Зачем бизнесу ML: оптимизация бизнес-процессов с помощью Machine Learning

Для того чтобы компаниям решить подобные задачи, существует инструменты Machine Learning (ML).

Что такое Machine Learning?

Machine Learning (машинное обучение) — представляет собой технологию передачи данных нейросети. Получив необходимые знания, искусственный интеллект (AI) затем сможет решить поставленные задачи. ML-модели чаще всего применяются в сферах промышленности, безопасности, медиа, рекламы и в деятельности других крупных компаний. С помощью машинного обучения происходит сбор, систематизация, анализ, обработка различных наборов данных (датасетов), а также создание необходимых отчетов. 

Системы на основе машинного обучения и искусственного интеллекта помогают решить большой список задач:

• генерация персональных предложений и изображений;
• подбор персональных продуктов;
• разработка мобильных и Web-приложений;
• разработка голосовых помощников, которые способны распознавать речь;
• налаживание коммуникации с клиентами, например, с помощью чат-ботов или цифровых помощников и так далее.

По прогнозу компании Research and Markets, мировой рынок чат-ботов до конца 2023 года вырастет до 5,4 млрд долларов, а к 2028 году достигнет до 15,5 млрд долларов, при среднегодовом темпе роста 23,3% в течение прогнозируемого периода. Повышенное внимание к взаимодействию с клиентами по различным каналам и растущее использование генеративных моделей в чат-ботах стимулируют рост рынка. Чат-боты могут быть ценным инструментом для предприятий, стремящихся улучшить обслуживание клиентов, сократить расходы и повысить эффективность.

Виды Machine Learning

Существует несколько видов машинного обучения, которые различаются друг от друга наличием «учителя».

• обучение с учителем: нейросеть получает датасет, в котором заранее отмечено, что эти данные означают, от системы требуется выявить взаимосвязь путем концентрации на этапах получения ответа;
• ‍обучение без учителя: механизм обрабатывает неразмеченные данные, выявляет закономерности и пытается сама найти общие признаки и связи, по которым модель сможет работать с новой информацией;
• ‍обучение с подкреплением: метод является совмещением первых двух этапов, когда система сначала обрабатывает датасет случайным образом, а затем итоговые данные оценивают по определенным критериям, которыми впоследствии руководствуется нейросеть. Чтобы сформировать оптимальную стратегию, часто требуется множество итераций.

При использовании любого из видов ML результат во многом будет эффективнее деятельности сотрудников. Основными преимуществами машинного обучения можно назвать: 

1. Минимальный человеческий фактор на все процессы, происходящие в компании, ML-система не упустит тенденции, которые может не заметить сотрудник.
2. Полная автоматизация системы, работа которой не требует вмешательства — все параметры задаются на этапе настройки.
3. Непрерывное обучение системы — с течением времени результаты станут только лучше и точнее.
4. Модель – это оптимальное решение для взаимодействия с датасетами различного объема в любом формате.

Применение ML в разных отраслях бизнеса

Промышленность:

• ‍Сокращение количества простоев. Простои из-за поломок, сбоев в работе или нехватки материалов могут обернуться для завода миллионными убытками. ML помогает предотвратить подобные ситуации. Для анализа собирают данные с производства о том, при каких показателях обычно происходят неполадки.
• ‍Выявление угроз безопасности. ML-системы проводят мониторинг работы оборудования и передают информацию об изменениях в его работе, предупреждая поломки и возможные аварии.
• ‍Разработка системы управления производством. При поддержке машинного обучения можно снижать процент брака, оптимизировать время производства изделий, сокращать расходы, автоматизировать отдельные виды производства.
• ‍Разведка новых месторождений. ML-системы помогают на основе имеющихся данных о прошлых месторождениях строить модели, которые с высокой вероятностью предсказывают расположение залежей полезных ископаемых, например, газа или железной руды. Такие системы решают одну из главных проблем для нефтегазовых и горнодобывающих предприятий.

Здравоохранение:

• ‍Диагностика заболеваний. Программы на основе машинного обучения могут ставить предварительные диагнозы на основе загруженного набора симптомов, результатов анализов и проведенных диагностик пациента.
• ‍Роботизация операций. Машинное обучение помогает медицинским специалистам проводить хирургические операции, учитывая множество различных факторов, в том числе состояния пациента.

Ритейл:

• Прогнозирование спроса и действий покупателя. Алгоритм предсказывает будущие покупки клиентов, дает рекомендации на основе предпочтения покупателей, предлагает промоакции и скидки для постоянных клиентов. ML-система помогает анализировать действия покупателей остатки на складе, чтобы рассчитать объем новых поставок.
• ‍Антифрод система. На основе машинного обучения и компьютерного зрения технология позволяет изучить поведение покупателя и избежать краж на КСО.

Чтобы воспользоваться преимуществами искусственного интеллекта и машинного обучения, не обязательно быть крупной компанией. ML способен помочь также малому и среднему бизнесу быстрее прогнозировать и удовлетворять потребности клиентов, улучшать системы инвентаризации за счет внедрения процессов «точно в срок», уменьшать ошибки при доставке и хранении, а также облегчать процесс оплаты и получения товаров. Таким образом, бизнесу легче предоставлять своим клиентам более качественные услуги — как с меньшими затратами, так и с лучшими результатами.