Пять причин интегрировать машинное обучение в бизнес

В проекте Dig(IT)al рассказываем о технологиях, которые помогут вам заработать. Переходите на цифровую сторону бизнеса.

1. Обработка больших объемов неструктурированных данных

Один из наиболее распространенных вариантов использования машинного обучения — это обработка данных, которые не поддаются традиционным методам. В наше время данные все проще создавать, собирать и получать к ним доступ. Поэтому машинное обучение может стать отличным инструментом для небольших предприятий B2C, которые часто имеют дело с большим объемом транзакций и сведений о клиентах.

Машинное обучение можно использовать для разных целей, будь то помощь в принятии более обоснованных решений по разработке продукта, привлечение новых клиентов или анализа внутренних процессов.

2. Автоматизация рутинных задач

Изначальной целью машинного обучения было повышение эффективности. Несмотря на то, что его использование вышло за рамки простой автоматизации, это остается одним из наиболее коммерчески жизнеспособных вариантов применения. Использование машинного обучения для автоматизации рутинных задач, экономии времени и более эффективного управления ресурсами может сократить расходы и увеличить прибыль предприятий.

Список задач, которые можно автоматизировать с помощью машинного обучения, довольно обширен. Как и в случае с обработкой данных, варианты использования будут зависеть от того, какие функции отнимают больше времени и ресурсов в каждом конкретном случае.

Машинное обучение показало хорошие результаты в автоматизации и классификации данных, создании отчетов, мониторинга ИТ-угроз, предотвращения мошеннических атак, а также внутреннего аудита. На этом список возможностей не заканчивается.

3. Улучшение персонализации и эффективности маркетинга

Машинное обучение — ценный инструмент для маркетинговых кампаний, так как с его помощью можно практически бесконечно отправлять сообщения и менять профиль покупателя. Это позволит сделать маркетинг полностью персонализированным без необходимости прибегать к услугам копирайтеров или рекламных агентов.

Реализация машинного обучения на ведущих платформах цифровой рекламы, таких как Facebook и Google, станет большим плюсом для малого бизнеса, не имеющего большого опыта в маркетинге. Благодаря этому сотрудникам не придется осваивать новые алгоритмы для очередной кампании микротаргетинга.

4. Выявление трендов

Машинное обучение также доказало свою эффективность в выявлении тенденций в больших наборах данных. Эти изменения часто слишком незаметны для людей или слишком велики для обработки другими программами.

Многие малые и средние предприятия используют эту технологию для прогнозирования и сокращения оттока клиентов. С ее помощью можно выявить, что клиенты начали изучать конкурентов и запустить механизмы их удержания.

Во всем мире машинное обучение используется и при найме сотрудников. Алгоритмы предыдущих поколений лишь усиливали существующие предубеждения при рекрутинге и продвижении по службе, тем самым приносили больше вреда, чем пользы. Однако новые технологии способны противодействовать скрытой предвзятости и повышать шансы на справедливые результаты.

5. Ускорение исследовательских циклов

Алгоритм машинного обучения станет полезным инструментом и в отделах исследований и разработок. Его использование позволяет сократить цикл проб и ошибок, которые увеличивают затраты на разработку. Эта технология не сможет заменить экспертов, но позволит им более эффективно использовать время, что, в свою очередь, положительно скажется на количестве и качестве инноваций.

Способ использования машинного обучения зависит от целей, которые вы преследуете. Внедрение нового алгоритма неизбежно приведет к структурным изменениям в бизнесе, вплоть до сокращения количества сотрудников или ликвидации целых отделов. Этот переход может стать болезненным в краткосрочной перспективе, но он непременно укрепит предприятие в будущем.

Как и все инновации, которые повышают операционную эффективность и сокращают количество рутинной работы, машинное обучение не для всех будет одинаково полезно. Люди, ответственные за эти алгоритмы, должны сделать трансформацию как можно более организованной и безболезненной.

Источник.

Фото на обложке: Maxuser / Shutterstock