Comment le ML et l’IA aident les entreprises à utiliser efficacement les données d’entreprise ?
Comment le ML et l’IA aident les entreprises à utiliser efficacement les données d’entreprise ?
Ce blog est une tentative de faire la lumière sur la meilleure façon dont les entreprises utilisent efficacement les données d'entreprise en utilisant l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Mettez en œuvre ces cas d'utilisation métier et rendez votre organisation plus intelligente, plus efficace et plus rentable.
Avoir une énorme base de données et pouvoir extraire un mot-clé pertinent existe depuis les années 1970. En tant que société de recherche, vous ne seriez pas surpris de voir Google faire cela. Mais ce qui rend le géant de la technologie unique, c'est qu'il affiche le résultat le plus pertinent - et il le fait grâce à l'apprentissage automatique.
Il y a beaucoup de discussions autour des systèmes basés sur des règles et d'apprentissage automatique, en particulier parmi les entreprises. Le bruit entourant la technologie ne fera qu'augmenter, grâce aux applications réelles qu'elle apporte. Vous pensez peut-être à l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique se produisent dans un pays lointain, mais c'est loin d'être le cas.
Amazon veut vous montrer des produits connexes afin que la taille et la valeur de votre panier augmentent. Airbnb veut vous montrer des annonces qui correspondent à vos besoins. IKEA veut que vous choisissiez les bons meubles pour votre appartement de 2 chambres. Le New York Times souhaite créer un paywall flexible et personnalisé pour chaque lecteur en utilisant des centaines de critères.
Nous sommes tous soumis à des applications incroyables dans nos vies. Des recommandations de films sur Netflix à la réservation du taxi le plus proche sur Uber, un grand nombre de nos vies quotidiennes sont régies par l'IA et le ML . Il en va de même pour les entreprises.
Les grandes entreprises mettent en œuvre ces technologies pour apporter des niveaux d'innovation plus élevés afin de rendre les organisations intelligentes, plus efficaces et plus rentables.
Cet article examinera comment les entreprises tirent parti de l'IA et du ML pour utiliser leurs données d'entreprise afin d'augmenter leurs revenus.
Cas d'utilisation populaires de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle pour les données d'entreprise
Les entreprises de tous les secteurs collectent, stockent et gèrent bien plus d'informations qu'elles n'en avaient besoin auparavant. Le problème, cependant, est que les entreprises ne savent souvent pas comment exploiter efficacement leurs données. L'apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (IA) deviennent des outils essentiels dans le processus de gestion des données d'entreprise. Voici quelques-uns des cas d'utilisation les plus populaires de ces technologies :
- Automatisation avancée
- Produits d'entreprise simples et transparents compatibles avec l'IA
- Gestion financière fluide
- Sécurité améliorée
- Satisfaction client accrue
- Optimisation des ventes
- Prévisions et planification du marché
- Traitement du langage naturel pour les données textuelles
- Surveillance des sentiments de la marque
- Moteur de recommandation
Commençons.
Cas d'utilisation n° 1 de l'IA et de l'apprentissage automatique : automatisation avancée
L'automatisation est généralement considérée comme effectuant des tâches répétitives à l'aide d'un système basé sur des règles. Mais en ajoutant l'apprentissage automatique au mélange, vous pouvez créer une automatisation qui ne cesse de s'améliorer avec le temps.
Automatisation de l'apprentissage automatique ou automatisation intelligente peut être utilisé dans différentes industries. Les algorithmes d'apprentissage automatique ont été appliqués à diverses tâches d'automatisation au cours des dernières années.
Cela a abouti à un certain nombre de cas d'utilisation réussis tels que :
Ad Tech - Détecte et bloque automatiquement les publicités malveillantes en temps réel.
Assurance - Détecter automatiquement la fraude en temps réel.
Services financiers - Surveillance des risques intrajournaliers, surveillance du commerce, segmentation de la clientèle, notation des prospects, optimisation des prix, exécution des transactions, analyse du risque de crédit.
Santé - Prédiction des risques pour les patients et recommandation de traitement, détection des fraudes.
Retail - Recommandation de produits (segmentation client), Optimisation des stocks, Optimisation des prix.
