創新的機器學習利用變革的業務應用程式

機器學習(ML)正在革新企業的運營方式,推動創新,並在各行各業開闢新的可能性。透過利用大量資料和強大的演算法,ML使企業能夠自動化流程、做出準確預測和發現隱藏的模式以最佳化績效。從個性化的客戶體驗到預測性維護和先進的欺詐檢測,ML的潛力是無限的。 機器學習是一種人工智慧的子集,用於開發演算法和統計模型,使計算機能夠在不需要指令的情況下執行特定任務。 企業已經開始將機器學習應用程式開發服務和功能納入到他們的流程、應用程式和實踐中,以確保最佳效率。透過利用這些服務,公司可以在其運營中整合先進的機器學習功能,實現自動化、資料驅動的決策制定和績效最佳化。整合賦予企業在當今快節奏的數字環境中保持競爭力的能力,透過釋放新的洞見和簡化流程來實現更智慧、更高效的運營。 以下我們討論了改變商業應用的機器學習創新。 五種創新性的機器學習在企業中的應用 機器學習統計資料顯示,不同行業可以從使用創新的機器學習方法中獲益,在業務流程中佔據優勢。 1. 透過機器學習增強客戶體驗 企業必須提升客戶體驗來建立忠誠度和推動參與度。可以使用兩種有效的ML策略來幫助提升客戶的整體體驗。 聊天機器人和虛擬助手:這些可以幫助轉變客戶服務,為需要幫助的客戶提供全天候支援。他們可以處理各種任務,如回答問題和協助查詢。 使用這些機器學習技術的一些好處包括: 24/7可用性:聊天機器人隨時可用,所以員工不需要加班或夜班就可以提供服務。無監督的機器學習系統使用人工神經網路繼續與客戶互動並保留現有客戶。 速度和效率:聊天機器人和虛擬助手可以比人類更快地處理資訊,消除客戶的等待時間。提供培訓資料,並使用資料科學將允許聊天機器人與客戶進行交流。 可擴充套件性:聊天機器人可以被修改和進化,以處理多個任務,如同時處理多個查詢,併為企業提供使用技術而無需增加員工的機會。 個性化:基於客戶資料,聊天機器人和虛擬助手可以個性化他們與客戶的互動,如使用真實姓名、記住過去的互動並提供針對客戶請求的定製響應。 個性化推薦:使用資料分析和機器學習可以根據過去的互動、行為和偏好為客戶量身定製個性化建議。 以下是使用個性化推薦來改善整體購物體驗的一些好處: 資料利用:企業可以透過分析客戶資料來識別模式和偏好。例如,電子商務平臺可以使用客戶的瀏覽歷史來跟蹤他們的興趣。 增加參與度:創造個性化的推薦將增加使用者參與度。定製的建議將導致客戶進行更多購買,並增加個人客戶在平臺上的停留時間,幫助您瞭解客戶的需求和想法。 客戶忠誠度:瞭解客戶的需求和偏好將創造客戶忠誠度,因為客戶會感到他們的需求和願望得到認可,並將繼續從該企業購買。 2. 機器學習最佳化運營 企業需要最佳化業務流程,提高效率、改善整體績效和降低成本。對於最佳化流程,有兩個關鍵領域需要關注:供應鏈管理和預測性維護。 供應鏈管理:這一策略著眼於提高供應鏈的有效性和效率,從原材料採購到成品。以下是一些可用於供應鏈最佳化的關鍵策略: 需求預測:先進的分析可用於更準確地預測客戶需求。這將有助於業務運營,透過減少與過剩庫存相關的成本來與銷售保持一致的庫存水平。 庫存管理:實施庫存管理做法將有助於最大限度地降低企業的費用,並確保在需要時有足夠的庫存。可以透過使用自動化的庫存跟蹤系統來實現管理。 供應商協作:與供應商合作可以幫助改善溝通並建立更牢固的關係。 物流最佳化:分析運輸路線和方式可以提高企業的交貨時間並提高生產力。企業可以使用軟體開發來幫助最佳化並考慮替代運輸方式。 技術整合:在企業中使用技術可以幫助做出業務決策,如是否使用區塊鏈來實現透明度、使用自動化來提高效率以及使用AI進行預測性分析。 預測性維護:這個過程涉及使用機器學習和資料分析來預測機器或裝置可能需要維修或故障的時間。以下是預測性維護的一些關鍵因素: 資料分析:機器學習演算法分析收集的資料,以幫助預測結果,如機器故障。這可以幫助企業提前安排維護,以避免生產損失。 資料收集:資料收集過程使用感測器和物聯網裝置實時收集機器的執行效能指標、振動和溫度等資料。 實施:企業可以在非高峰時段或裝置使用最少時進行機械維護,以減少生產延誤。 