Leestijd : 2 minuten

Hoe ML en AI bedrijven helpen om bedrijfsgegevens effectief te gebruiken?

Deze blog is een poging om licht te werpen op de beste manier waarop bedrijven bedrijfsgegevens effectief gebruiken met behulp van machine learning en kunstmatige intelligentie. Implementeer deze zakelijke gebruiksscenario’s en maak uw organisatie slimmer, efficiënter en winstgevender.

Het hebben van een enorme database en het kunnen ophalen van een relevant zoekwoord bestaat al sinds de jaren zeventig. Als zoekbedrijf zou het je niet verbazen als Google dit doet. Maar wat de technologiegigant uniek maakt, is dat hij het meest relevante resultaat laat zien – en dat doet hij via machine learning.

Er vinden veel gesprekken plaats rond het doel op regels gebaseerde en machine learning-systemen, vooral onder grote ondernemingen. De ruis rond de technologie zal alleen maar toenemen, dankzij de real-world toepassingen die het met zich meebrengt. Je denkt misschien aan kunstmatige intelligentie en machinaal leren gebeuren in een ver land, maar dat is verre van het geval.

Amazon wil je gerelateerde producten laten zien, zodat de omvang en waarde van je winkelwagentje toenemen. Airbnb wil je advertenties laten zien die relevant zijn voor jouw wensen. IKEA wil dat je de juiste meubels kiest voor je appartement met 2 slaapkamers. De New York Times wil een flexibele betaalmuur bouwen die is gepersonaliseerd voor individuele lezers, op basis van honderden criteria.

We zijn allemaal onderworpen aan ongelooflijke toepassingen in ons leven. Van de filmaanbevelingen op Netflix tot het boeken van de dichtstbijzijnde taxi via Uber: een groot deel van ons dagelijks leven wordt bepaald door AI en ML. Hetzelfde geldt ook voor bedrijven.

Grote ondernemingen implementeren deze technologieën om een hoger innovatieniveau te bereiken en organisaties intelligent, efficiënter en winstgevender te maken.

Hoe kunnen machine learning en kunstmatige intelligentie-technologieën bedrijven helpen?

ML- en AI-technologieën zijn uitgegroeid tot onmisbare hulpmiddelen waarmee bedrijven zinvolle inzichten uit hun databronnen kunnen halen, verwerken en afleiden. Hier gaan we dieper in op de manier waarop ML en AI organisaties in verschillende sectoren helpen het volledige potentieel van hun data te benutten. We zullen de cruciale rol van AI- en ML-technologieën onderzoeken in data-analyse, automatisering, personalisatie, fraudedetectie en risicobeheer en uitleggen hoe deze technologieën een revolutie teweegbrengen in het gebruik van data.

1) Gegevensanalyse en inzichten:

  • ML en AI stellen organisaties in staat geavanceerde analyses op hun gegevens uit te voeren. Deze technologieën kunnen enorme datasets en complexe berekeningen verwerken, waardoor het mogelijk wordt patronen, trends en afwijkingen te identificeren die anders onopgemerkt zouden blijven.
  • ML-modellen kunnen toekomstige resultaten voorspellen op basis van historische gegevens. In sectoren als de detailhandel wordt voorspellende modellering gebruikt voor voorraadbeheer en vraagvoorspelling. Hierdoor kunnen bedrijven hun voorraadniveaus optimaliseren en de transportkosten verlagen, terwijl ze ervoor zorgen dat producten direct beschikbaar zijn wanneer klanten ze nodig hebben.
  • AI kan besluitvormers helpen door datagestuurde inzichten te bieden. Dit is vooral handig in de gezondheidszorg, waar AI patiëntgegevens kan analyseren om artsen te helpen bij het nauwkeuriger diagnosticeren van ziekten en het voorstellen van behandelplannen op maat.

