비즈니스를 위한 머신 러닝 애플리케이션
게시 됨: 2021-05-11기계 학습은 특히 거의 모든 부문의 기업이 다양한 기계 학습 기술을 사용함에 따라 공상 과학 시대에서 현대 기업의 주요 구성 요소로 발전했습니다. 예를 들어, 의료 산업은 기계 학습 비즈니스 애플리케이션을 활용하여 환자에게 더 정확한 진단을 내리고 더 나은 치료를 제공합니다.
소매업체는 또한 기계 학습을 사용하여 재고가 다 떨어지기 전에 올바른 상품과 제품을 올바른 상점으로 보냅니다. 많은 사람들이 이 기술의 도움으로 더 새롭고 더 효과적인 의약품을 소개하기 때문에 의료 연구원도 기계 학습 사용과 관련하여 배제되지 않습니다. 물류, 제조, 숙박, 여행 및 관광, 에너지, 유틸리티 분야에서 머신 러닝이 구현됨에 따라 모든 분야에서 많은 사용 사례가 등장하고 있습니다.
비즈니스에서 문제를 해결하고 실질적인 비즈니스 이점을 제공하기 위해 사용되는 머신 러닝의 10가지 일반적인 용도는 다음과 같습니다.
실시간 챗봇 시스템
챗봇은 자동화의 가장 중요한 형태 중 하나입니다. 그들은 우리가 기계와 통신하고 개인의 요구 사항이나 요청에 따라 작업을 실행할 수 있도록 함으로써 인간과 기술 간의 통신 격차를 좁혔습니다. 1세대 챗봇은 특정 키워드를 기반으로 실행할 작업에 대해 봇에 지시하는 스크립트 규칙을 따르도록 설계되었습니다.
그러나 AI 기술의 또 다른 일부인 ML(머신 러닝)과 NLP(자연어 처리)를 통해 챗봇은 보다 생산적이고 상호 작용할 수 있습니다. 이 새로운 챗봇 세트는 사용자의 요구에 더 잘 응답하고 점점 더 실제 인간처럼 의사 소통합니다. 현대 챗봇의 몇 가지 주목할만한 예는 다음과 같습니다. Alexa, Google Assistant, Siri, Watson Assistant 및 라이더 요청 서비스의 채팅 플랫폼.
의사 결정 보조
이것은 머신 러닝 비즈니스 애플리케이션이 조직이 보유한 대량의 데이터를 가치를 제공하는 유용하고 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 데 도움이 될 수 있는 또 다른 측면입니다. 이 영역에서 여러 관련 데이터 세트 및 과거 데이터에 대해 훈련된 알고리즘은 정보를 분석하고 인간이 채택할 최상의 조치를 권장할 수 없는 규모와 속도로 수많은 가능한 시나리오를 처리할 수 있습니다. 의사결정 지원 시스템은 여러 산업 분야에서 사용되고 있으며 그 중 일부는 의료 산업, 농업 부문 및 비즈니스입니다.
고객 추천 엔진
ML은 맞춤형 경험을 제공하고 전반적인 고객 경험을 개선하기 위해 구축된 고객 추천 엔진을 강화합니다. 여기에서 알고리즘은 고객의 이전 구매와 인구 통계학적 추세, 조직의 현재 재고 및 다른 고객의 구매 내역과 같은 기타 데이터 세트를 포함하여 각 고객에 대한 데이터 포인트를 분석하여 각 고객에게 어떤 서비스와 제품을 추천할 것인지 파악합니다. 개인 고객. 아마존, 월마트, 넷플릭스, 유튜브와 같은 추천 엔진을 기반으로 하는 엔터프라이즈 모델을 가진 비즈니스의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
고객 이탈 모델링
기업은 또한 머신 러닝과 AI를 활용하여 고객 충성도가 감소하기 시작하는 시점을 식별하고 이를 해결하기 위한 전략을 찾습니다. 이 사용 사례에서 향상된 기계 학습 비즈니스 애플리케이션은 기업이 가장 오래되고 가장 일반적인 기업 문제 중 하나인 고객 이탈을 처리하는 데 도움이 됩니다.
이러한 방식으로 알고리즘은 대량 판매 추세, 과거 및 인구 통계 데이터를 식별하여 회사의 고객 손실 원인을 정확히 파악하고 이해합니다. 그런 다음 조직은 ML 기능을 사용하여 기존 고객 간의 패턴을 평가하여 비즈니스를 포기하고 다른 곳으로 이동할 가능성이 있는 고객을 찾고 해당 고객이 떠나기로 결정한 이유를 식별한 다음 비즈니스에서 취해야 할 필요한 조치를 결정할 수 있습니다. 그들을 유지하기 위해.
The Wall Street Journal, Bloomberg News, The New York Times, Spotify, HBO, Amazon, Netflix, Salesforce, Adobe는 이탈 모델링을 활용하는 기업의 예입니다.