Fabrication - Maintenance prédictive / Détection d'anomalies (par exemple, détecter quand une pièce particulière va tomber en panne)
Cas d'utilisation n° 2 de l'IA et de l'apprentissage automatique : des produits d'entreprise simples et transparents basés sur l'IA
Alors que les algorithmes derrière l'IA et l'apprentissage automatique dans la science des données peuvent être complexes, certains des plus grands succès de l' IA sont centrés sur la fourniture d'un produit ou d'un service simple qui facilite la vie des utilisateurs.
Nous l'avons vu avec des applications destinées aux consommateurs comme Uber et Lyft, qui utilisent des algorithmes d'auto-apprentissage pour diriger les conducteurs et les passagers en temps réel, créant une expérience transparente pour les deux parties.
Il existe de nombreuses données propriétaires et un réseau existant de clients que vous pouvez utiliser pour déployer des produits d'IA pour une entreprise. Vous devrez examiner les données des clients et leurs exigences variées et rechercher des tâches de reconnaissance de formes pouvant être effectuées à grande échelle à l'aide de Méthodologie MLOps plutôt que manuellement.
Voici quelques-unes des façons les plus intéressantes dont les entreprises utilisent l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour accroître l'efficacité, réduire les coûts et améliorer le service client avec des produits simples compatibles avec l'IA :
Filtres anti-spam - L'apprentissage automatique est utilisé pour identifier les spams en tenant compte des modèles dans les lignes d'objet des e-mails, le contenu de l'e-mail et même les noms de domaine de l'expéditeur.
Identification faciale - La technologie de reconnaissance faciale utilisée dans l'iPhone X d'Apple est un exemple d'utilisation du ML à des fins de sécurité. Il utilise un réseau de neurones formé à l'aide de milliers d'images de visages de personnes.
Chatbots - Les chatbots existent déjà depuis un certain temps, mais sont devenus encore plus populaires récemment, grâce aux progrès des technologies d'apprentissage automatique. Ils peuvent être utilisés pour l'automatisation du support client et la génération de leads en ayant des conversations de type humain avec les clients via la messagerie texte ou l'interaction vocale.
Cas d'utilisation n° 3 de l'IA et de l'apprentissage automatique : une gestion financière fluide
D'une part, la gestion financière devient de plus en plus automatisée. L'époque de la saisie de données en back-office disparaît rapidement. Cela crée un besoin de nouveaux processus et technologies pour gérer les énormes quantités de données d'aujourd'hui dans le secteur financier.
Voici quelques exemples d'applications d'apprentissage automatique dans la gestion financière :
Gestion des risques - Les modèles d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour identifier des modèles qui ne sont pas visibles pour les humains. Cela vous permet de développer des modèles capables d'identifier les transactions ou les investissements frauduleux.
Optimisation de portefeuille - Investir n'est pas toujours aussi facile qu'il n'y paraît. Le marché est très volatil et même les meilleurs esprits prennent parfois des décisions irrationnelles. En appliquant des algorithmes d'apprentissage automatique, vous pouvez mieux comprendre quel portefeuille d'activités est idéal pour le niveau de tolérance au risque de votre entreprise.
Pointage de crédit - Au lieu d'attribuer un pointage de crédit basé sur des informations limitées - telles que les scores FICO - les banques et les IF se tournent vers l'apprentissage automatique pour prédire la solvabilité. Ils exécutent des algorithmes pour analyser des milliers d'attributs des consommateurs et attribuer un score de risque pour déterminer la solvabilité.
Décisions de prêt en quelques minutes - L'apprentissage automatique peut aider les institutions à examiner les demandes de prêt et à prendre des décisions rapidement, souvent en quelques minutes seulement. Cela permet aux banques d'approuver des prêts en dehors des heures normales de travail (le soir ou le week-end) et de fournir un service client réactif que les systèmes traditionnels ne peuvent égaler.
Détection de la fraude - L'apprentissage automatique permet aux plateformes bancaires en ligne d'utiliser l'analyse comportementale pour détecter la fraude avec précision en temps réel , ce qui a un impact positif sur l'expérience des clients en bloquant les transactions frauduleuses au lieu de refuser les transactions légitimes.