2) Gegevensverwerking en automatisering:

  • Het opschonen en transformeren van gegevens zijn vaak tijdrovende taken. ML-algoritmen kunnen het proces van het verwijderen van inconsistenties, uitschieters en fouten uit datasets automatiseren. Dit resulteert in schonere gegevens, waardoor de nauwkeurigheid van daaropvolgende analyses wordt verbeterd.
  • RPA, mogelijk gemaakt door AI, kan repetitieve en op regels gebaseerde taken automatiseren. In de financiële sector kunnen RPA-bots bijvoorbeeld de factuurverwerking automatiseren, waardoor het risico op fouten wordt verminderd en aanzienlijke hoeveelheden tijd en middelen worden bespaard.
  • AI kan informatie uit documenten en bestanden categoriseren, indexeren en extraheren. Dit is van onschatbare waarde bij advocatenkantoren voor het efficiënt verwerken van contracten en juridische documenten.

3) Personalisatie:

  • AI-algoritmen creëren gedetailleerde profielen van gebruikers op basis van hun interacties en gedrag. Deze gegevens worden vervolgens gebruikt om gepersonaliseerde ervaringen te bieden. In e-commerce beveelt AI bijvoorbeeld producten aan op basis van de browse- en aankoopgeschiedenis van een gebruiker, wat leidt tot hogere verkopen en klanttevredenheid.
  • Streamdiensten, zoals Netflix, gebruiken AI om gebruikersvoorkeuren te analyseren en films, muziek of programma’s aan te bevelen die aansluiten bij de individuele smaak. Hierdoor blijven gebruikers betrokken en geabonneerd.
  • In de reis- en horecabranche kan AI prijzen personaliseren op basis van factoren als vraag, gebruikersvoorkeuren en historische gegevens. Deze dynamische prijsstrategie optimaliseert de opbrengst en verhoogt de conversiepercentages.

4) Fraudedetectie:

  • ML-modellen kunnen leren hoe ‘normale’ transacties eruitzien en vervolgens ongebruikelijke of verdachte activiteiten signaleren. In de banksector detecteren deze modellen frauduleuze transacties in realtime, waardoor ongeoorloofd gebruik van creditcards wordt voorkomen.
  • AI kan patronen in gebruikersgedrag analyseren om mogelijke fraude te identificeren. Het kan bijvoorbeeld ongebruikelijke inloglocaties of koopgedrag detecteren dat afwijkt van de historische gegevens van een gebruiker.
  • Op het gebied van cyberbeveiliging kan AI het netwerkverkeer voortdurend monitoren en afwijkingen detecteren die kunnen duiden op een aanhoudende cyberaanval, waardoor organisaties snel kunnen reageren en gevoelige gegevens kunnen beschermen.

5) Risicobeheer:

  • AI-gestuurde kredietscoremodellen analyseren de kredietgeschiedenis, het inkomen en andere factoren van een individu om de kredietwaardigheid te bepalen. Dit is van cruciaal belang voor financiële instellingen om het kredietrisico nauwkeurig te beoordelen.
  • AI verwerkt een breed scala aan gegevens, waaronder nieuws, sociale media en marktindicatoren, om markttrends te voorspellen en investeringsbeslissingen te sturen. Hedgefondsen en handelsfirma’s gebruiken AI voor algoritmische handelsstrategieën.
  • AI analyseert historische en realtime gegevens om de supply chain te optimaliseren. Het kan productiebedrijven bijvoorbeeld helpen de kosten te minimaliseren door de meest efficiënte transportroutes te bepalen en de productie te plannen op basis van vraagvoorspellingen.

Populaire machine learning enamp; Gebruiksscenario’s voor kunstmatige intelligentie voor bedrijfsgegevens

Bedrijven in alle sectoren verzamelen, bewaren en beheren veel meer informatie dan ze ooit nodig hadden. Het probleem is echter dat bedrijven vaak niet weten hoe ze hun data effectief kunnen inzetten. Machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI) worden cruciale hulpmiddelen in het gegevensbeheerproces van ondernemingen. Hier zijn enkele van de meest populaire gebruiksscenario’s voor dedeze technologieën:

  1. Geavanceerde automatisering
  2. Eenvoudig & Naadloze, op AI gebaseerde zakelijke producten
  3. Vlot financieel beheer
  4. Verbeterde beveiliging
  5. Verhoogde klanttevredenheid
  6. Verkoopoptimalisatie
  7. Marktprognoses en planning
  8. Natuurlijke taalverwerking voor tekstgegevens
  9. Merksentimenten monitoren
  10. Aanbevelingsengine

Laten we beginnen.

