Przykłady wykorzystania machine learning w biznesie

Machine Learning czyli uczenie maszynowe ma wiele zastosowań w biznesie. Sektory takie jak finanse czy medycyna coraz częściej sięgają po rozwiązania związane ze sztuczną inteligencją. Poniżej opisujemy możliwości jakie daje machine learning i przykłady produktów opartych na machine learning.

Możliwości machine learning:  

1.Agregacja i inteligentne analizowanie danych – głównym zastosowaniem machine learningu jest zbieranie, segregowanie i analiza dużych zbiorów danych. System może pogrupować dane według pożądanych cech oraz przetwarzać zebrane informacje, aby wyciągnąć z nich wnioski. Ta funkcja uczenia maszynowego ma wiele zastosowań w biznesie. Przede wszystkim machine learning może być używany we wszelkiego rodzaju predykcjach. Bazując na zebranych danych system jest w stanie przewidzieć takie parametry jak prawdopodobne zapotrzebowanie i koszty produktu, możliwe awarie czy też zachowanie klienta. Dzięki agregacji i interpretacji danych technologia uczenia maszynowego może być również wykorzystana przy stawianiu diagnoz medycznych czy też analizie zdolności kredytowej.

2.Rozpoznawanie twarzy i obiektów – algorytm analizujący między innymi kształt twarzy, odcień skóry czy też włosów jest w stanie rozpoznać i dopasować twarz do szukanej osoby. Oprócz rozpoznawania twarzy, program może rozpoznawać przedmioty. Przyszłością mogą być wyszukiwarki bądź sklepy, gdzie można będzie znaleźć produkty na podstawie zdjęć. Więcej w tym temacie można przeczytać w artykule Pattern recognition czyli rozpoznawanie obrazów i wzorów.

3.Rekomendacje produktów – preferencje użytkowników są różnorodne i bardzo często się zmieniają. Analizując poprzednie wybory klienta używając Machine Learning można dokładniej przewidzieć, co może go zainteresować.

4.Usprawnianie wyszukiwania i poprawa skuteczności reklam –Uczenie maszynowe w oparciu o słowa kluczowe może pomóc w opracowaniu tekstów i materiałów reklamowych. Program oparty o sztuczną inteligencję może analizować jakie słowa skłaniają użytkownika do kliknięcia baneru oraz jakie są najczęściej popełniane błędy językowe i automatycznie je poprawiać.

5.Zautomatyzowane chaty - machine learning jest technologią wykorzystywaną do chat botów na stronach. Dzięki zastosowaniu uczenia maszynowego nie trzeba zatrudniać do tej funkcji pracownika, ponadto dobry program jest w stanie znaleźć odpowiedź na pytanie lub wyszukać produkt znacznie szybciej niż człowiek.

6.Zarządzanie zasobami i ludźmi- uczenie maszynowe może usprawnić zarządzanie firmą. Śledząc postępowanie pracownika, program jest w stanie wychwycić nieuczciwe zachowanie. Również podczas samej rekrutacji machine learning jest pomocny. Patrząc na pożądane cechy pracownika, charakterystykę zespołu i potencjalnych kandydatów program może wytypować najlepsze osoby. Uczenie maszynowe może się także przydać w dziale logistyki. Analizując dane z poprzednich miesięcy aplikacja zdoła przewidzieć prawdopodobne wydatki, zapotrzebowanie na produkty czy też usługi wykorzystane przez firmę.

 

Przykłady aplikacji korzystających z machine learning:

Wyszukiwarki:

Wykorzystująca machine learning aplikacja CampFind jest inteligentną wyszukiwarką. Na podstawie udostępnionego zdjęcia program zwróci informacje o tym, co znajduje się na zdjęciu i gdzie można daną rzecz znaleźć, bądź kupić. Aplikacja rozbudowuje się, aby stać się platformą do dzielenia się szukanymi zdjęciami, przechowywania zdjęć oraz ich katalogowania.

Machine Learning w Logistyce:

Używając danych dotyczących sprzedaży z przeszłych miesięcy rozwiązania takie jak Microsoft Azure pozwalają na przewidywaniu popytu na produkty. Program może również oszacować ilość zasobów jaka będzie wykorzystana przez firmę. To pozwala na precyzyjne zaplanowanie produkcji, strategii sprzedaży jak i logistyki. Dzięki takiemu planowi firma zmniejsza ryzyko strat.