Cas d'utilisation n° 4 de l'IA et de l'apprentissage automatique : sécurité améliorée
Grâce aux technologies basées sur le Web, il existe de nombreuses interconnexions entre les systèmes, ce qui constitue une menace pour la sécurité. Des violations de données aux attaques de phishing, ransomwares et autres problèmes de confidentialité, il y a tellement de choses auxquelles une entreprise doit faire attention. Pour assurer la sécurité de vos clients et de votre entreprise, des mécanismes spécifiques doivent être suivis.
L'apprentissage automatique peut aider aux tâches de surveillance et d'évaluation des vulnérabilités dans ce cas et même compléter l'équipe de sécurité existante. ML & AI peuvent également aider à prévoir les menaces et à signaler les problèmes dans l'environnement afin que les futures attaques soient prédites à l'aide des données d'attaque passées.
Voici des cas d'utilisation de l'apprentissage automatique dans la cybersécurité :
Journalisation et surveillance - L'apprentissage automatique peut parcourir l'énorme quantité de fichiers journaux créés chaque jour sur les réseaux d'entreprise pour trouver des anomalies dans le comportement des utilisateurs, des violations de droits d'accès, des infections par des logiciels malveillants, etc., aidant les équipes informatiques à identifier plus rapidement les menaces de sécurité.
Détection des activités frauduleuses - Les entreprises peuvent détecter les activités frauduleuses grâce à des techniques d'apprentissage automatique telles que le clustering basé sur les adresses IP, l'emplacement, le type de système d'exploitation ou le type d'appareil. Il peut également classer les comportements légitimes et illégitimes en fonction de caractéristiques historiques.
Détection des spams et des e-mails de phishing - Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser les anciens e-mails pour déterminer si un nouvel e-mail est un spam ou un hameçonnage en fonction de son contenu. Les e-mails de phishing peuvent être détectés en comparant le nom de domaine de l'expéditeur avec le nom de domaine mentionné dans le corps du message ou d'autres caractéristiques de l'identité de l'expéditeur.
Analyse de sécurité - La plupart des organisations génèrent de gros volumes de données qu'il est souvent difficile de surveiller manuellement. L'apprentissage automatique aide les organisations à surveiller et à analyser les données pour les activités inhabituelles qui peuvent indiquer une menace pour la sécurité.
Cas d'utilisation commerciale de l'IA et du ML n° 5 : Satisfaction client accrue
En tant que propriétaire d'entreprise, vous 're toujours à la recherche de moyens d'augmenter la satisfaction de la clientèle. Avec l'IA et l'apprentissage automatique, vous pouvez désormais prédisez les besoins de vos clients avant même qu'ils ne le sachent eux-mêmes. Amazon utilise une approche d'apprentissage automatique pour recommander des produits à ses clients en fonction de leurs achats précédents. En réalité, 35% des articles vendus sur Amazon le sont grâce à ces recommandations !
Depuis plusieurs années, les entreprises utilisent l'analyse de données pour mieux comprendre le comportement et les préférences de leurs clients. Cependant, les méthodes traditionnelles d'analyse de données sont basées sur des systèmes basés sur des règles. Cela signifie qu'un analyste humain déterminera quels facteurs sont pertinents pour faire une prédiction, puis programmera ces informations dans le système. Cela peut prendre du temps, être coûteux et sujet à des erreurs puisque des humains sont impliqués.
Les systèmes d'apprentissage automatique peuvent remplacer les systèmes basés sur des règles par des systèmes intelligents qui ne fonctionneront pas sur des modèles de données autonomes. Le moteur de recommandation basé sur le ML de Netflix permet au service de streaming d'économiser plus d'un milliard de dollars par an .
Certains des cas d'utilisation les plus courants du ML et de l'IA dans le service client incluent :
- Support client automatisé via chatbots
- Analyse des sentiments sur les réseaux sociaux
- Comportement client/prédiction d'intention
Cas d'utilisation métier IA et ML n° 6 : Optimisation des ventes
Selon vous, quel domaine aura un impact immédiat sur les résultats de l'entreprise ? Ventes. Le ML reconnaît les modèles, il est donc facile de trouver quel type de clients sont prêts pour une vente incitative ou une vente croisée. Il peut même vous dire quels types de prospects sont les plus susceptibles de se conclure et recommander le bon type de produits en fonction des profils des clients et des données de vente précédentes. En utilisant tout cela, l'entreprise pourra augmenter ses taux de conversion.
