Какие перспективы для бизнеса открывает машинное обучение

Какие перспективы для бизнеса открывает машинное обучение

Среди наиболее впечатляющих новых разработок в сфере технологий – область машинного обучения (ML). По сути, машинное обучение учит искусственный интеллект самообучению. Хотя это может показаться началом научно-фантастической истории, результаты для малого бизнеса весьма обнадеживающие.

Машинное обучение позволяет предпринимателю выполнять гораздо больше задач за то время, которое он должен посвятить рынку, и приводит к значительно большей эффективности, когда речь идет об управлении компанией. Специалисты в этой области подробно остановились на том, как ML может принести пользу бизнесу и почему предприниматели должны стремиться принять его и планировать его использование в своей работе.

Помочь  сделать больше с меньшими затратами

«Машинное обучение снижает стоимость прогнозирования, а прогнозирование основывается на всех бизнес-решениях. Машинное обучение способно помочь предпринимателям и владельцам бизнеса кардинально изменить операционные модели благодаря дешевым прогнозам. Там, где предыдущий рост выручки может быть связан с переменными затратами, поскольку требуется больше решений, можно использовать ML, чтобы компании смогли масштабироваться с меньшими затратами», – отметил  Шон Харрис.

Автоматизация рутинных задач

«Когда все говорят о нехватке ИТ-специалистов, машинное обучение может стать незаменимым участником вашей команды. ML  автоматизирует рутинные IT-задачи, такие как мониторинг безопасности, аудит, обнаружение данных, классификация или отчетность, поэтому команда сможет сосредоточиться на более стратегических задачах, которые всегда хотела выполнить, но никогда не имела такой возможности», – подчеркивает Илья Сотников.

Поиск областей для максимизации эффективности

«Первое, что важно – это не быть обманутым. Взгляните на свою организацию критически и найдите области, где есть большие наборы данных и вы можете применять ML для извлечения информации, чтобы помочь своему бизнесу максимизировать эффективность. Где есть возможность  удалить ненужные точки соприкосновения и ручные задачи? Это поможет донести жизненно важную информацию до ваших команд для принятия решений, позволяя сотрудникам реально использовать ML», – акцентирует внимание Эрни Брей.

Управление неструктурированными данными

«Многие современные организации пытаются управлять растущими объемами неструктурированных данных. Машинное обучение структурирует и систематизирует  данные быстро и эффективно, помогая в принятии решений, стратегий и инвестировании», – советует Чалмерс Браун.

Измерение риска более эффективно

«Управление рисками – сложная бизнес-операция. Есть бесчисленные рассматриваемые переменные и менеджеры вынуждены принимать сложные решения с ограниченными данными. Машинное обучение предлагает более полное понимание профиля рисков бизнеса в отношении мошенничества, ошибок, предотвращения убытков и других обязательств. Инструменты машинного обучения могут быть адаптированы к уникальным потребностям организации» – рекомендует Моника Итон-Кардоне.

Анализ стратегического бизнес-преимущества

«В то время как историческая отчетность фокусируется на том, «что произошло», специальный анализ позволяет компаниям ответить на вопросы: «почему это произошло» и «что происходит сейчас». Интеллектуальное моделирование, основанное на машинном обучении, может ответить на вопрос «что произойдет» и «что может случиться наилучшим образом». Сосредоточьтесь на создании инфраструктуры данных для поддержки этого прогресса», – призывает Прадип Иттихерия.

Улучшение персонализации

«От Google до Facebook машинное обучение и ИИ помогают предпринимателям более разумно тратить свои рекламные доллары. Таргетирование, основанное на искусственном интеллекте, и его понимание заставляют многих догадываться, куда компании должны вкладывать свои деньги, позволяя маркетологам быстрее и лучше узнать свою целевую аудиторию, чем когда-либо прежде», – обратил внимание Доусон Уитфилд.

Решая сложные проблемы людей

«Машинное обучение идеально подходит для решения сложных проблем, справиться с которыми люди самостоятельно не могут. Многие данные архивируются через сети передачи данных, но часто это остается неиспользованным ресурсом для повышения производительности пользователей. Применение технологий на основе ML и ИИ для понимания того, как работают сетевые устройства, обеспечивает огромные преимущества», – отметил  Абе Анкума.

Ускорение исследований о пожеланиях клиентов

«Благодаря тому, что машинное обучение дешевеет с каждым днем, оно становится доступным для многих людей. Предприниматели и владельцы бизнеса могут использовать машинное обучение для более эффективной обработки данных клиентов. Вы будете знать, какие пользователи чаще всего становятся клиентами, как ведут себя крупные клиенты. Более точное прогнозирование «сопутствующих товаров» поможет  увеличить доход на одного клиента» – подчеркнул Викрам Джоши.

Повышение эффективности взаимодействия с клиентами

«Машинное обучение –  умный способ привлечь потребителей или потенциальных клиентов таким образом, чтобы сэкономить время  сотрудников и собрать ценные данные. Используйте его, чтобы грамотно собирать информацию», – сказал Арни Гордон.

Повышение эффективности маркетинга

«Благодаря машинному обучению ваши маркетинговые усилия улучшаются, как на дрожжах. Например, ML может прогнозировать профили клиентов и отправлять им более точные, персонализированные сообщения. Чем более персонализировано маркетинговое сообщение для человека, тем больше вероятность того, что он заметит его и примет к сведению», – рассуждает Томас Гриффин.

Прогнозирование оттока

«Каждый владелец бизнеса сталкивается со сложной реальностью оттока клиентов. Алгоритмы ML могут помочь не только в прогнозировании вероятности оттока клиентов в ближайшем будущем, но и в том, что многие из них могут объяснить наиболее важные факторы, способствующие этому явлению», – обращает внимание Павел Жешукински.

Обнаружение тенденций

«Одним из лучших способов использования машинного обучения является обнаружение тенденций в большом наборе данных, которые незаметны невооруженным глазом. Например, многие компании говорят о попытках уменьшить предвзятость в своем процессе найма. Ввод всех данных о найме – от резюме до обзора интервью – в алгоритм ML может нарисовать четкую картину для коррекции существующего процесса», – рассказывает Тигран Слоян.

Экономия времени для рабочей силы кибербезопасности

«Различные стили кибератак и уровни рисков часто затрудняют работу алгоритмов для точного прогнозирования угрозы. Однако, по мере увеличения объема регистрируемых данных, разрабатываются новые решения для повышения точности прогнозирования и расширения возможностей ограничить персонал по кибербезопасности», – делится мнением Джозеф Фейман. 

Прогнозирование того, куда движется рынок

«ИИ может быть использован для прогнозирования того, куда движется рынок и кем могут быть эти движущие силы. Он также может быть использован в определении потенциальных ключевых партнеров для укрепления вашей собственной позиции или выявления новых угроз. С точки зрения IP-ландшафта его можно использовать для рекомендации того, какой IP-адрес необходимо лицензировать или создать, чтобы защитить свою позицию или атаковать конкурентов», – считает Хосе Мори.

Оставьте свой комментарий