Основные преимущества использования машинного обучения для бизнеса

  В связи со всей шумихой вокруг данных, искусственного интеллекта и машинного обучения (ML) предприятиям становится интересно узнать о приложениях и преимуществах машинного обучения в бизнесе. Многие люди, вероятно, слышали о машинном обучении, но на самом деле не знают, что это такое, какие бизнес-проблемы оно может решить или какую ценность оно может добавить для их бизнеса. Машинное обучение – это процесс анализа данных, который использует алгоритмы машинного обучения для итеративного изучения существующих данных и помогает компьютерам находить скрытые идеи, не будучи запрограммированными.

 Как работает машинное обучение

 С запуском платформ облачного машинного обучения Google, Amazon и Microsoft Azure в последние годы мы видим, что искусственный интеллект и машинное обучение приобретают все большую популярность. Удивительно, но все мы были свидетелями ML, даже не подозревая об этом. Некоторые из наиболее распространенных случаев – это обнаружение «спама» вашим провайдером электронной почты и тегирование «изображений» или «лиц», выполняемое Facebook. В то время как Gmail распознает выбранные слова или шаблон для фильтрации спама, Facebook автоматически помечает загруженные изображения, используя технику распознавания изображений (лиц). 

 Основные преимущества ML для бизнеса

Бизнес-преимущества ML многочисленны. Оно помогает предприятиям разными способами лучше продвигать свои продукты и делать точные прогнозы продаж. 

ML предлагает огромные преимущества сектору продаж и маркетинга, основными из которых являются:

1. Массовое потребление данных из неограниченных источников

 ML практически потребляет неограниченное количество всеобъемлющих данных. Полученные данные затем можно использовать для постоянного анализа и изменения ваших стратегий продаж и маркетинга на основе моделей поведения клиентов. Как только ваша модель будет обучена, она сможет определять важные переменные. Следовательно, вы сможете получать целевые потоки данных, отказавшись от длительной и сложной интеграции.

2. Прогнозирование и обработка экспресс-анализа

Скорость, с которой ML потребляет данные и определяет соответствующие данные, позволяет вам предпринимать соответствующие действия в нужное время. Например, ML оптимизирует лучшее последующее предложение для вашего клиента. Следовательно, клиент сможет увидеть правильное предложение в определенный момент времени, а вы фактически не будете тратить время на планирование и размещение нужной рекламы для ваших клиентов.

3. Интерпретация поведения клиентов

ML позволит вам анализировать данные, относящиеся к прошлому поведению или результатам, и интерпретировать их. Таким образом, на основе новых и различных данных вы сможете лучше прогнозировать поведение клиентов.

4. Облегчение точных медицинские прогнозов и диагнозов

В сфере здравоохранения ML помогает легко выявлять пациентов из группы высокого риска, ставить почти точные диагнозы, рекомендовать лучшие лекарства и прогнозировать повторную госпитализацию. Они преимущественно основаны на доступных наборах данных анонимных историй болезни, а также на симптомах, которые они проявляют. 

5. Упрощает трудоемкую документацию при вводе данных

Дублирование и неточность данных – основные проблемы, с которыми сталкиваются организации, желающие автоматизировать процесс ввода данных. Что ж, эту ситуацию можно значительно улучшить с помощью прогнозного моделирования и алгоритмов машинного обучения. Благодаря этому машины могут выполнять трудоемкие задачи ввода данных, оставляя ваши квалифицированные ресурсы свободными, чтобы сосредоточиться на других задачах, связанных с добавлением стоимости.

  ML также оказывает значительное влияние на финансовый сектор. Некоторые из общих преимуществ машинного обучения в финансах включают управление портфелем, алгоритмическую торговлю, андеррайтинг кредитов и, что наиболее важно, обнаружение мошенничества.