ІНСАЙТИ | Machine Learning 25 серпня 2021 р.

П’ять переваг, які машинне навчання може дати вашому бізнесу

Машинне навчання може дати переваги не лише великим компаніям, але й практично кожній організації, незалежно від її розміру та напряму діяльності, — стверджує Роберто Ліккардо (Roberto Liccardo), генеральний директор Best Stocks.

П’ять переваг, які машинне навчання може дати вашому бізнесу

Попит на технології машинного навчання йде вгору. Можливо, передчасно намагатися шукати якісь закономірності типу закону Мура, згідно якого обчислювальна потужність комп’ютерів експоненціально подвоюється кожні два роки (сформульований 50 років тому, він лише останнім часом почав давати збої), але безсумнівним є те, що індустрія машинного навчання стрімко розвивається.

У міру того як алгоритми розумнішають і дедалі більше організацій інтегрують цю технологію до своїх процесів, практично кожна компанія має задуматися, як отримати користь від машинного навчання (Machine Learning, ML). Ось п’ять основних ділянок, на яких ця технологія може дати переваги вашому бізнесу.

1. Обробка величезної кількості неструктурованих даних

Одним із найпоширеніших аргументів на користь машинного навчання є те, що ця технологія дає змогу обробляти масиви інформації, з якими нереально справитися, використовуючи більш традиційні підходи. Особливо це актуально для малих фірм, які часто мають більше даних щодо транзакцій та клієнтів, ніж можуть опрацювати.

Те, як використовуватиметься ML, залежить від цілей, які ви перед собою ставите. Можливо, для вас найважливіше — приймати більш обґрунтовані рішення щодо розробки нових продуктів? Або пріоритетом є залучення нових клієнтів? Чи найголовніше — це проаналізувати та вдосконалити внутрішні процеси?

2. Автоматизація рутинних завдань

Найбільші очікування, які на початку пов’язували з машинним навчанням, стосувалися підвищення ефективності. Навіть зараз, коли сфера використання цієї технології далеко не обмежується тільки автоматизацією, це надалі залишається однією із її ключових функцій.

Використання машинного навчання для автоматизації рутинних завдань дозволяє заощадити час, ефективніше управляти ресурсами і у підсумку скоротити видатки та підвищити доходи. Перелік завдань, які можна автоматизувати з допомогою ML, є дуже довгим. Зокрема, використовуючи машинне навчання, ви можете автоматизувати процес класифікації даних, створення звітів, а також здійснювати моніторинг IT-загроз, запобігати зловживанням, проводити внутрішній аудит.

3. Поглиблення персоналізації маркетингу

Машинне навчання є надпотужним інструментом персоналізації маркетингових кампаній, бо дозволяє створювати практично нескінченну кількість рекламних повідомлень для нескінченої кількості користувачів. Малі бізнеси, які не мають достатнього досвіду в маркетинговій сфері, можуть скористатися з провідних цифрових платформ (Facebook і Google), у які вбудовано алгоритми ML. Для того аби проводити кампанії з мікротаргетування, вам не потрібно буде навчати власні алгоритми.

4. Виявлення бізнес-трендів

Машинне навчання підтвердило свою дієвість у виявленні трендів у великих наборах даних. Часто ці тренди виражені занадто слабко і тому їх не в змозі розпізнати людина; або обсяги даних є занадто великими для того, аби їх ефективно обробила «не-розумна» комп’ютерна програма. Так, малі та середні підприємства використовують ML для прогнозування відтоку клієнтів, шукаючи сигнали, які вказують на те, що споживачі розглядають можливість переходу до конкурентів, та запускаючи процеси, спрямовані на їхнє утримування.

Також компанії більш впевнено інтегрують машинне навчання до своїх процесів найму. Якщо від алгоритмів попередніх поколінь, які підсилювали закладені розробниками упередження, подеколи було більше шкоди, ніж користі, то новіші моделі в стані протистояти притаманним людині когнітивним похибкам і, відповідно, підвищувати імовірність прийняття зважених рішень.

5. Прискорення розробницького циклу

Алгоритм машинного навчання в R&D-підрозділі — все одно, що армія суперрозумних помічників, які дають змогу розробникам продуктивніше використовувати свій час. Частково усуваючи потребу у використанні методу проб і помилок, який робить розробницький цикл тривалішим, компанії вивільняють час для створення інновацій.

Проте залишається запитання — як досягти того, аби машинне навчання запрацювало на користь вашого бізнесу? Це тягне за собою наступне питання — які операційні та структурні зміни принесе з собою ця технологія? Можливо, вам доведеться скоротити працівників або навіть цілий напрям бізнесу. Як і всі масштабні інновації, котрі дозволяють підвищити операційну ефективність, ML не принесе однакових вигод всім. Від вас залежить — наскільки продуктивно використовуватиметься нова технологія і чи буде перехід до неї впорядкованим і в міру безболісним.

За матеріалами "5 Reasons to Make Machine Learning Work for Your Business", Entrepreneur.

Ілюстрація: startup.info



ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ:
КНИГИ ДЛЯ РОЗВИТКУ:
Самомотивація. Отримайте життя, якого ви прагнете, знайдіть сенс і мету, досягніть усього, про що мриєтеСамомотивація. Отримайте життя, якого ви прагнете, знайдіть сенс і мету, досягніть усього, про що мриєте
Не турбувати. Як сфокусуватися в інформаційному шумі!Не турбувати. Як сфокусуватися в інформаційному шумі!
Код винятковості. Живи за власними правиламиКод винятковості. Живи за власними правилами
bigmir)net TOP 100

МЕТОДОЛОГІЯ: Стратегія, Маркетинг, Зміни, Фінанси, Персонал, Якість, IT
АКТУАЛЬНО: Новини, Події, Тренди, Інсайти, Інтерв'ю, Рецензії, Бізнес-навчання, Консалтинг
СЕРВІСИ: Бізнес-книги, Робота, Форуми, Глосарій, Цитати, Рейтинги, Статті партнерів
ПРОЄКТИ: Блог, Відео, Візія, Візіонери, Бізнес-проза, Бізнес-гумор

Сторінка Management.com.ua у Facebook    Менеджмент.Книги: телеграм-канал для управлінців    Management Digest у LinkedIn    Відслідковувати нас у Twitter    Підписатися на RSS    Поштова розсилка


Copyright © 2001-2022, Management.com.ua

Менеджмент.Книги

телеграм-канал Менеджмент.Книги Менеджмент.Книги — новинки, книжкові огляди, авторські тези і цінні думки з бізнес-книг. Підписуйтесь на телеграм-канал @books_management



➥ Дякую, я вже підписана(-ий)