Voici les cas d'utilisation de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle dans les ventes :
Notation prédictive des pistes - L' apprentissage automatique prédit la probabilité qu'une piste se transforme en opportunité, qui est ensuite classée et priorisée pour les équipes de vente.
Routage intelligent des prospects - L' IA est utilisée pour comprendre le contexte, la personnalité et le ton de la conversation du client, qui est ensuite acheminée vers le bon agent au bon moment.
Personnalisation automatique des e-mails - Des techniques d'apprentissage automatique sont utilisées pour la personnalisation automatisée des e-mails, en utilisant des données sur le comportement et l'intérêt des clients pour personnaliser le contenu des e-mails pour chaque client.
Prévision des ventes - Les outils d'IA peuvent analyser les conditions du marché, les données historiques et d'autres facteurs qui affectent les performances des ventes. Lorsqu'une entreprise a une compréhension détaillée de ces facteurs, elle peut faire des prévisions plus précises sur ses ventes futures. Une entreprise qui comprend l'évolution probable de ses ventes au cours des trois prochains mois sera mieux équipée pour planifier ses opérations et ses investissements en conséquence.
Cas d'utilisation commerciale de l'IA et du ML n° 7 : prévisions et planification du marché
La prévision est l'utilisation de données historiques pour déterminer la direction des tendances futures. Les entreprises utilisent les prévisions pour déterminer comment allouer leurs budgets ou planifier les dépenses prévues pour une période à venir.
Si une entreprise souhaite savoir combien de clients achèteront un produit au cours d'un mois donné, elle peut utiliser les prévisions pour prédire ce nombre. Les prévisions peuvent être utilisées pour n'importe quelle variable, telle que les ventes, les coûts unitaires, les revenus ou les bénéfices de l'entreprise.
Les entreprises utilisent souvent les prévisions pour planifier les dépenses futures. Si une entreprise souhaite augmenter ses dépenses de marketing au cours d'un mois donné, elle peut prévoir le nombre de ventes que des dépenses de marketing supplémentaires pourraient produire.
Voici quelques autres façons clés dont les entreprises utilisent l'apprentissage automatique et l'IA pour la prévision et la planification du marché :
Optimisation des stocks - La capacité de prédire les niveaux d'inventaire les plus efficaces à maintenir sera une aubaine pour les entreprises du monde entier. Les entreprises peuvent passer des approches traditionnelles consistant à conserver des stocks importants à des commandes juste à temps basées sur les prévisions de la demande, en réduisant leurs coûts et en améliorant le service client.
Prévision de la demande - Comme pour l'optimisation des stocks, la prévision de la demande est un domaine où l'IA permettra aux entreprises d'améliorer considérablement leurs performances. Les entreprises disposeront de bien meilleures informations sur les produits et services que les clients recherchent, quand ils les souhaitent, combien ils en veulent et à quel prix, ce qui leur permettra de réagir efficacement aux conditions changeantes du marché. Il y aura un agmeilleure capacité à prédire les volumes de ventes dans le temps et les pics de demande dus aux vacances ou aux offres spéciales.
Optimisation des prix - Grâce à l'optimisation des prix basée sur l'IA, les entreprises peuvent déterminer le prix optimal pour chaque produit ou service individuellement en fonction de la dynamique du marché. Ceci est particulièrement précieux pour les détaillants en ligne qui ont accès à d'énormes quantités de données sur les prix des concurrents que les systèmes d'IA peuvent analyser.
Maintenance prédictive - L'idée ici est de prédire quand un actif tombera en panne avant qu'il ne se produise réellement. Pour ce faire, vous devez créer un modèle qui apprendra les modèles de vos données et utilisera ces modèles pour prédire les échecs. Vous pouvez utiliser la modélisation des données et les algorithmes d'apprentissage automatique pour ce faire.