AI & ML Business Use Case #1: Geavanceerde Automatisering

Automatisering wordt over het algemeen beschouwd als het uitvoeren van repetitieve taken met behulp van een op regels gebaseerd systeem. Maar door machine learning aan de mix toe te voegen, kunt u automatisering creëren die met de tijd steeds beter wordt.

Machine Learning-automatisering of intelligente automatisering kan in verschillende industrieën worden gebruikt. Machine learning-algoritmen zijn de afgelopen jaren toegepast op verschillende automatiseringstaken.

Dit heeft geresulteerd in een aantal succesvolle gebruiksscenario’s, zoals:

AI & ML Business Use Case #1_ Geavanceerde automatisering

Advertentietechnologie – Automatische detectie en blokkering van schadelijke advertenties in realtime.

Verzekeringen – Het automatisch detecteren van fraude in realtime.

Financiële diensten – Intraday-risicomonitoring, handelstoezicht, klantsegmentatie, leadscores, prijsoptimalisatie, handelsuitvoering, kredietrisicoanalyse.

Zorg – Patiëntrisicovoorspelling en behandelingsaanbeveling, fraudedetectie.

Detailhandel – Productaanbeveling (klantsegmentatie), voorraadoptimalisatie, prijsoptimalisatie.

Productie – Voorspellend onderhoud / detectie van afwijkingen (detecteren bijvoorbeeld wanneer een bepaald onderdeel defect gaat)

AI & ML Business Use Case #2: Eenvoudige en naadloze AI-compatibele zakelijke producten

Terwijl de algoritmen achter AI en machine learning in data science mag dan complex zijn, enkele van de grootste successen op het gebied van AI zijn gecentreerd rond het leveren van een eenvoudig product of een eenvoudige dienst die het leven van gebruikers gemakkelijker maakt.

We hebben dit gezien bij consumentengerichte apps zoals Uber en Lyft, die zelflerende algoritmen gebruiken om chauffeurs en passagiers in realtime te routeren, waardoor een naadloze ervaring voor beide partijen ontstaat.

Er zijn veel bedrijfseigen gegevens en een bestaand netwerk van klanten die u kunt gebruiken om AI-producten voor een onderneming te implementeren. Je zult naar klantgegevens en hun gevarieerde vereisten moeten kijken en op zoek moeten gaan naar patroonherkenningstaken die op schaal kunnen worden uitgevoerd met behulp van MLOps methodologie in plaats van handmatig.

Hier zijn enkele van de meest opwindende manieren waarop bedrijven kunstmatige intelligentie en machinaal leren gebruiken om de efficiëntie te verhogen, de kosten te verlagen en de klantenservice te verbeteren met eenvoudige, op AI gebaseerde producten:

AI & ML Business Use Case #2_ Eenvoudige en naadloze AI-compatibele zakelijke producten

Spamfilters – Machine learning wordt gebruikt om spam-e-mails te identificeren door rekening te houden met patronen in de onderwerpregels van e-mails, de inhoud van de e-mail en zelfs de domeinnamen van de afzender.

Face ID – De gezichtsherkenningstechnologie die wordt gebruikt in de iPhone X van Apple is een voorbeeld van het gebruik van ML voor beveiligingsdoeleinden. Het maakt gebruik van een neuraal netwerk dat is getraind met behulp van duizenden afbeeldingen van gezichten van mensen.

Chatbots – Chatbots bestaan al een tijdje, maar zijn de laatste tijd nog populairder geworden, dankzij de vooruitgang in machine learning-technologieën. Ze kunnen worden gebruikt voor automatisering van de klantenondersteuning en het genereren van leads door mensachtige gesprekken met klanten te voeren via sms of spraakinteractie.

