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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 à l’aide de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle. Mettez en œuvre ces cas d’utilisation métier et rendez votre organisation plus intelligente, plus efficace et plus rentable.
Having a huge database and being able to pull a relevant keyword has existed since the 1970s. As a search company, you wouldn’t be surprised to see Google doing this. But what makes the tech giant unique is that it shows the most relevant result- and it does it through machine learning.
There is a lot of conversation happening around rule-based and machine learning systems, especially among enterprise businesses. The noise surrounding the technology will only increase, thanks to the real-world applications that it brings about. You might be thinking of artificial intelligence and machine learning as happening in a far-off land, but that’s far from the case.
Amazon wants to show you related products so that the size and value of your cart increase. Airbnb wants to show you listings that are relevant to your requirements. IKEA wants you to choose the right furniture items for your 2-bedroom apartment. The New York Times wants to build a flexible paywall personalized to individual readers using 100s of criteria.
We all are subject to incredible applications in our lives. From the movie recommendations on Netflix to booking the nearest cab on Uber, so many of our day-to-day lives are driven by AI and ML. The same is the case with enterprises as well.
Large enterprises implement these technologies to bring higher levels of innovation to make organizations intelligent, more efficient, and more profitable.
This article will look at how businesses leverage AI and ML to use their enterprise data to scale revenues.
Apprentissage automatique et amp ; Cas d’utilisation 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 pour ces technologies :
- Automatisation avancée
- Simple & ; Produits d’entreprise transparents compatibles avec l’IA
- Gestion financière fluide
- Sécurité améliorée
- Satisfaction client accrue
- Optimisation des ventes
- Prévision 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
Automation is generally considered to make repetitive tasks done using a rule-based system. But by adding machine learning into the mix, you can create automation that keeps improving with time.
Machine Learning automation or Intelligent Automation can be used in different industries. Machine learning algorithms have been applied to various automation tasks in the last few years.
This has resulted in a number of successful use cases such as:
Technologie publicitaire – Détecte et bloque automatiquement les publicités malveillantes en temps réel.
Assurance – Détection automatique des fraudes en temps réel.
Services financiers – Surveillance des risques intrajournaliers, surveillance du commerce, segmentation de la clientèle, notation des prospects, optimisation des prix, Exécution commerciale, analyse du risque de crédit.
Santé – Prédiction des risques pour les patients et recommandation de traitement, détection des fraudes.
Commerce de détail – 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
While the algorithms behind AI and machine learning in data science might be complex, some of the biggest successes in AI are centered around providing a simple product or service that makes life easier for users.
We’ve seen this with consumer-facing apps like Uber and Lyft, which use self-learning algorithms to route drivers and passengers in real-time, creating a seamless experience for both parties.
There is a lot of proprietary data and an existing network of customers that you can use to deploy AI products for an enterprise. You will have to look at customer data and their varied requirements and scout for pattern recognition tasks that can be done at scale using MLOps methodology rather than manually.
Here are some of the most exciting ways that businesses are using artificial intelligence and machine learning to increase efficiency, reduce costs, and improve customer service with simple AI-enable products:
Filtres anti-spam – L’apprentissage automatique est utilisé pour identifier les e-mails de spam 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.
Face ID – La technologie de reconnaissance faciale utilisée dans l’iPhone X d’Apple est un exemple d’utilisation du ML pour des raisons 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, merci aux progrès des technologies d’apprentissage automatique. Ils peuvent être utilisés pour l’automatisation du support client et la génération de prospects en ayant des conversations humaines 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 quantités massives de données d’aujourd’hui dans le secteur financier.
Certains exemples d’applications d’apprentissage automatique dans la gestion financière incluent :
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 simple 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.
Score de crédit : Au lieu d’attribuer un score 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. 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 des fraudes – L’apprentissage automatique permet aux plateformes bancaires en ligne d’utiliser l’analyse comportementale pour < b>détecter la fraude avec précision en temps réel, impactant positivement l’expérience des clients en bloquant les transactions frauduleuses au lieu de les refuser 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 la sécurité existante équipe. ML & L’IA peut 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 le domaine de la cybersécurité :
Journalisation et surveillance – L’apprentissage automatique peut passer au crible la quantité massive de fichiers journaux créés sur les réseaux d’entreprise chaque jour pour détecter les anomalies dans le comportement des utilisateurs, les violations des droits d’accès, les infections par des logiciels malveillants, etc., aidant ainsi 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 d’hameçonnage : les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser les e-mails passés pour déterminer si un nouvel e-mail est un spam ou un hameçonnage basé sur 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.