동적 또는 수요 가격 책정 전략
기업은 특정 역학(계절, 날씨, 시간)이 제품 및 서비스 수요에 어떻게 영향을 미치는지 이해하기 위해 과다한 기타 변수에 대한 데이터 세트와 함께 과거 가격 데이터 마이닝을 시작할 수 있습니다.
ML 알고리즘은 이러한 데이터에서 학습하고 통찰력을 더 많은 소비자 및 시장 데이터와 결합하여 기업이 광범위하고 많은 변수에 따라 제품 가격을 동적으로 책정할 수 있도록 지원합니다. 이는 궁극적으로 기업이 수익을 극대화할 수 있도록 하는 전술입니다.
수요 가격 책정 또는 동적 가격 책정의 가장 확실한 예는 운송 부문에서 볼 수 있습니다. Bolt와 Uber의 급격한 가격 책정이 이를 잘 보여줍니다.
고객 세분화 및 시장 조사
기계 학습 비즈니스 애플리케이션은 기업이 가격을 책정하는 데 도움이 될 뿐만 아니라; 또한 고객 세분화 및 예측 재고 계획을 통해 기업이 적절한 시간에 적절한 지역에 적절한 상품과 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다.
예를 들어 소매업체는 ML을 사용하여 특정 매장에 영향을 미치는 계절적 조건, 해당 지역의 인구 통계 및 기타 데이터 요소(예: 소셜 미디어의 최신 뉴스)에 따라 해당 매장 중 가장 많이 팔릴 인벤토리를 예측합니다. 이 기계 학습 응용 프로그램은 모든 사람이 사용할 수 있습니다! 보험 업계에서 스타벅스까지.
사기 감지
패턴을 해독하고 이러한 추세를 벗어나는 이상 징후를 즉시 감지하는 머신 러닝의 능력은 사기 행위를 식별하는 훌륭한 도구가 됩니다.
실제로 금융 부문의 기업은 수년 동안 이 측면에서 ML을 성공적으로 활용해 왔습니다. 사기 탐지에서 기계 비즈니스 애플리케이션의 사용은 소매, 게임, 여행 및 금융 서비스 산업에서 볼 수 있습니다.
이미지 분류 및 이미지 인식
기업은 이미지의 의미를 만드는 데 도움이 되는 신경망, 딥 러닝 및 머신 러닝으로 눈을 돌리기 시작했습니다. 이 기계 학습 기술은 플랫폼에 게시된 사진에 태그를 지정하려는 Facebook의 의도부터 실시간으로 범죄 활동을 감지하기 위한 보안 팀의 추진력, 도로를 볼 수 있는 자동화된 자동차의 필요성에 이르기까지 광범위합니다.
운영 효율성
일부 ML 사용 사례는 전문화 수준이 높지만 많은 회사에서 소프트웨어 개발 및 금융 거래와 같은 일상적인 기업 프로세스를 관리하는 데 도움이 되는 기술을 채택하고 있습니다. Guptil에 따르면 "(지금까지) 내 경험에서 가장 널리 알려진 사용 사례는 기업 재무 조직, 제조 시스템 및 프로세스, 그리고 가장 영향력 있는 소프트웨어 개발 및 테스트입니다.
그리고 거의 모든 경우가 그런트 작업 내에서 발생합니다." 머신 러닝을 소프트웨어 테스트 자동화의 구성 요소로 활용하여 해당 프로세스를 크게 늘리고 향상시킬 수 있는 운영 팀, 재무 회사 및 부서, IT 부서를 비롯한 여러 비즈니스 부서에서 ML을 사용하여 효율성을 높입니다.
데이터 추출
자연어 처리를 사용하는 ML은 필요한 데이터가 반정형 또는 비정형 형식으로 저장되어 있더라도 문서에서 구조화된 정보의 중요한 부분을 자동으로 수집합니다. 기업은 이 ML 애플리케이션을 사용하여 송장에서 세금 문서, 법적 계약에 이르기까지 모든 것을 처리할 수 있으므로 이러한 프로세스의 정확성과 효율성이 향상되어 결과적으로 인간 직원이 단조롭고 반복적인 작업에서 벗어날 수 있습니다.
마지막 생각들
전반적으로 머신 러닝 비즈니스 애플리케이션은 여러 가지 이유로 비즈니스에서 빠르게 사용되고 있습니다. 정확성을 높이고 오류를 줄이며 작업 프로세스를 빠르게 추적하며 고객과 직원 모두에게 전반적인 경험을 즐겁게 만듭니다.
이것이 더 혁신 지향적인 기업이 시장에서 브랜드를 돋보이게 할 새로운 비즈니스 기회를 창출하기 위해 머신 러닝을 통합하는 방법을 찾는 이유입니다. 오늘날 ML 비즈니스 애플리케이션이 제공하는 풍부한 기회를 활용하는 세계 최고의 브랜드에 합류하십시오.
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