AI & ML Business Use Case #3 : Vlot financieel beheer

Ten eerste wordt het financieel beheer steeds meer geautomatiseerd. De tijd van gegevensinvoer via de backoffice is snel voorbij. Dit creëert een behoefte aan nieuwe processen en technologie om de huidige enorme hoeveelheden gegevens in de financiële sector te verwerken.

Enkele voorbeelden van machine learning-toepassingen in financieel beheer zijn:

AI & ML Business Use Case #3_ Soepel financieel beheer

Risicobeheer – Machine learning-modellen kunnen worden gebruikt om patronen te identificeren die niet zichtbaar zijn voor mensen. Hiermee kunt u modellen ontwikkelen die frauduleuze transacties of investeringen kunnen identificeren.

Portfoliooptimalisatie – Investeren is niet altijd zo eenvoudig als het klinkt. De markt is zeer volatiel en zelfs de knapste geesten nemen soms irrationele beslissingen. Door machine learning-algoritmen toe te passen, kunt u beter begrijpen welke bedrijfsportfolio ideaal is voor het risicotolerantieniveau van uw bedrijf.

Kredietscores – In plaats van een kredietscore toe te kennen op basis van beperkte informatie – zoals FICO-scores – stappen banken en FI’s over op machinaal leren om de kredietwaardigheid te voorspellen. Ze voeren algoritmen uit om duizenden consumentenkenmerken te analyseren en een risicoscore toe te kennen om de kredietwaardigheid te bepalen.

Beslissingen over leningen in enkele minuten – Machine learning kan instellingen helpen leningaanvragen te beoordelen en snel beslissingen te nemen, vaak binnen enkele minuten. Hierdoor kunnen banken leningen goedkeuren buiten de reguliere werkuren (avonden of weekenden) en een responsieve klantenservice bieden die traditionele systemen niet kunnen evenaren.

Fraudedetectie – Machine learning stelt platforms voor online bankieren in staat gedragsanalyses te gebruiken om fraude nauwkeurig in realtime te detecteren, wat een positieve invloed heeft op de ervaringen van klanten door frauduleuze transacties te blokkeren in plaats van legitieme transacties te weigeren .

AI & ML Business Use Case #4: Verbeterde beveiliging

Dankzij webgebaseerde technologieën is er veel onderlinge verbondenheid tussen systemen, wat een veiligheidsrisico vormt. Van datalekken tot phishing-aanvallen, ransomware en andere privacyproblemen: er zijn zoveel dingen waar een bedrijf voorzichtig mee moet zijn. Om de veiligheid van uw klanten en bedrijf te garanderen, moeten specifieke mechanismen worden gevolgd.

Machine Learning kan in dit geval helpen bij monitoring- en kwetsbaarheidsbeoordelingstaken en zelfs een aanvulling vormen op het bestaande beveiligingsteam. ML & AI kan ook helpen bedreigingen te voorspellen en de storingen in de omgeving aan te wijzen, zodat toekomstige aanvallen worden voorspeld met behulp van aanvalsgegevens uit het verleden.

Dit zijn gebruiksscenario’s voor machine learning in cyberbeveiliging:

AI & ML Business Use Case #4_ Verbeterde beveiliging

Logboekregistratie en monitoring – Machine learning kan de enorme hoeveelheid logbestanden doorzoeken die elke dag op bedrijfsnetwerken worden gemaakt om afwijkingen in het gebruikersgedrag, schendingen van toegangsrechten, malware-infecties, enz. op te sporen, waardoor IT-teams de beveiliging kunnen identificeren bedreigingen sneller.

Frauduleuze activiteiten detecteren – Bedrijven kunnen frauduleuze activiteiten detecteren via machine learning-technieken zoals clustering op basis van IP-adressen, locatie, besturingssysteemtype of apparaattype. Het kan ook legitiem versus onwettig gedrag classificeren op basis van historische kenmerken.

