商业机器学习应用

已发表: 2021-05-11

机器学习已经从科幻小说时代发展成为现代企业的主要组成部分，尤其是当几乎所有行业的企业都使用各种机器学习技术时。 例如，医疗保健行业正在利用机器学习业务应用程序来实现更准确的诊断并为患者提供更好的治疗。

零售商还使用机器学习在缺货之前将正确的商品和产品发送到正确的商店。 在使用机器学习方面，医学研究人员也没有被排除在外，因为许多人在这项技术的帮助下推出了更新、更有效的药物。 随着机器学习在物流、制造、酒店、旅游、能源和公用事业中的应用，许多用例正在从各个领域涌现。

以下是机器学习在商业中用于解决问题和提供切实商业利益的 10 种常见用途

  1. 实时聊天机器人系统

    聊天机器人是最重要的自动化形式之一。 它们缩小了人类与技术之间的沟通差距，使我们能够与机器进行通信，然后机器可以根据个人提出的要求或请求执行操作。 第一代聊天机器人的设计遵循脚本规则，指示机器人根据特定关键字执行哪些操作。

    然而，作为 AI 技术主体的另一部分的 ML（机器学习）和 NLP（自然语言处理），可以让聊天机器人更加高效和更具交互性。 这些新的聊天机器人集可以更好地响应用户的需求，并且越来越像真人一样进行交流。 当代聊天机器人的一些显着例子包括：Alexa、Google Assistant、Siri、Watson Assistant 和乘客请求服务的聊天平台。

  2. 决策支持

    这是机器学习业务应用程序可以帮助组织将其拥有的大量数据转化为提供价值的有用且可执行的见解的另一个方面。 在这一领域，经过几个相关数据集和历史数据训练的算法能够以人类无法推荐最佳行动方案的规模和速度分析信息并处理许多可能的场景。 决策支持系统正在多个行业部门中使用，其中一些包括：医疗保健行业、农业部门和商业。

  3. 客户推荐引擎

    ML 为客户推荐引擎提供支持，这些引擎旨在提供定制体验并改善整体客户体验。 在这里，算法分析每个客户的数据点，包括客户以前的购买，以及其他数据集，如人口趋势、组织的当前库存和其他客户的购买历史，以便了解向每个客户推荐哪些服务和产品个人客户。 以下是一些企业模型基于推荐引擎的企业示例：亚马逊、沃尔玛、Netflix 和 YouTube。

  4. 客户流失建模

    企业还利用机器学习和人工智能来识别客户的忠诚度何时开始下降，并找到解决问题的策略。 在此用例中，增强的机器学习业务应用程序可帮助企业处理最长和最常见的企业问题之一：客户流失。

    通过这种方式，算法可以识别大量销售、历史和人口统计数据的趋势，以查明和了解公司失去客户的原因。 然后，组织可以使用 ML 功能来评估现有客户的模式，以找出哪些客户可能会放弃业务并转到其他地方，确定这些客户决定离开的原因，然后确定业务应采取的必要步骤为了留住他们。

    以下公司是使用流失模型的企业示例：华尔街日报、彭博新闻、纽约时报、Spotify、HBO、亚马逊、Netflix、Salesforce 和 Adob​​e。

  5. 动态或需求定价策略

    企业可以开始挖掘他们的历史定价数据以及大量其他变量的数据集，以了解一些特定的动态——从季节到天气再到一天中的时间——如何影响对产品和服务的需求。

    ML 算法可以从这些数据中学习，并将洞察力与更多的消费者和市场数据相结合，以帮助企业根据这些广泛而丰富的变量动态定价产品——这种策略最终使企业能够最大限度地提高收入。

    需求定价或动态定价最明显的例子可以在运输部门看到。 Bolt 和 Uber 的激增定价就是一个例证。

  6. 客户细分和市场研究

    机器学习业务应用程序不仅可以帮助企业设定价格； 他们还通过客户细分和预测性库存计划，帮助企业在适当的时间向适当的区域提供适当的商品和服务。

    例如，零售商利用 ML 来预测在哪个门店销售最多的库存，具体取决于影响某个门店的季节性条件、该地区的人口统计数据以及其他数据点——比如社交媒体上的热门新闻。 每个人都可以使用这个机器学习应用程序！ 从保险业到星巴克。

  7. 欺诈识别

    机器学习破译模式的能力 - 并立即检测在这些趋势之外表现出来的异常 - 使其成为识别欺诈活动的绝佳工具。

    事实上，金融领域的企业多年来一直在这方面成功地利用机器学习。 在以下行业中可以看到机器业务应用程序在欺诈检测中的使用：零售、游戏、旅游和金融服务。

  8. 图像分类和图像识别

    公司已经开始转向神经网络、深度学习和机器学习来帮助他们理解图像的含义。 这种机器学习技术的应用范围很广——从 Facebook 对发布在其平台上的图片进行标记的意图，到安全团队实时检测犯罪活动的驱动，再到自动驾驶汽车看路的需求。

  9. 运营效率

    虽然一些 ML 用例具有高度专业化，但许多公司正在采用该技术来帮助他们管理日常企业流程，例如软件开发和金融交易。 根据 Guptill 的说法，“在我的经验中（到目前为止），最广泛使用的用例是企业财务组织、制造系统和流程，以及最有影响力的软件开发和测试。

    几乎每个案例都发生在繁重的工作中”。 ML 被多个业务部门用来提高效率，包括运营团队、财务公司和部门以及 IT 部门，他们可以利用机器学习作为其软件测试自动化的一个组成部分，从而大大增加和增强该过程。

  10. 数据提取

    使用自然语言处理的 ML 将自动从文档中收集关键的结构化信息，即使必要的数据以半结构化或非结构化格式存储也是如此。 企业可以利用此 ML 应用程序处理从发票到税务文件再到法律合同的任何内容，从而提高此类流程的准确性和效率，从而将人类员工从单调、重复的任务中解放出来。

最后的想法

总而言之，机器学习业务应用程序正迅速在企业中使用，原因有很多。 它们提高了准确性并减少了错误，加快了工作流程，并为客户和员工带来了愉快的整体体验。

这就是为什么更多以创新为导向的公司正在寻找结合机器学习的方法来推动新的商机，从而使他们的品牌在市场上脱颖而出。 加入一些世界领先的品牌，利用当今 ML 业务应用程序提供的大量机会。

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