Машинне навчання зменшує кількість проблем на кожному етапі бізнесу, незалежно від того, чи ви придумуєте ідеї щодо нових продуктів, чи доставляєте товари клієнтам. Це підвищує ефективність бізнесу, покращує відносини з клієнтами та збільшує об’єм продажів.
У цій статті ми розглянемо, що таке машинне навчання, поділимося чотирма ключовими напрямами використання машинного навчання в бізнесі та покажемо вам, як інтегрувати цю захоплюючу технологію у вашу компанію.
Що саме таке машинне навчання?
Хоча штучний інтелект (ШІ) і машинне навчання (МН) тісно пов’язані між собою, це не одне й те саме. Мета штучного інтелекту — отримати бажаний результат. Коли ШІ дає збій, він перевіряє, де він не впорався, і змінює спосіб вирішення проблеми, щоб побачити, чи новий підхід спрацює краще.
Роль машинного навчання набагато обмеженіша – воно запитує великі набори даних, щоб знайти шаблони, які може інтерпретувати. Воно не вчиться на власних помилках; натомість МН покладається на участь людини для зміни підходу до проблеми.
До речі: за даними www.business.com, до 2029 року інвестиції в машинне навчання зростуть до понад 209 мільярдів доларів США, тобто приблизно на 38% порівняно з попереднім роком.
Як машинне навчання допомагає бізнесу розвиватися?
Ось як МН допомагає компаніям досягти конкурентної переваги, незалежно від того, чи йдеться про зменшення споживання палива для транспортування чи скерування дзвінків і електронних листів до потрібної людини:
1. Економніше виробництво
Програми машинного навчання економлять гроші компаній, оптимізуючи управління запасами та підвищуючи ефективність виробництва.
Вони вміють виявляти потенційні поломки обладнання ще до того, як вони трапляться. Програми МН можуть передбачати збої з точністю 92% завдяки датчикам, підключеним до обладнання. Це допомагає компаніям планувати графіки профілактичного обслуговування окремих одиниць техніки. Менший час простою означає більшу виробничу потужність і більший дохід.
2. Більш ефективна логістика
Інструменти машинного навчання знижують високі витрати на доставку продуктів кінцевим користувачам. Наприклад, є два ускладнюючі фактори, які роблять авіаперевезення дорогими. По-перше, регулятори, оператори вантажних рейсів, аеропорти та експедитори працюють незалежно. По-друге, багато секторів працюють точно вчасно, що ускладнює планування на майбутнє. Машинне навчання забезпечує кращу організацію для всіх сторін шляхом визначення пріоритетності порядку перевезення за терміновістю, типом товару, що транспортується, і часом у дорозі до аеропорту. Як наслідок, вільні потужності авіакомпаній нижчі, як і плата за фрахт для експортерів.
3. Кращі результати для споживачів
Аналіз настроїв використовує ту саму технологію, яку Google використовує для розуміння мови, коли ми шукаємо інформацію. Наприклад, інструмент IBM Natural Language Understanding може виявляти такі емоції, як смуток, радість, страх і гнів, у контенті соціальних мереж, дискусійних форумах, онлайн-оглядах і коментарях про компанію, її продукти та послуги.
4. Більш ефективне прийняття рішень
Більшість компаній не знають, скільки даних вони генерують і як їх використовувати. Проблема, що робити з великими даними, все ще існує для малих компаній.
Машинне навчання може швидко знайти значення в структурованих даних, наприклад у файлах Excel, де кожне значення має дескриптор. Вони також стають кращими в розумінні неструктурованих і напівструктурованих даних, які важче аналізувати.
Як запровадити машинне навчання у вашій компанії
МН допомагає підприємствам збільшувати продажі та планувати майбутнє. Перш ніж вирішити, чи підходить вам це чи ні, можете проконсультуватися зі спеціалістами NIXSolutions, щоб вони проаналізували наявні у вас дані та те, що з них можна отримати.