Spam- en phishing-e-mails detecteren – Machine learning-algoritmen kunnen eerdere e-mails analyseren om op basis van de inhoud te bepalen of een nieuwe e-mail spam of phishing is. Phishing-e-mails kunnen worden gedetecteerd door de domeinnaam van de afzender te vergelijken met de domeinnaam die wordt vermeld in de berichttekst of andere kenmerken van de identiteit van de afzender.

Beveiligingsanalyse – De meeste organisaties genereren grote hoeveelheden gegevens die vaak moeilijk handmatig te controleren zijn. Machine learning helpt organisaties gegevens te monitoren en te analyseren op ongebruikelijke activiteiten die op een beveiligingsrisico kunnen duiden.

Trends in kunstmatige intelligentie (AI) die in 2022 en daarna enorm zullen zijn

AI & ML Business Use Case # 5 : Verhoogde klanttevredenheid

Als ondernemer bent u altijd op zoek naar manieren om de klanttevredenheid te verhogen. Met AI en machine learning kunt u nu de behoeften van uw klanten voorspellen voordat ze het zelf weten. Amazon gebruikt een machine learning-aanpak om producten aan zijn klanten aan te bevelen op basis van hun eerdere aankopen. In feite komt 35% van de artikelen die op Amazon worden verkocht via deze aanbevelingen!

AI & ML Business Use Case #5_ Verhoogde klanttevredenheid

Bedrijven maken de afgelopen jaren gebruik van data-analyse om inzicht te krijgen in het gedrag en de voorkeuren van hun klanten. Traditionele data-analysemethoden zijn echter gebaseerd op op regels gebaseerde systemen. Dit betekent dat een menselijke analist bepaalt welke factoren relevant zijn voor het maken van een voorspelling en die informatie vervolgens in het systeem programmeert. Omdat er mensen bij betrokken zijn, kan dit tijdrovend, kostbaar en foutgevoelig zijn.

Machine learning-systemen kunnen op regels gebaseerde systemen vervangen door intelligente systemen die niet op autonome datamodellen draaien. De ML-aangedreven aanbevelingsengine van Netflix bespaart de streamingdienst meer dan een miljard dollar per jaar.

Enkele van de meest voorkomende gebruiksscenario’s voor ML en AI in de klantenservice zijn:

  • Geautomatiseerde klantenondersteuning via chatbots
  • Sentimentanalyse op sociale media
  • Voorspelling van klantgedrag/intentie

AI & ML Business Use Case #6 : Verkoopoptimalisatie

Welk gebied zal volgens u een onmiddellijke impact hebben op de bedrijfsresultaten? Verkoop. ML herkent patronen, waardoor eenvoudig te achterhalen is welk type klanten toe is aan een upsell of een cross-sell. Het kan u zelfs vertellen welk soort leads eerder geneigd zijn te sluiten en de juiste soort producten aanbevelen op basis van klantprofielen en eerdere verkoopgegevens. Door dit allemaal te gebruiken, kan het bedrijf zijn conversiepercentages verhogen.

Hier zijn de gebruiksscenario’s van Machine learning & Kunstmatige intelligentie in de verkoop:

AI & ML Business Use Case #6_ Verkoopoptimalisatie

Voorspellende leadscores – Machine learning voorspelt de waarschijnlijkheid dat een lead in een kans verandert, die vervolgens wordt gerangschikt en geprioriteerd voor verkoopteams.

Intelligente leadrouting – AI wordt gebruikt om de klantcontext, persoonlijkheid en toon van het gesprek te begrijpen, die vervolgens op het juiste moment naar de juiste agent wordt doorgestuurd.

Automatische e-mailpersonalisatie – Machine learning-technieken worden gebruikt voor geautomatiseerde e-mailpersonalisatie, waarbij gegevens over klantgedrag en interesse worden gebruikt om de e-mailinhoud voor elke klant te personaliseren.