Cas d'utilisation n° 8 de l'IA et de l'apprentissage automatique : traitement du langage naturel pour les données textuelles
Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle capable d'interpréter le langage humain. Le NLP peut aider les entreprises à obtenir des informations précieuses à partir de grandes quantités de données textuelles.
Comprendre ou interpréter le langage humain nécessite de comprendre ses éléments linguistiques, tels que la grammaire et la sémantique, et sa fonction communicative. Un humain peut facilement comprendre une phrase comme "Venez-vous avec nous ?" mais cette phrase serait difficile à interpréter pour une machine.
Voici quelques cas d'utilisation NLP qui peuvent être appliqués aux données textuelles :
Automatisation du service client - Lorsqu'une personne envoie un e-mail ou une publication sur les réseaux sociaux concernant un problème avec un service ou un produit, les entreprises peuvent utiliser la PNL pour répondre automatiquement avec une solution ou une demande de plus de détails. Par exemple, si vous signalez que vous rencontrez des difficultés pour vous connecter à l'application mobile de votre banque, la banque pourrait utiliser NLP pour vous envoyer des instructions sur la réinitialisation de votre mot de passe.
Reconnaissance de la parole - La technologie de reconnaissance vocale permet de convertir les données audio au format texte. Il est utilisé dans de nombreuses applications telles que les assistants virtuels tels que Siri et Google Assistant, les applications de conversion parole-texte et l'automatisation des centres d'appels. Il peut également être utilisé lors de réunions d'affaires pour créer un MoM et le partager facilement avec d'autres parties prenantes.
Recherche intelligente - Les entreprises en ligne peuvent tirer parti de la PNL pour améliorer leur fonctionnalité de recherche afin que les clients obtiennent de meilleurs résultats correspondant à ce qu'ils recherchent. Considérez la fonction de recherche intelligente d'Amazon, qui suggère des catégories de produits au fur et à mesure que vous tapez dans votre recherche de produits.
Récapitulation: Le résumé condense de longs paragraphes de texte en quelques phrases importantes à l'aide de techniques de PNL. Cela peut être utilisé pour extraire des sujets importants pour des articles de presse, des blogs, etc.
Cas d'utilisation commerciale de l'IA et du ML n° 9 : surveiller les sentiments de la marque
Les organisations utilisent la technologie d'apprentissage automatique pour surveiller les sentiments internes et externes de la marque. Le système peut être formé sur ce qui constitue un message positif ou négatif sur la marque. Le système analyse ensuite tous les canaux de médias sociaux, les blogs et les sites Web à la recherche de messages liés à la marque. Lorsque de tels messages sont postés, ils sont rapidement identifiés et signalés selon qu'il s'agit de messages positifs ou négatifs. La direction peut alors examiner ces informations et l'utiliser pour améliorer leur relation avec les clients et les employés et leurs stratégies de marque.
Cas d'utilisation métier IA et ML n° 10 : moteur de recommandation
Amazon utilise des algorithmes d'apprentissage automatique tels que le filtrage collaboratif pour recommander des produits en fonction des évaluations et des achats des clients. Netflix utilise également des algorithmes similaires pour recommander des films en fonction de ce qu'un client a déjà regardé. Plus un utilisateur regarde ou achète des produits, plus ces moteurs de recommandation deviennent précis au fil du temps.
Les moteurs de recommandation sont devenus une composante essentielle des entreprises de commerce électronique car ils aident à améliorer les taux de conversion en faisant des recommandations pertinentes aux clients.
Dernières pensées
L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle deviennent rapidement un rouage important dans les rouages des entreprises. L'utilisation efficace des données de l'entreprise n'est possible que lorsque vous exploitez ces technologies avancées. Il peut aider à résoudre des problèmes complexes qui permettent aux entreprises de faire évoluer rapidement leurs opérations.
Les effets de l'IA et du ML se feront davantage sentir au cours de la prochaine décennie, car chaque industrie à laquelle vous pouvez penser transformera ses processus de base pour en tirer parti et devenir des leaders du marché.
Si vous cherchez à mettre en œuvre ces technologies dans votre entreprise et que vous recherchez un partenaire, les gens de Zuci seraient plus qu'heureux de vous aider. Appelez -nous pour comprendre comment nous pouvons vous aider.
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