Security Analytics – La plupart des organisations génèrent de gros volumes de données qui sont souvent difficiles à surveiller manuellement. L’apprentissage automatique aide les organisations à surveiller et à analyser les données pour les activités inhabituelles qui peuvent indiquer une menace de sécurité.
Cas d’utilisation commerciale de l’IA et du ML n° 5 : Satisfaction client accrue
En tant que propriétaire d’entreprise, vous ‘recherche toujours des moyens d’augmenter la satisfaction client. Avec l’IA et l’apprentissage automatique, vous pouvez désormais prédire 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 fait, 35 % des articles vendus sur Amazon le sont via 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 MLfait économiser au service de streaming 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 : < /span>
- Assistance client automatisée via des 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
Quel domaine, selon vous, 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 Machine Learning & ; L’intelligence artificielle dans les ventes :
Score prédictif des prospects : L’apprentissage automatique prédit la probabilité qu’un prospect se transforme en opportunité, ce qui est puis classé et priorisé pour les équipes de vente.
Routage intelligent des leads – L’IA est utilisée pour comprendre le contexte, la personnalité et le ton du client conversation, 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, à l’aide de données sur le comportement des clients et l’intérêt de 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 ventes performance. 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 répartir 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 leurs dépenses futures. Si une entreprise souhaite augmenter ses dépenses marketing au cours d’un mois donné, elle peut prévoir le nombre de ventes que des dépenses marketing supplémentaires pourraient générer. </span >
Voici quelques autres clé façons que les entreprises utilisent apprentissage automatique et IA pour la prévision et la planification du marché :
Inventory Optimization – The ability to predict the most effective levels of inventory to maintain will be a boon to businesses everywhere. Companies can move from traditional approaches of carrying large stocks to just-in-time ordering based on demand forecasts, reducing their costs and improving customer service.
Demand Forecasting – As with inventory optimization, demand forecasting is an area where AI will significantly allow companies to improve their performance. Businesses will have much better information about the products and services customers want, when they want them, how much they want, and at what price, allowing them to respond effectively to changing market conditions. There will be a greater ability to predict sales volumes over time and spikes in demand due to holidays or special offers.
Price Optimization – With AI-powered price optimization, companies can determine the optimal pricing for each product or service individually based on market dynamics. This is particularly valuable for online retailers who have access to massive amounts of data about competitors’ prices that AI systems can analyze.
Predictive Maintenance – The idea here is to predict when an asset will fail before it actually happens. To do this, you need to create a model that will learn the patterns in your data and use those patterns to predict failures. You can use data modeling and machine learning algorithms to do this.
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 (TAL) 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 du NLP qui peuvent être appliqués aux données textuelles :
Automatisation du service client – Lorsqu’une personne envoie un e-mail ou un message sur les réseaux sociaux concernant un problème avec un service ou un produit, les entreprises peuvent utiliser le NLP 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, celle-ci pourrait utiliser le NLP pour vous envoyer des instructions sur la réinitialisation de votre mot de passe.
Reconnaissance vocale – 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 du NLP pour améliorer leur fonctionnalité de recherche afin que les clients obtiennent de meilleurs résultats qui correspondent 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. :259}”>
Résumé : 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 à surveiller interne et sentiments de marque externes.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 aet 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 puisqu’ils contribuent à améliorer les taux de conversion en faire des recommandations pertinentes aux clients.
Final Thoughts
Machine Learning and Artificial Intelligence are fast becoming an important cog in the wheels of enterprises. Using one’s enterprise data effectively is only possible when you leverage these advanced technologies. It can help solve complex problems that allow businesses to scale operations quickly.
The effects of AI and ML will be seen more in the coming decade as every industry you can think of will transform its core processes to take advantage of them and become market leaders.
If you are looking to implement these technologies in your business and are looking for a partner, then the folks at Zuci would be more than happy to help you. Get on a call with us to understand how we can help you.