Verkoopprognoses – AI-tools kunnen marktomstandigheden, historische gegevens en andere factoren analyseren die de verkoopprestaties beïnvloeden. Wanneer een bedrijf een gedetailleerd inzicht heeft in deze factoren, kan het nauwkeurigere voorspellingen doen over zijn toekomstige verkopen. Een bedrijf dat begrijpt hoe zijn omzet de komende drie maanden waarschijnlijk zal presteren, zal beter toegerust zijn om zijn activiteiten en investeringen dienovereenkomstig te plannen.

Top 10 datawetenschapstrends voor 2022

AI & ML Business Use Case #7 : Marktprognoses en -planning

Prognoses zijn het gebruik van historische gegevens om de richting van toekomstige trends te bepalen. Bedrijven maken gebruik van prognoses om te bepalen hoe ze hun budgetten moeten toewijzen of hoe ze de verwachte uitgaven voor de komende periode moeten plannen.

Als een bedrijf wil weten hoeveel klanten een product in een bepaalde maand zullen kopen, kan het gebruik maken van prognoses om dat aantal te voorspellen. Prognoses kunnen voor elke variabele worden gebruikt, zoals omzet, eenheidskosten, omzet of bedrijfswinsten.

Bedrijven maken vaak gebruik van prognoses om toekomstige uitgaven te plannen. Als een bedrijf de marketinguitgaven in een bepaalde maand wil verhogen, kan het een prognose maken van het aantal verkopen dat extra marketinguitgaven kunnen opleveren.

Hier volgen enkele andere belangrijke manieren waarop bedrijven machine learning en AI gebruiken voor marktvoorspelling en -planning:

AI & ML Business Use Case #7_ Marktprognoses en -planning

Voorraadoptimalisatie – Het vermogen om de meest effectieve voorraadniveaus te voorspellen die moeten worden onderhouden, zal een zegen zijn voor bedrijven overal ter wereld. Bedrijven kunnen overstappen van de traditionele benadering van het aanhouden van grote voorraden naar just-in-time bestellen op basis van vraagvoorspellingen, waardoor hun kosten worden verlaagd en de klantenservice wordt verbeterd.

Vraagvoorspelling – Net als bij voorraadoptimalisatie is vraagvoorspelling een gebied waarop AI bedrijven aanzienlijk in staat zal stellen hun prestaties te verbeteren. Bedrijven zullen veel betere informatie krijgen over de producten en diensten die klanten willen, wanneer ze dat willen, hoeveel ze willen en tegen welke prijs, waardoor ze effectief kunnen reageren op veranderende marktomstandigheden. Er zal een groter vermogen zijn om verkoopvolumes in de loop van de tijd te voorspellen en pieken in de vraag als gevolg van feestdagen of speciale aanbiedingen.

Prijsoptimalisatie – Met door AI aangedreven prijsoptimalisatie kunnen bedrijven de optimale prijs voor elk product of elke dienst afzonderlijk bepalen op basis van de marktdynamiek. Dit is vooral waardevol voor online retailers die toegang hebben tot enorme hoeveelheden gegevens over de prijzen van concurrenten die AI-systemen kunnen analyseren.

Voorspellend onderhoud – Het idee hier is om te voorspellen wanneer een asset zal falen voordat dit daadwerkelijk gebeurt. Om dit te doen, moet u een model maken dat de patronen in uw gegevens leert en die patronen gebruikt om fouten te voorspellen. U kunt gebruiken datamodellering en machine learning-algoritmen om dit te doen.

AI & ML Business Use Case #8: Natuurlijke taalverwerking voor tekstgegevens

Natuurlijke Taalverwerking (NLP) is een tak van kunstmatige intelligentie met het vermogen om menselijke taal te interpreteren. NLP kan bedrijven helpen waardevolle inzichten te verkrijgen uit grote hoeveelheden tekstgegevens.

Het begrijpen of interpreteren van de menselijke taal vereist inzicht in de taalkundige elementen ervan, zoals grammatica en semantiek, en de communicatieve functie ervan. Een mens kan gemakkelijk een zin begrijpen als “Ga je met ons mee?” maar deze zin zou voor een machine moeilijk te interpreteren zijn.

