทันที ทำให้เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการระบุกิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกง

   ตามความเป็นจริง ธุรกิจในภาคการเงินประสบความสำเร็จในการใช้ ML ในด้านนี้มาหลายปีแล้ว การใช้แอปพลิเคชันธุรกิจเครื่องจักรในการตรวจจับการฉ้อโกงสามารถเห็นได้ในอุตสาหกรรมต่อไปนี้: การค้าปลีก การเล่นเกม การเดินทาง และบริการทางการเงิน

8. การจัดประเภทรูปภาพและการรับรู้ภาพ

   บริษัทต่างๆ เริ่มหันมาใช้โครงข่ายประสาทเทียม การเรียนรู้เชิงลึก และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อช่วยให้พวกเขาสร้างความหมายของภาพ การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงนี้มีหลากหลาย ตั้งแต่ความตั้งใจของ Facebook ในการแท็กรูปภาพที่โพสต์บนแพลตฟอร์ม ไปจนถึงการขับเคลื่อนทีมรักษาความปลอดภัยในการตรวจจับกิจกรรมทางอาญาแบบเรียลไทม์ ไปจนถึงความต้องการรถยนต์อัตโนมัติเพื่อดูท้องถนน

9. ประสิทธิภาพการดำเนินงาน

   แม้ว่ากรณีการใช้งาน ML บางกรณีจะมีความเชี่ยวชาญสูง แต่บริษัทจำนวนมากก็นำเทคโนโลยีนี้มาใช้เพื่อช่วยในการจัดการกระบวนการขององค์กรตามปกติ เช่น การพัฒนาซอฟต์แวร์และธุรกรรมทางการเงิน Guptill กล่าวว่า "กรณีการใช้งานที่เห็นได้บ่อยที่สุดในประสบการณ์ของผม (จนถึงตอนนี้) อยู่ในองค์กรการเงินระดับองค์กร ระบบและกระบวนการผลิต และที่ส่งผลกระทบมากที่สุดคือการพัฒนาและทดสอบซอฟต์แวร์

   และเกือบทุกกรณีเกิดขึ้นภายในงานคำราม” ML ถูกใช้โดยแผนกธุรกิจหลายแห่งเพื่อขับเคลื่อนประสิทธิภาพ รวมถึงทีมปฏิบัติการ บริษัทการเงินและแผนกต่างๆ และแผนกไอทีที่สามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนประกอบของระบบอัตโนมัติของการทดสอบซอฟต์แวร์เพื่อเพิ่มและปรับปรุงกระบวนการนั้นอย่างมาก

10. การแยกข้อมูล

    ML ที่มีการประมวลผลภาษาธรรมชาติจะรวบรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างที่สำคัญจากเอกสารโดยอัตโนมัติ แม้ว่าข้อมูลที่จำเป็นจะถูกจัดเก็บในรูปแบบกึ่งโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้างก็ตาม ธุรกิจสามารถใช้แอปพลิเคชัน ML นี้เพื่อดำเนินการทุกอย่างตั้งแต่ใบแจ้งหนี้ เอกสารภาษี ไปจนถึงสัญญาทางกฎหมาย นำไปสู่ความแม่นยำที่เพิ่มขึ้นและประสิทธิภาพที่สูงขึ้นในกระบวนการดังกล่าว ส่งผลให้พนักงานที่เป็นมนุษย์ไม่ต้องทำงานซ้ำซากจำเจ

ความคิดสุดท้าย

โดยรวมแล้ว แอปพลิเคชันทางธุรกิจของแมชชีนเลิร์นนิงถูกใช้อย่างรวดเร็วในธุรกิจด้วยเหตุผลดีๆ หลายประการ พวกเขาปรับปรุงความถูกต้องและลดข้อผิดพลาด ติดตามกระบวนการทำงานอย่างรวดเร็ว และทำให้ประสบการณ์โดยรวมสนุกสนานสำหรับทั้งลูกค้าและพนักงาน

นี่คือเหตุผลที่บริษัทที่มุ่งเน้นด้านนวัตกรรมจำนวนมากขึ้นกำลังมองหาวิธีที่จะรวมแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อขับเคลื่อนโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ ที่จะทำให้แบรนด์ของตนโดดเด่นในตลาด เข้าร่วมกับแบรนด์ชั้นนำของโลกบางส่วนในการใช้ประโยชน์จากโอกาสมากมายที่มีให้โดยแอปพลิเคชันทางธุรกิจของ ML วันนี้

แหล่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ:

รายการอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ผู้เชี่ยวชาญควรรู้

การเรียนรู้เชิงลึกกับการเรียนรู้ของเครื่อง: ความแตกต่าง

ประโยชน์ของแมชชีนเลิร์นนิงต่อ CMOs

Data Science กับ Machine Learning ต่างกันอย่างไร?

ความแตกต่างระหว่างปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง