Топ-10 способов, которыми машинное обучение может помочь вашему бизнесу

Машинное обучение (ML) позволяет извлекать значимые выводы из необработанных данных для быстрого решения сложных бизнес-задач с большим объемом данных. Алгоритмы ML итеративно обучаются на основе данных и позволяют компьютерам находить различные типы скрытых знаний, не будучи явно запрограммированными на это. ML развивается быстрыми темпами и в основном благодаря новым вычислительным технологиям.

Машинное обучение в бизнесе помогает повысить масштабируемость бизнеса и улучшить бизнес-операции компаний по всему миру. Инструменты искусственного интеллекта и многочисленные алгоритмы ML завоевали огромную популярность в сообществе бизнес-аналитиков. Такие факторы, как растущие объемы, легкая доступность данных, более дешевая и быстрая вычислительная обработка и доступное хранение данных, привели к массовому буму машинного обучения. Поэтому сейчас организации могут извлечь выгоду, поняв, как бизнес может использовать машинное обучение и внедрить его в свои процессы.

10 преимуществ машинного обучения для бизнеса

ML помогает извлекать значимую информацию из огромного набора необработанных данных. При правильной реализации ML может служить решением множества сложных проблем в бизнесе и предсказывать сложное поведение клиентов. Мы также наблюдаем, как некоторые крупные технологические гиганты, такие как Google, Amazon, Microsoft и т.д., создают свои облачные платформы машинного обучения. Здесь перечислены некоторые из основных способов, с помощью которых ML может помочь вашему бизнесу.

1. Прогнозирование пожизненной ценности клиента

   Прогнозирование пожизненной ценности клиента и сегментация клиентов - одни из основных проблем, с которыми сегодня сталкиваются маркетологи. Компании имеют доступ к огромному количеству данных, которые могут быть эффективно использованы для получения значимых бизнес-посылок. ML и интеллектуальный анализ данных могут помочь компаниям прогнозировать поведение клиентов, модели покупок и отправлять лучшие предложения отдельным клиентам на основе их истории просмотров и покупок.

2. Предиктивное обслуживание

   Производственные компании регулярно следуют практике профилактического и корректирующего обслуживания, которая зачастую является дорогостоящей и неэффективной. Однако с появлением ОД компании этого сектора могут использовать ОД для обнаружения значимых идей и закономерностей, скрытых в заводских данных. Это известно как предиктивное обслуживание, и оно помогает снизить риски, связанные с неожиданными отказами, и устранить ненужные расходы. Архитектура ML может быть построена с использованием исторических данных, инструмента визуализации рабочего процесса, гибкой среды анализа и контура обратной связи.

3. Устранение ручного ввода данных

   Дублирование и неточность данных - одни из самых больших проблем, с которыми сегодня сталкиваются предприятия THE. Алгоритмы прогнозирующего моделирования и ML могут в значительной степени избежать любых ошибок, вызванных ручным вводом данных. Программы ML делают эти процессы лучше, используя обнаруженные данные. Таким образом, сотрудники могут использовать то же время для выполнения задач, которые повышают ценность бизнеса.

4. Обнаружение спама

   Машинное обучение при обнаружении спама используется уже довольно давно. Ранее поставщики услуг электронной почты использовали для фильтрации спама уже существующие методы, основанные на правилах. Однако теперь спам-фильтры создают новые правила, используя нейронные сети для обнаружения спама и фишинговых сообщений.

5. Рекомендации по продукции

   Неконтролируемое обучение помогает в разработке систем рекомендаций на основе продуктов. Большинство сайтов электронной коммерции сегодня используют машинное обучение для составления рекомендаций по товарам. Здесь алгоритмы машинного обучения используют историю покупок клиента и сопоставляют ее с большим товарным запасом, чтобы выявить скрытые закономерности и сгруппировать похожие продукты вместе. Затем эти продукты предлагаются клиентам, тем самым мотивируя их к покупке.

6. Финансовый анализ

   Благодаря большим объемам количественных и точных исторических данных, ML теперь можно использовать в финансовом анализе. ОД уже используется в финансах для управления портфелем, алгоритмической торговли, андеррайтинга кредитов и выявления мошенничества. Однако будущее применение ML в финансах будет включать в себя использование чат-ботов и других разговорных интерфейсов для обеспечения безопасности, обслуживания клиентов и анализа настроений.

7. Распознавание образов

   Также известное как компьютерное зрение, распознавание образов обладает способностью получать числовую и символьную информацию из изображений и других высокоразмерных данных. Оно включает в себя поиск данных, ОД, распознавание образов и обнаружение знаний в базе данных. ML в распознавании образов является важным аспектом и используется компаниями в различных отраслях, включая здравоохранение, автомобилестроение и т.д.

8. Медицинская диагностика

   ML в медицинской диагностике помог нескольким организациям здравоохранения улучшить здоровье пациентов и снизить расходы на здравоохранение, используя превосходные диагностические инструменты и эффективные планы лечения. В настоящее время ML используется в здравоохранении для постановки практически точного диагноза, прогнозирования повторных госпитализаций, рекомендации лекарств и выявления пациентов с высоким риском. Эти прогнозы и выводы делаются на основе историй болезни и наборов данных вместе с симптомами, проявляющимися у пациента.

9. Улучшение кибербезопасности

   ML можно использовать для повышения безопасности организации, поскольку кибербезопасность является одной из основных проблем, решаемых машинным обучением. Здесь Ml позволяет провайдерам нового поколения создавать новейшие технологии, которые быстро и эффективно обнаруживают неизвестные угрозы.

10. Повышение удовлетворенности клиентов

    ML может помочь в повышении лояльности клиентов, а также обеспечить превосходное обслуживание клиентов. Это достигается за счет использования записей предыдущих звонков для анализа поведения клиента, на основании чего требования клиента будут правильно назначены наиболее подходящему сотруднику по обслуживанию клиентов. Это значительно снижает затраты и время, затрачиваемое на управление взаимоотношениями с клиентами. По этой причине крупные организации используют прогнозирующие алгоритмы для предоставления своим клиентам предложений о товарах, которые им нравятся.

Ссылка на источник