Anwendungen für maschinelles Lernen für Unternehmen
Veröffentlicht: 2021-05-11Maschinelles Lernen hat sich aus dem Zeitalter der Science-Fiction zu einem wichtigen Bestandteil moderner Unternehmen entwickelt, zumal Unternehmen in fast allen Branchen verschiedene Technologien des maschinellen Lernens einsetzen. Beispielsweise nutzt die Gesundheitsbranche Geschäftsanwendungen für maschinelles Lernen, um genauere Diagnosen zu erstellen und ihren Patienten eine bessere Behandlung zu bieten.
Einzelhändler nutzen maschinelles Lernen auch, um die richtigen Waren und Produkte an die richtigen Geschäfte zu senden, bevor sie vergriffen sind. Auch medizinische Forscher kommen bei der Nutzung von maschinellem Lernen nicht zu kurz, da viele mit Hilfe dieser Technologie neuere und wirksamere Medikamente einführen. Viele Anwendungsfälle entstehen aus allen Sektoren, da maschinelles Lernen in Logistik, Fertigung, Gastgewerbe, Reisen und Tourismus, Energie und Versorgungsunternehmen implementiert wird.
Hier sind die 10 häufigsten Anwendungen für maschinelles Lernen, die in Unternehmen eingesetzt werden, um Probleme zu lösen und greifbare geschäftliche Vorteile zu erzielen
Echtzeit-Chatbot-Systeme
Chatbots sind eine der wichtigsten Formen der Automatisierung. Sie haben die Kommunikationslücke zwischen Mensch und Technologie geschlossen, indem sie es uns ermöglicht haben, mit Maschinen zu kommunizieren, die dann Aktionen gemäß den Anforderungen oder Wünschen von Einzelpersonen ausführen können. Die ersten Generationen von Chatbots wurden entwickelt, um Skriptregeln zu folgen, die die Bots anwiesen, welche Aktionen sie basierend auf bestimmten Schlüsselwörtern ausführen sollten.
ML (maschinelles Lernen) und NLP (Verarbeitung natürlicher Sprache), die ein weiterer Teil der KI-Technologie sind, ermöglichen es Chatbots jedoch, produktiver und interaktiver zu sein. Diese neuen Gruppen von Chatbots gehen besser auf die Bedürfnisse der Benutzer ein und kommunizieren immer mehr als echte Menschen. Einige bemerkenswerte Beispiele für moderne Chatbots sind die folgenden: Alexa, Google Assistant, Siri, Watson Assistant und Chat-Plattformen für den Fahreranfragedienst.
Entscheidungshilfe
Dies ist ein weiterer Aspekt, bei dem Geschäftsanwendungen für maschinelles Lernen Unternehmen dabei unterstützen können, die Masse ihrer Daten in nützliche und ausführbare Erkenntnisse umzuwandeln, die einen Mehrwert bieten. In diesem Bereich sind Algorithmen, die auf mehreren relevanten Datensätzen und historischen Daten trainiert wurden, in der Lage, Informationen zu analysieren und zahlreiche mögliche Szenarien in einem Umfang und einer Geschwindigkeit zu verarbeiten, die es Menschen unmöglich machen, die beste Vorgehensweise zu empfehlen. Entscheidungsunterstützungssysteme werden in mehreren Industriesektoren verwendet, darunter einige: die Gesundheitsindustrie, der Landwirtschaftssektor und die Wirtschaft.
Engines für Kundenempfehlungen
ML treibt die Kundenempfehlungs-Engines an, die entwickelt wurden, um maßgeschneiderte Erfahrungen zu liefern und die allgemeine Kundenerfahrung zu verbessern. Hier analysieren Algorithmen Datenpunkte über jeden Kunden, einschließlich früherer Einkäufe des Kunden, und andere Datensätze wie demografische Trends, den aktuellen Bestand eines Unternehmens und die Kaufhistorie anderer Kunden, um zu wissen, welche Dienstleistungen und Produkte jedem als Empfehlung angeboten werden sollen einzelner Kunde. Im Folgenden sind einige Beispiele für Unternehmen aufgeführt, deren Unternehmensmodelle auf Empfehlungsmaschinen basieren: Amazon, Walmart, Netflix und YouTube.
Kundenabwanderungsmodellierung
Unternehmen nutzen auch maschinelles Lernen und KI, um zu erkennen, wann die Loyalität eines Kunden nachlässt, und um Strategien zu finden, um dies zu beheben. In diesem Anwendungsfall unterstützen die erweiterten Geschäftsanwendungen für maschinelles Lernen Unternehmen bei der Bewältigung eines der längsten und häufigsten Unternehmensprobleme: der Kundenabwanderung.
Auf diese Weise identifizieren Algorithmen Trends in massiven Verkaufsmengen, historischen und demografischen Daten, um den Grund für den Kundenverlust eines Unternehmens zu lokalisieren und zu verstehen. Das Unternehmen kann dann ML-Fähigkeiten verwenden, um Muster bei bestehenden Kunden zu bewerten, um herauszufinden, welche Kunden das Geschäft wahrscheinlich verlassen und woanders hingehen, die Gründe für die Entscheidung dieser Kunden zu identifizieren und dann die notwendigen Schritte zu bestimmen, die das Unternehmen unternehmen sollte um sie zu behalten.
Die folgenden Unternehmen sind Beispiele für Unternehmen, die Abwanderungsmodelle verwenden: The Wall Street Journal, Bloomberg News, The New York Times, Spotify, HBO, Amazon, Netflix, Salesforce und Adobe.