持續改進:使用機器學習系統可以做出更準確的預測,並幫助改善業務流程的維護策略。 3. 資料驅動的決策制定 對於業務決策制定,使用資料驅動的決策制定是一種戰略方法,將有助於指導業務決策。公司可以使用商業智慧、營銷創新、分析和風險管理來提高其業務應用程式的運營效率。 以下是每個組成部分如何推進公司的流程。 商業智慧和分析:這些是用於提供分析、收集和呈現業務資料的實踐和技術。這種方法的關鍵方面包括: 資料視覺化:商業智慧可以幫助員工透過提供儀表板來理解業務的複雜資料點,這些資料很容易訪問。 描述性分析:使用歷史資料來了解業務的過去表現可以影響未來決策,透過建立機器學習模型,企業可以收集資料以擁有現成的分析。 預測性分析:使用商業機器學習技術和統計模型可以幫助預測業務結果。 規範性分析:規範性分析將根據預測洞見推薦行動。 風險管理:使用資料驅動的決策制定可以有效管理業務風險。可以使用以下方法來識別、減輕和評估業務風險。 情景分析:機器學習模型可以表示情景,以準備應對可能影響業務的任何風險。 風險評估模型:企業可以利用機器學習功能來幫助開發模型,預測和分析潛在風險。 實時監控:機器學習應用程式可以幫助實時監控任何風險,以便能夠管理業務的任何風險。 合規性和監管監控:機器學習系統可用於幫助企業透過不斷監控業務活動來保持合規性。 營銷創新具有特定的關鍵見解,可幫助企業管理業務風險。這些關鍵創新包括: 客戶細分:企業可以根據客戶的偏好、行為和人口統計特徵對其受眾進行細分。 個性化:資料分析可以幫助企業透過定製優惠或訊息來提供個性化的客戶體驗,從而提高客戶參與度。 A/B測試:企業可以使用機器學習演算法對營銷活動、產品供應和網站設計進行A/B測試。 預測性客戶分析:這可以幫助企業使用產品推薦和定向促銷預測未來的購買模式。 4. 人力資源轉型 企業可以轉變人力資源作為一種策略,以增強HR功能,確保它們與業務目標保持一致並適應不斷變化的工作場所。人才獲取和員工參與是這種轉型中的兩個關鍵組成部分。 員工參與有關鍵要素可以培養一支敬業的員工隊伍。這些關鍵要素包括: 持續反饋和溝通:企業可以使用機器學習模型從員工那裡獲得反饋,並建立系統來幫助定期與員工進行檢查。 員工福祉:可以實施福利計劃來提高員工的福祉。 職業發展機會:使用機器學習,企業可以為員工提供培訓計劃,以提升他們的技能。 人才獲取可以結合人工智慧工具來掃描最合適的候選人來填補任何空缺。使用機器學習系統來找到最合適的候選人將消除傳統招聘實踐的需要,確保候選人具有正確的工作經驗,並透過保持溝通和改善招聘過程來跟蹤申請人。 5. 行業特定應用 在應用中使用機器學習將提高金融機構和醫療保健等行業的效率、合規性和服務交付。 對於醫療保健應用程式,機器學習演算法用於以下方式: 電子健康記錄:可以使用機器學習模型來簡化患者護理,為醫療工作者提供快速訪問患者資訊。 遠端醫療:允許無法離開家或居住在醫生難以到達的農村地區的患者進行遠端諮詢。 健康資訊交換:允許在同事和不同醫療提供者之間共享患者資訊,以改善患者治療。 對於金融應用程式: 自動交易系統:機器學習系統可以幫助分析市場資料和趨勢,以幫助企業和客戶在交易時做出明智的決策。 區塊鏈技術:機器學習演算法提供了一個透明且防篡改的賬本,降低了交易資料的成本並增強了安全性。 機器人顧問:這些是自動化的投資管理服務,允許使用者獲得有關如何設定投資目標和最小化風險的建議。 欺詐檢測系統:為了協助欺詐檢測,機器學習系統可以防止財務損失並保護客戶資料。 機器學習的未來趨勢 人工智慧技術如深度學習、自然語言處理和強化學習的進步將導致機器學習取得重大進步。 這些進步還將增加各種規模企業的使用,允許將新工具納入現有業務實踐,如使用基於雲的平臺或開源框架來利用機器學習系統,而無需廣泛的技術專業知識。 為了在各行各業進行創新,可以實施機器學習系統來最佳化流程、開發新的服務和產品,並識別趨勢。 結論 隨著技術的進步,機器學習將不斷發展,機器學習應用的未來將迅速到來。透過使用人工智慧來釋放新的機會來增強其運營,企業的生產力將得到提高。 這篇文章最初發表在AI News上。