10 найкращих способів, як машинне навчання може допомогти вашому бізнесу

Машинне навчання (ML) витягує значущі ідеї з необроблених даних для швидкого вирішення складних, багатих на дані бізнес-проблем. Алгоритми ML навчаються на основі даних ітераційно і дозволяють комп’ютерам знаходити різні типи прихованих ідей, не будучи явно запрограмованими для цього. ML розвивається такими швидкими темпами і в основному керується новими обчислювальними технологіями.

Машинне навчання в бізнесі допомагає підвищити масштабованість бізнесу та покращити бізнес-операції для компаній по всьому світу. Інструменти штучного інтелекту та численні алгоритми ML завоювали величезну популярність у спільноті бізнес-аналітики. Такі фактори, як зростання обсягів, легка доступність даних, дешевша та швидша обчислювальна обробка та доступне зберігання даних, призвели до масового буму машинного навчання. Тому організації тепер можуть отримати вигоду, розуміючи, як підприємства можуть використовувати машинне навчання та впроваджувати те ж саме у свої власні процеси.

10 переваг машинного навчання для бізнесу

ML допомагає витягувати значущу інформацію з величезного набору необроблених даних. Якщо реалізувати належним чином, ML може служити рішенням різноманітних проблем, складних у бізнесі, і передбачати складну поведінку клієнтів. Ми також бачили, як деякі з основних технологічних гігантів, такі як Google, Amazon, Microsoft тощо, створили свої платформи хмарного машинного навчання. Ось деякі з ключових способів, якими ML може допомогти вашому бізнесу –

1. Прогноз життєвої вартості клієнта

   Прогнозування життєвої цінності клієнта та сегментація клієнтів є одними з основних проблем, з якими стикаються сьогодні маркетологи. Компанії мають доступ до величезної кількості даних, які можна ефективно використовувати для отримання значущих бізнес-поглядів. ML та інтелектуальний аналіз даних можуть допомогти підприємствам передбачити поведінку клієнтів, моделі покупок, а також розсилати найкращі пропозиції окремим клієнтам на основі їх історії перегляду та покупок.

2. Прогнозне обслуговування

   Виробничі фірми регулярно дотримуються методів профілактичного та коригувального технічного обслуговування, які часто є дорогими та неефективними. Однак із появою ML компанії в цьому секторі можуть використовувати ML, щоб виявити значущі ідеї та закономірності, приховані в їхніх заводських даних. Це відоме як прогнозне технічне обслуговування, яке допомагає зменшити ризики, пов’язані з несподіваними збоями, і усуває непотрібні витрати. Архітектура ML може бути побудована за допомогою історичних даних, інструменту візуалізації робочого процесу, гнучкого середовища аналізу та циклу зворотного зв’язку.

3. Виключає ручне введення даних

   Дубльовані та неточні дані є одними з найбільших проблем, з якими сьогодні стикаються компанії THE. Алгоритми прогнозного моделювання та ML можуть значно уникнути будь-яких помилок, спричинених ручним введенням даних. Програми ML покращують ці процеси, використовуючи виявлені дані. Таким чином, співробітники можуть використовувати той самий час для виконання завдань, які додають цінність бізнесу.

4. Виявлення спаму

   Машинне навчання для виявлення спаму використовується досить давно. Раніше постачальники послуг електронної пошти використовували вже існуючі методи, засновані на правилах, для фільтрації спаму. Однак фільтри спаму тепер створюють нові правила за допомогою нейронних мереж для виявлення спаму та фішингових повідомлень.

5. Рекомендації щодо продукту

   Навчання без нагляду допомагає у розробці систем рекомендацій на основі продуктів. Більшість веб-сайтів електронної комерції сьогодні використовують машинне навчання для створення рекомендацій щодо продуктів. Тут алгоритми ML використовують історію покупок клієнта та поєднують її з великим асортиментом продуктів, щоб виявити приховані закономірності та групувати схожі продукти разом. Ці продукти потім пропонуються клієнтам, тим самим мотивуючи їх придбання.

6. Фінансовий аналіз

   Маючи великі обсяги кількісних і точних історичних даних, ML тепер можна використовувати у фінансовому аналізі. ML вже використовується у фінансах для управління портфелем, алгоритмічної торгівлі, андеррайтингу позик і виявлення шахрайства. Однак майбутні застосування ML у фінансах включатимуть чат-боти та інші розмовні інтерфейси для безпеки, обслуговування клієнтів та аналізу настроїв.

7. Розпізнавання зображень

   Також, відоме як комп’ютерний зір, розпізнавання зображень має здатність виробляти числову та символьну інформацію із зображень та інших високорозмірних даних. Він включає в себе інтелектуальний аналіз даних, машинне навчання, розпізнавання шаблонів і знання бази даних. ML у розпізнаванні зображень є важливим аспектом і використовується компаніями в різних галузях, включаючи охорону здоров’я, автомобілі тощо.

8. Медична діагностика

   ML у медичній діагностиці допомогла кільком медичним організаціям покращити здоров’я пацієнтів та зменшити витрати на охорону здоров’я, використовуючи передові діагностичні засоби та ефективні плани лікування. Зараз він використовується в охороні здоров’я для постановки майже ідеального діагнозу, прогнозування повторних госпіталізацій, рекомендацій ліків та виявлення пацієнтів із високим ризиком. Ці прогнози та ідеї створюються за допомогою записів пацієнтів та наборів даних разом із симптомами, які проявляє пацієнт.

9. Покращення кібербезпеки

   ML можна використовувати для підвищення безпеки організації, оскільки кібербезпека є однією з основних проблем, які вирішує машинне навчання. Тут Ml дозволяє провайдерам нового покоління створювати новітні технології, які швидко та ефективно виявляють невідомі загрози.

10. Підвищення рівня задоволеності клієнтів

    ML може допомогти підвищити лояльність клієнтів, а також забезпечити чудовий досвід роботи з клієнтами. Це досягається шляхом використання попередніх записів дзвінків для аналізу поведінки клієнтів і на основі цього вимога клієнта буде правильно призначена найбільш підходящому керівнику служби підтримки клієнтів. Це різко скорочує витрати та час, який витрачається на управління відносинами з клієнтами. З цієї причини великі організації використовують алгоритми прогнозування, щоб надати своїм клієнтам пропозиції продуктів, які їм подобаються.

Посилання на джерело