商業機器學習應用
已發表: 2021-05-11機器學習已經從科幻小說時代發展成為現代企業的主要組成部分，尤其是當幾乎所有行業的企業都使用各種機器學習技術時。 例如，醫療保健行業正在利用機器學習業務應用程序來實現更準確的診斷並為患者提供更好的治療。
零售商還使用機器學習在缺貨之前將正確的商品和產品發送到正確的商店。 在使用機器學習方面，醫學研究人員也沒有被排除在外，因為許多人在這項技術的幫助下推出了更新、更有效的藥物。 隨著機器學習在物流、製造、酒店、旅遊、能源和公用事業中的應用，許多用例正在從各個領域湧現。
以下是機器學習在商業中用於解決問題和提供切實商業利益的 10 種常見用途
實時聊天機器人系統
聊天機器人是最重要的自動化形式之一。 它們縮小了人類與技術之間的溝通差距，使我們能夠與機器進行通信，然後機器可以根據個人提出的要求或請求執行操作。 第一代聊天機器人的設計遵循腳本規則，指示機器人根據特定關鍵字執行哪些操作。
然而，作為 AI 技術主體的另一部分的 ML（機器學習）和 NLP（自然語言處理），可以讓聊天機器人更加高效和更具交互性。 這些新的聊天機器人集可以更好地響應用戶的需求，並且越來越像真人一樣進行交流。 當代聊天機器人的一些顯著例子包括：Alexa、Google Assistant、Siri、Watson Assistant 和乘客請求服務的聊天平台。
決策支持
這是機器學習業務應用程序可以幫助組織將其擁有的大量數據轉化為提供價值的有用且可執行的見解的另一個方面。 在這一領域，經過幾個相關數據集和歷史數據訓練的算法能夠以人類無法推薦最佳行動方案的規模和速度分析信息並處理許多可能的場景。 決策支持系統正在多個行業部門中使用，其中一些包括：醫療保健行業、農業部門和商業。
客戶推薦引擎
ML 為客戶推薦引擎提供支持，這些引擎旨在提供定制體驗並改善整體客戶體驗。 在這裡，算法分析每個客戶的數據點，包括客戶以前的購買，以及其他數據集，如人口趨勢、組織的當前庫存和其他客戶的購買歷史，以便了解向每個客戶推薦哪些服務和產品個人客戶。 以下是一些企業模型基於推薦引擎的企業示例：亞馬遜、沃爾瑪、Netflix 和 YouTube。
客戶流失建模
企業還利用機器學習和人工智能來識別客戶的忠誠度何時開始下降，並找到解決問題的策略。 在此用例中，增強的機器學習業務應用程序可幫助企業處理最長和最常見的企業問題之一：客戶流失。
通過這種方式，算法可以識別大量銷售、歷史和人口統計數據的趨勢，以查明和了解公司失去客戶的原因。 然後，組織可以使用 ML 功能來評估現有客戶的模式，以找出哪些客戶可能會放棄業務並轉到其他地方，確定這些客戶決定離開的原因，然後確定業務應採取的必要步驟為了留住他們。
以下公司是使用流失模型的企業示例：華爾街日報、彭博新聞、紐約時報、Spotify、HBO、亞馬遜、Netflix、Salesforce 和 Adobe。
動態或需求定價策略
企業可以開始挖掘他們的歷史定價數據以及大量其他變量的數據集，以了解一些特定的動態——從季節到天氣再到一天中的時間——如何影響對產品和服務的需求。
機器學習算法可以從這些數據中學習，並將洞察力與更多的消費者和市場數據相結合，以幫助企業根據這些廣泛而豐富的變量動態定價產品——這種策略最終使企業能夠最大限度地提高收入。
需求定價或動態定價最明顯的例子可以在運輸部門看到。 Bolt 和 Uber 的激增定價就是一個例證。
客戶細分和市場研究
機器學習業務應用程序不僅可以幫助企業設定價格； 他們還通過客戶細分和預測性庫存計劃，幫助企業在適當的時間向適當的區域提供適當的商品和服務。
例如，零售商利用 ML 來預測在哪個門店銷售最多的庫存，具體取決於影響某個門店的季節性條件、該地區的人口統計數據以及其他數據點——比如社交媒體上的熱門新聞。 每個人都可以使用這個機器學習應用程序！ 從保險業到星巴克。
欺詐識別
機器學習破譯模式的能力 - 並立即檢測在這些趨勢之外表現出來的異常 - 使其成為識別欺詐活動的絕佳工具。
事實上，金融領域的企業多年來一直在這方面成功地利用機器學習。 在以下行業中可以看到機器業務應用程序在欺詐檢測中的使用：零售、遊戲、旅遊和金融服務。
圖像分類和圖像識別
公司已經開始轉向神經網絡、深度學習和機器學習來幫助他們理解圖像的含義。 這種機器學習技術的應用範圍很廣——從 Facebook 對發佈在其平台上的圖片進行標記的意圖，到安全團隊實時檢測犯罪活動的驅動，再到自動駕駛汽車看路的需求。
運營效率
雖然一些 ML 用例具有高度專業化，但許多公司正在採用該技術來幫助他們管理日常企業流程，例如軟件開發和金融交易。 根據 Guptill 的說法，“在我的經驗中（到目前為止），最廣泛使用的用例是企業財務組織、製造系統和流程，以及最有影響力的軟件開發和測試。
幾乎每個案例都發生在繁重的工作中”。 ML 被多個業務部門用來提高效率，包括運營團隊、財務公司和部門以及 IT 部門，他們可以利用機器學習作為其軟件測試自動化的一個組成部分，從而大大增加和增強該過程。
數據提取
使用自然語言處理的 ML 將自動從文檔中收集關鍵的結構化信息，即使必要的數據以半結構化或非結構化格式存儲也是如此。 企業可以利用此 ML 應用程序處理從發票到稅務文件再到法律合同的任何內容，從而提高此類流程的準確性和效率，從而將人類員工從單調、重複的任務中解放出來。
最後的想法
總而言之，機器學習業務應用程序正迅速在企業中使用，原因有很多。 它們提高了準確性並減少了錯誤，加快了工作流程，並為客戶和員工帶來了愉快的整體體驗。
這就是為什麼更多以創新為導向的公司正在尋找結合機器學習的方法來推動新的商機，從而使他們的品牌在市場上脫穎而出。 加入一些世界領先的品牌，利用當今 ML 業務應用程序提供的大量機會。
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