机器学习 (ML) 正在彻底改变企业的运营方式，推动创新，并为各个行业带来新的可能性。通过利用大量数据和强大的算法，ML 使公司能够实现流程自动化、做出准确预测并发现隐藏的模式以优化绩效。从个性化的客户体验到预测性维护和高级欺诈检测，ML 的潜力无穷无尽。
机器学习是人工智能的一个子集，用于开发算法和统计模型，使计算机无需指令即可执行特定任务。
企业已开始将机器学习应用开发服务和功能纳入其流程、应用程序和实践中，以确保最佳效率。通过利用这些服务，公司可以在其运营中集成先进的机器学习功能，实现自动化、数据驱动的决策和性能优化。集成使企业能够通过解锁新见解和简化流程来实现更智能、更高效的运营，从而在当今快节奏的数字环境中保持竞争力。
下面我们讨论改变商业应用的机器学习创新。
在商业中使用机器学习的五种创新方法
机器学习统计数据表明，不同的行业可以通过使用创新的机器学习方法来推动业务流程的进步。
1.通过机器学习增强客户体验
企业必须增强客户体验，以建立忠诚度并推动参与度。两种有效的机器学习策略可用于帮助增强客户的整体体验。
聊天机器人和虚拟助手：这些机器人和虚拟助手可以为需要帮助的客户提供全天候支持，从而帮助改变客户服务。它们可以处理各种任务，例如回答问题和协助查询。
使用这些机器学习技术的一些好处包括：
- 全天候可用：聊天机器人随时可用，因此员工无需加班或夜间工作。无监督机器学习系统使用人工神经网络继续与客户互动并留住现有客户。
- 速度和效率：聊天机器人和虚拟助手可以比人类更快地处理信息，并消除客户的等待时间。提供训练数据并使用数据科学将使聊天机器人能够与客户沟通。
- 可扩展性：聊天机器人可以改变并发展到处理多项任务，例如同时处理多个查询，并为企业提供无需增加员工即可使用技术的机会。
- 个性化：基于客户数据，聊天机器人和虚拟助手可以个性化与客户的互动，例如使用真实姓名、记住过去的互动以及根据客户的要求提供定制的响应。
个性化推荐：使用数据分析和机器学习可以根据过去的互动、行为和偏好为客户定制个性化建议。
以下是使用个性化推荐来改善整体购物体验的一些好处。
- 数据利用：企业可以通过分析客户数据来识别模式和偏好。例如，电子商务平台可以使用客户的浏览器历史记录来追踪他们的兴趣。
- 提高参与度：创建个性化推荐将提高用户参与度。定制建议将促使客户进行更多购买，这将增加单个客户在平台上的时间，帮助您了解客户的需求和愿望。
- 客户忠诚度：了解客户的需求和偏好将会创造客户忠诚度，因为客户会觉得他们的需求和愿望得到了认可，并会继续从企业购买。
2. 机器学习优化运营
企业需要优化业务流程以提高效率、改善整体绩效并降低成本。优化流程有两个重点领域：管理供应链和预测性维护。
供应链管理：该策略侧重于提高从原材料采购到成品的供应链的有效性和效率。以下是可用于供应链优化的一些关键策略：
- 预测需求：高级分析可用于更准确地预测客户需求。这将通过降低与过剩库存相关的成本并使库存水平与销售额保持一致来帮助业务运营。
- 库存管理：实施库存管理实践将有助于最大限度地减少企业开支，并确保在需要时有足够的库存。可以使用自动库存跟踪系统来实现管理。
- 供应商合作：与供应商合作可以帮助改善沟通并建立更牢固的关系。
- 物流优化：可以分析运输路线和方法，以缩短企业的交货时间并提高生产率。企业可以使用软件开发来帮助优化和考虑替代运输方式。
- 技术集成：在业务中使用技术可以帮助做出业务决策，例如是否使用区块链实现透明度、是否使用自动化实现效率以及是否使用人工智能进行预测分析。
预测性维护：此过程涉及使用机器学习和数据分析来预测机器或设备何时可能需要维护或发生故障。以下是预测性维护的一些关键因素：
- 数据分析：机器学习算法分析收集的数据，帮助预测机器故障等结果。这可以帮助企业提前安排维护，避免生产损失。
- 数据收集：数据收集过程使用传感器和物联网设备从机器实时收集数据，例如运行性能指标、振动和温度。
- 实施：企业可以在非高峰时段或设备使用最少时安排机器维护，以减少生产延误。