Dynamische oder nachfrageorientierte Preisstrategien
Unternehmen können damit beginnen, ihre historischen Preisdaten zusammen mit Datensätzen zu einer Vielzahl anderer Variablen zu analysieren, um zu verstehen, wie bestimmte Dynamiken – von der Jahreszeit über das Wetter bis hin zur Tageszeit – die Nachfrage nach Produkten und Dienstleistungen beeinflussen.
ML-Algorithmen können aus solchen Daten lernen und die Erkenntnisse mit weiteren Verbraucher- und Marktdaten kombinieren, um Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Produkte dynamisch im Einklang mit diesen breiten und zahlreichen Variablen zu bepreisen – eine Taktik, die es Unternehmen schließlich ermöglicht, ihre Einnahmen zu maximieren.
Das offensichtlichste Beispiel für Demand Pricing oder Dynamic Pricing ist im Transportsektor zu sehen. Der Preisanstieg bei Bolt und Uber ist ein Beispiel dafür.
Kundensegmentierung und Marktforschung
Geschäftsanwendungen für maschinelles Lernen helfen Unternehmen nicht nur bei der Preisgestaltung; Sie unterstützen Unternehmen auch dabei, die entsprechenden Waren und Dienstleistungen zum richtigen Zeitpunkt über Kundensegmentierung und vorausschauende Bestandsplanung in den entsprechenden Bereichen bereitzustellen.
Beispielsweise verwenden Einzelhändler ML, um das Inventar vorherzusagen, das in welchen seiner Filialen am meisten verkauft wird, abhängig von den saisonalen Bedingungen, die eine bestimmte Filiale beeinflussen, der Demografie dieses Gebiets und anderen Datenpunkten – wie den Trendnachrichten in sozialen Medien. Diese Anwendung für maschinelles Lernen kann von allen genutzt werden! Von der Versicherungsbranche bis Starbucks.
Entdeckung eines Betruges
Die Fähigkeit des maschinellen Lernens, Muster zu entschlüsseln – und Anomalien, die sich außerhalb dieser Trends manifestieren, sofort zu erkennen – macht es zu einem hervorragenden Werkzeug zur Identifizierung betrügerischer Aktivitäten.
Tatsächlich setzen Unternehmen im Finanzsektor ML seit Jahren erfolgreich in diesem Bereich ein. Der Einsatz von maschinellen Geschäftsanwendungen zur Betrugserkennung ist in den folgenden Branchen zu sehen: Einzelhandel, Spiele, Reisen und Finanzdienstleistungen.
Bildklassifizierung und Bilderkennung
Unternehmen haben begonnen, sich neuronalen Netzen, Deep Learning und maschinellem Lernen zuzuwenden, um ihnen dabei zu helfen, Bildern Bedeutung zu verleihen. Die Anwendung dieser maschinellen Lerntechnologie ist breit gefächert – von der Absicht von Facebook, auf seiner Plattform gepostete Bilder zu markieren, über das Bestreben von Sicherheitsteams, kriminelle Aktivitäten in Echtzeit aufzudecken, bis hin zum Bedarf an automatisierten Autos, die die Straße sehen können.
Betriebseffizienz
Während einige ML-Anwendungsfälle eine hohe Spezialisierung aufweisen, setzen viele Unternehmen die Technologie ein, um sie bei der Verwaltung routinemäßiger Unternehmensprozesse wie Softwareentwicklung und Finanztransaktionen zu unterstützen. Laut Guptill „sind die nach meiner Erfahrung (bisher) am häufigsten gesehenen Anwendungsfälle in Unternehmensfinanzorganisationen, Fertigungssystemen und -prozessen und, am wirkungsvollsten, in der Softwareentwicklung und beim Testen.
Und fast jeder Fall tritt bei Grunzerarbeit auf.“ ML wird von mehreren Geschäftsbereichen verwendet, um die Effizienz zu steigern, darunter Betriebsteams, Finanzfirmen und -abteilungen sowie IT-Abteilungen, die maschinelles Lernen als Komponente ihrer Automatisierung von Softwaretests nutzen können, um diesen Prozess erheblich zu verbessern und zu verbessern.
Datenextraktion
ML mit natürlicher Sprachverarbeitung sammelt automatisch wichtige strukturierte Informationen aus Dokumenten, selbst wenn die erforderlichen Daten in halbstrukturierten oder unstrukturierten Formaten gespeichert sind. Unternehmen können diese ML-Anwendung nutzen, um alles von Rechnungen über Steuerdokumente bis hin zu rechtsgültigen Verträgen zu verarbeiten, was zu einer verbesserten Genauigkeit und höheren Effizienz bei solchen Prozessen führt und folglich menschliche Mitarbeiter von monotonen, sich wiederholenden Aufgaben befreit.
Abschließende Gedanken
Insgesamt werden Geschäftsanwendungen für maschinelles Lernen aus vielen guten Gründen schnell in Unternehmen eingesetzt. Sie verbessern die Genauigkeit und reduzieren Fehler, beschleunigen den Arbeitsprozess und machen das Gesamterlebnis sowohl für Kunden als auch für Mitarbeiter angenehm.
Aus diesem Grund suchen immer mehr innovationsorientierte Unternehmen nach Möglichkeiten, maschinelles Lernen zu integrieren, um neue Geschäftsmöglichkeiten voranzutreiben, die ihre Marke auf dem Markt hervorheben. Schließen Sie sich einigen der weltweit führenden Marken an, um die zahlreichen Möglichkeiten zu nutzen, die ML-Geschäftsanwendungen heute bieten.
Andere nützliche Ressourcen:
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