Hierna volgen enkele NLP-gebruiksscenario’s die kunnen worden toegepast op tekstgegevens:

AI & ML Business Use Case #8_ Natuurlijke taalverwerking voor tekstgegevens

Klantenserviceautomatisering – Wanneer iemand een e-mail of bericht op sociale media verzendt over een probleem met een dienst of product, kunnen bedrijven NLP gebruiken om automatisch te reageren met een oplossing of een verzoek om meer details. Als u bijvoorbeeld meldt dat u problemen ondervindt bij het inloggen op de mobiele app van uw bank, kan de bank NLP gebruiken om u instructies te sturen over het opnieuw instellen van uw wachtwoord.

Spraakherkenning – Spraakherkenningstechnologie helpt audiogegevens om te zetten in tekstformaat. Het wordt in veel toepassingen gebruikt, zoals virtuele assistenten zoals Siri en Google Assistant, spraak-naar-tekst-conversie-apps en callcenterautomatisering. Het kan ook worden gebruikt tijdens zakelijke bijeenkomsten om MoM te maken en deze eenvoudig te delen met andere belanghebbenden.

Slim zoeken – Online bedrijven kunnen NLP gebruiken om hun zoekfunctionaliteit te verbeteren, zodat klanten betere resultaten krijgen die overeenkomen met wat ze zoeken. Denk eens aan de slimme zoekfunctie van Amazon, die productcategorieën voorstelt terwijl u uw productzoekopdracht typt.

Samenvatting: Samenvatten condenseert lange alinea’s tekst tot enkele belangrijke zinnen met behulp van NLP-technieken. Dit kan worden gebruikt voor het extraheren van belangrijke onderwerpen voor nieuwsartikelen, blogs, enz.

AI & ML Business Use Case # 9 : Merksentimenten volgen

Organisaties gebruiken de machine learning-technologie om interne en externe merksentimenten te monitoren. Het systeem kan worden getraind op wat een positieve of negatieve boodschap over het merk is. Het systeem scant vervolgens alle sociale mediakanalen, blogs en websites op berichten die verband houden met het merk. Wanneer dergelijke berichten worden geplaatst, worden ze snel geïdentificeerd en gemarkeerd, afhankelijk van of het positieve of negatieve berichten zijn. Het management kan deze informatie vervolgens bekijken en gebruiken om de relatie met klanten en medewerkers en hun merkstrategieën te verbeteren.

AI & ML Business Use Case # 10 : Aanbevelingsengine

Amazon gebruikt machine learning-algoritmen, zoals collaboratieve filtering, om producten aan te bevelen op basis van klantbeoordelingen en aankopen. Netflix gebruikt ook vergelijkbare algoritmen om films aan te bevelen op basis van wat een klant eerder heeft bekeken. Hoe meer een gebruiker producten bekijkt of koopt, hoe nauwkeuriger deze aanbevelingsmotoren in de loop van de tijd worden.

Aanbevelingsmotoren zijn een essentieel onderdeel van e-commercebedrijven geworden omdat ze de conversiepercentages helpen verbeteren door relevante aanbevelingen aan klanten te doen.

Laatste gedachten

Machine Learning en kunstmatige intelligentie zijn hard op weg een belangrijk radertje in de wielen van ondernemingen te worden. Effectief gebruik maken van uw bedrijfsgegevens is alleen mogelijk als u gebruik maakt van deze geavanceerde technologieën. Het kan helpen bij het oplossen van complexe problemen waardoor bedrijven hun activiteiten snel kunnen opschalen.

De effecten van AI en ML zullen de komende tien jaar steeds duidelijker zichtbaar worden, omdat elke sector die je maar kunt bedenken zijn kernprocessen zal transformeren om ervan te profiteren en marktleider te worden.

Als u deze technologieën in uw bedrijf wilt implementeren en op zoek bent naar een partner, dan helpen de mensen van Zuci u graag verder. Bel ons om te begrijpen hoe we u kunnen helpen .

Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Assistant Marketing Manager @ Zuci Systems.

Deel deze blog, kies uw platform!

Leave A Comment