- 持续改进：使用机器学习系统可以做出更准确的预测并有助于改进业务流程的维护策略。
3. 数据驱动的决策
使用数据驱动的决策制定业务决策是一种有助于指导业务决策的战略方法。公司可以使用商业智能、营销创新、分析和风险管理来提高其业务应用程序的运营效率。
以下说明了每个组件将如何推进公司的流程。
商业智能和分析：这些是指用于提供分析、收集和呈现业务数据的实践和技术。这种方法的关键方面包括：
- 数据可视化：商业智能可以通过提供可视化报告和易于访问数据的仪表板帮助员工了解业务的复杂数据点。
- 描述性分析：通过创建机器学习模型，使用历史数据了解业务过去的表现可以影响未来的决策，并且企业可以收集数据以进行分析。
- 预测分析：使用机器学习的商业技术和统计模型可以帮助预测业务结果。
- 规范分析：规范分析将根据预测见解推荐行动。
风险管理：使用数据驱动的决策可以有效地管理业务中的风险。可以使用以下方法来识别、减轻和评估业务中的风险。
- 场景分析：机器学习模型可以表示场景，以应对可能影响业务的任何风险。
- 风险评估模型：企业可以利用机器学习功能来帮助开发模型来预测和分析潜在风险。
- 实时监控：机器学习应用程序可以帮助实时监控任何风险，以便能够管理业务的任何风险。
- 合规性和监管监控：机器学习系统可通过不断监控业务活动来帮助企业遵守法规。
营销创新对于企业如何管理业务风险具有具体的关键见解。这些关键创新包括：
- 客户细分：企业可以根据客户的偏好、行为和人口统计对受众进行细分。
- 个性化：数据分析可以帮助企业通过定制优惠或信息来提供个性化的客户体验，以增强客户参与度。
- A/B 测试：企业可以使用机器学习算法对营销活动、产品供应和网站设计进行 A/B 测试。
- 预测客户分析：这可以帮助企业通过产品推荐和有针对性的促销来预测未来的购买模式。
4. 人力资源转型
企业可以将人力资源转型作为一种战略，以增强人力资源职能，并确保其与业务目标保持一致并适应不断变化的工作场所。人才获取和员工敬业度是这一转型中使用的两个关键要素。
员工敬业度具有一些关键要素，可以培养一支敬业的员工队伍。这些关键要素包括：
- 持续的反馈和沟通：企业可以使用机器学习模型从员工那里获得反馈，并建立系统来帮助定期检查员工。
- 员工福利：可以实施健康计划来增强员工的福利。
- 职业发展机会：利用机器学习，企业可以为员工提供培训计划以提高他们的技能。
人才招聘可以采用人工智能工具来寻找最佳候选人来填补任何空缺职位。使用机器学习系统找到最合适的候选人将消除对传统招聘实践的需求，确保候选人拥有正确的工作经验，并通过保持沟通和改进招聘流程来帮助跟踪申请人。
5. 行业特定应用
在应用程序中使用机器学习将提高金融机构和医疗保健等行业的效率、合规性和服务交付。
对于医疗保健应用，机器学习算法的使用方式如下：
- 电子健康记录：使用机器学习模型可以简化患者护理，使医护人员能够快速获取患者信息。
- 远程医疗：为无法出门的患者或居住在难以找到医生的农村地区的患者提供远程咨询。
- 健康信息交换：允许同事和不同的医疗保健提供者之间共享患者信息，以改善患者治疗。
对于财务应用：
- 自动交易系统：机器学习系统可以帮助分析市场数据和趋势，帮助企业和客户在交易时做出明智的决策。
- 区块链技术：机器学习算法提供透明且防篡改的账本，降低交易数据的成本并增强安全性。
- 机器人顾问：这些是自动化投资管理服务，允许用户获得有关如何设定投资目标和降低风险的建议。
- 欺诈检测系统：为了协助检测欺诈，机器学习系统可以防止财务损失并保护客户数据。
机器学习的未来趋势
深度学习、自然语言处理和强化学习等人工智能技术的进步将推动机器学习的重大进步。
这些进步还将增加各种规模企业的使用，因为可以将新工具纳入现有的业务实践中，例如使用基于云的平台或开源框架来利用机器学习系统，而无需广泛的技术专业知识。
对于各个行业的创新，可以实施机器学习系统来优化流程、开发新服务和产品并识别趋势。
结论
随着技术的进步，机器学习将不断发展，机器学习应用的未来也将迅速到来。企业将利用人工智能来解锁新的机会，提高运营效率。