Machine Learning w zarządzaniu:

Analizując wyniki i wydajność działów, jak i poszczególnych pracowników firmy, aplikacja Glint przekazuje cenne uwagi i wskazówki dotyczące zarządzania ludźmi. Uczenie maszynowe jest też wykorzystywane w procesie rekrutacji. Koncern Unilever dzięki użyciu tej technologii zaoszczędził 50 000 godzin i skrócił czas rekrutacji z 4 miesięcy do 4 tygodni.  

Machine Learning w Marketingu:

Machine learning może pomóc w analizie zachowań klienta i trendów na rynku. Program może monitorować jakie treści i produkty najbardziej interesują klientów, o jakich porach i z jakich urządzeń dokonują zakupów. Międzynarodowe koncerny takie jak Amazon używają machine learning dla lepszych rekomendacji produktów. Analizując zachowanie klienta, jego historię zakupów i preferencje program jest w stanie zaproponować trafną rekomendację kolejnego zakupu. Ponadto między innymi Zalando używa machine learningu do tworzenia spersonalizowanych profili klienta.

Machine Learning w medycynie:

Rozpoznawanie obiektów oparte na machine learning jest przydatnym narzędziem do analizowania skanów i zdjęć medycznych. Projekt Microsoftu InnerEye skupia się na rozpoznawaniu guzów i zdrowych tkanek z obrazów 3D. To rozwiązanie ma przyspieszyć diagnostykę oraz planowanie leczenia. Ponadto, InnerEye ma pozwolić na bardziej precyzyjne operacje chirurgiczne przez dokładne pomiary zmian tkanek.

Agregacja i analiza dużej ilości danych jest kolejnym przykładem, kiedy machine learning może usprawnić diagnozy i leczenie. Aplikacje Apple ResearchKit i CareKit zostały stworzone, żeby zbierać dane na temat chorób takich jak Parkinson, autyzm i padaczka. Użytkownicy wpisują szczegóły na temat swojego zdrowia i samopoczucia a program agreguje i analizuje te dane. Na ich podstawie może n.p. przewidzieć, kiedy nastąpi następny atak padaczki. Apple współpracując z Amerykańskimi uniwersytetami zbiera obecnie dane na temat schorzeń związanych ze snem czy depresją poporodową.

Machine Learning w sektorze finansowym

Analizując historię klienta, jego zasoby finansowe i potrzeby, aplikacja Betterment jest w stanie udzielić rekomendacji produktu bądź usługi finansowej. Taki program po analizie klienta dopasowuje do niego najlepsze rozwiązanie oferowane przez banki. Dzięki machine learning taka odpowiedź jest szybsza i tańsza niż analiza wykonana przez doradcę finansowego.

Machine Learning jest również używane przy wykrywaniu oszustw finansowych. Programy takie jak Ravelin analizują dane klientów i wykrywają niespodziewane transakcje bądź zachowania. Gromadząc coraz więcej danych na temat prób oszustw takie programy są również w stanie przewidzieć nadchodzące zagrożenia.   

Kolejnym zastosowaniem uczenia maszynowego jest związane z udzielaniem kredytów i polis ubezpieczeniowych. Używając rozwiązań takich jak to zaproponowane przez Whiteaster banki są w stanie komputerowo zanalizować klienta i zdecydować czy można mu udzielić kredytu bądź nie. Machine learning pomaga także klientom, serwis Compare dopasowuje najlepszą polisę do danych dostarczonych przez użytkownika.  

Machine learning to oszczędność czasu i wydatków

Technologia machine learning może znaleźć swoje zastosowanie praktycznie we wszystkich dziedzinach biznesu. Każda firma (także te z sektora MŚP) posiadająca duże ilości danych może przetworzyć je maszynowo. Dodatkowo analiza machine learning może przynieść wnioski i wyniki potrzebne dla rozwoju przedsiębiorstwa. Największą korzyścią tej technologii jest znaczne obniżenie kosztów poniesionych przez firmę oraz skrócenie czasu poświęconego na zbieranie danych i ich analizy.

Jeśli w twojej firmie można wykorzystać machine learning skontaktuj się z nami poprzez formularz.