Leestijd : 2 minuten
Hoe ML en AI bedrijven helpen om bedrijfsgegevens effectief te gebruiken?
Deze blog is een poging licht te werpen op de beste manier waarop bedrijven bedrijfsgegevens effectief gebruiken met behulp van machine learning en kunstmatige intelligentie. Implementeer deze zakelijke use cases en maak uw organisatie slimmer, efficiënter en winstgevender.
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.
Populaire machine learning & Use cases voor kunstmatige intelligentie voor bedrijfsgegevens
Bedrijven in alle sectoren verzamelen, bewaren en beheren veel meer informatie dan ooit tevoren. Het probleem is echter dat bedrijven vaak niet weten hoe ze hun gegevens effectief kunnen gebruiken. Machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI) worden cruciale hulpmiddelen in het gegevensbeheerproces van ondernemingen. Hier volgen enkele van de meest populaire use-cases voor deze technologieën:
- Geavanceerde automatisering
- Eenvoudig & Naadloze zakelijke producten met AI
- Vlot financieel beheer
- Verbeterde beveiliging
- Verhoogde klanttevredenheid
- Verkoopoptimalisatie
- Marktprognoses en -planning
- Natuurlijke taalverwerking voor tekstgegevens
- Merkgevoelens bewaken
- Recommendation Engine
Laten we beginnen.
AI & ML Business Use Case #1: Geavanceerde Automatisering
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:
Advertentietechnologie – Detecteert en blokkeert automatisch schadelijke advertenties in realtime.
Verzekering – Automatisch fraude detecteren in realtime.
Financiële diensten – Intraday risicobewaking, handelstoezicht, klantensegmentatie, leadscores, prijsoptimalisatie, Handelsuitvoering, kredietrisicoanalyse.
Gezondheidszorg – Patiëntrisicovoorspelling en behandelingsaanbevelingen, fraudedetectie.
Detailhandel – Productaanbeveling (klantsegmentatie), voorraadoptimalisatie, prijsoptimalisatie.
Productie – Voorspellend onderhoud / afwijkingsdetectie (bijv. detecteren wanneer een bepaald onderdeel defect gaat )
AI & ML Business Use Case #2: Eenvoudige en naadloze AI-compatibele zakelijke producten
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:
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 Apple’s iPhone X is een voorbeeld van het gebruik van ML voor veiligheidsdoeleinden. 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, bedankt aan de vooruitgang op het gebied van machine learning-technologieën. Ze kunnen worden gebruikt voor automatisering van 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 financieel beheer steeds meer geautomatiseerd. De dagen van gegevensinvoer in de backoffice zijn snel aan het verdwijnen. Dit creëert een behoefte aan nieuwe processen en technologie om de huidige enorme hoeveelheden gegevens in de financiële sector te verwerken.
Enkele voorbeelden van toepassingen voor machine learning in financieel beheer zijn:
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.
Portefeuille-optimalisatie – Beleggen is niet altijd zo eenvoudig als het klinkt. De markt is zeer volatiel en zelfs de knapste koppen nemen soms irrationele beslissingen. Door machine learning-algoritmen toe te passen, kunt u beter begrijpen welke bedrijfsportefeuille ideaal is voor het risicotolerantieniveau van uw bedrijf.
Kredietscore – In plaats van een kredietscore toe te kennen op basis van beperkte informatie, zoals FICO-scores, banken en FI’s stappen over op machine learning om kredietwaardigheid te voorspellen. Ze voeren algoritmen uit om duizenden kenmerken van consumenten te analyseren en kennen een risicoscore toe om de kredietwaardigheid te bepalen.
Leningbeslissingen in minuten – Machine learning kan instellingen helpen leningaanvragen te beoordelen en vaak snel beslissingen te nemen in slechts enkele minuten. Hierdoor kunnen banken leningen goedkeuren buiten de reguliere werkuren (avonden of weekenden) en responsieve klantenservice bieden die traditionele systemen niet kunnen evenaren.
Fraudedetectie – Machine learning stelt platforms voor online bankieren in staat gedragsanalyses te gebruiken om < b>fraude nauwkeurig in real-time opsporen, waardoor de ervaringen van klanten positief worden beïnvloed door frauduleuze transacties te blokkeren in plaats van te weigeren legitieme.
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 privacykwesties, er zijn zoveel dingen waar een bedrijf op moet letten. Om de veiligheid van uw klanten en bedrijf te waarborgen, moeten specifieke mechanismen worden gevolgd.
Machine Learning kan in dit geval helpen bij controle- en kwetsbaarheidsbeoordelingstaken en kan zelfs een aanvulling vormen op de bestaande beveiliging team. ML & AI kan ook helpen bij het voorspellen van dreigingen en wijzen op storingen in de omgeving, zodat toekomstige aanvallen worden voorspeld met behulp van de aanvalsgegevens uit het verleden.
De volgende voorbeelden zijn use cases voor machine learning in cyberbeveiliging:
Logboekregistratie en controle – Machine learning kan de enorme hoeveelheid logbestanden die op bedrijfsnetwerken zijn gemaakt, doorzoeken elke dag om afwijkingen in gebruikersgedrag, schendingen van toegangsrechten, malware-infecties, enz. te vinden, waardoor IT-teams beveiligingsbedreigingen sneller kunnen identificeren.
Frauduleuze activiteiten detecteren – Bedrijven kunnen frauduleuze activiteiten detecteren door middel van machine learning-technieken zoals clustering op basis van IP-adressen , locatie, type besturingssysteem 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 te bepalen of een nieuwe e-mail is een spam of phishing op basis van de inhoud. Phishing-e-mails kunnen worden opgespoord door de domeinnaam van de afzender te vergelijken met de domeinnaam die wordt genoemd 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 kunnen duiden op een beveiligingsrisico.
AI & ML Business Use Case # 5 : Verhoogde klanttevredenheid
Als bedrijfseigenaar bent u< /span>‘zijn altijd op zoek naar manieren om de klanttevredenheid te vergroten. Met AI en machine learning kunt u nu voorspel de behoeften van uw klanten voordat ze het zelf weten. Amazon gebruikt een machine learning-benadering om producten aan te bevelen aan zijn klanten op basis van hun eerdere aankopen. 35% van de artikelen die op Amazon worden verkocht, zijn via deze aanbevelingen!
De afgelopen jaren hebben bedrijven data-analyse gebruikt om inzicht te krijgen in het gedrag en de voorkeuren van hun klanten. Traditionele methoden voor gegevensanalyse 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. Dit kan tijdrovend, kostbaar en foutgevoelig zijn omdat er mensen bij betrokken zijn.
Machine learning-systemen kunnen op regels gebaseerde systemen vervangen door intelligente systemen die niet werken op autonome datamodellen. De door ML aangedreven aanbevelingsengine van Netflix bespaart de streamingdienst meer dan een miljard dollar per jaar.
Enkele van de meest voorkomende use-cases voor ML en AI in klantenservice zijn:
-
- Geautomatiseerde klantenondersteuning via chatbots
- Social media sentimentanalyse
- 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, dus het is gemakkelijk om erachter te komen welk type klanten klaar is voor een upsell of een cross-sell. Het kan u zelfs vertellen welk soort leads eerder worden gesloten en het juiste soort producten aanbevelen op basis van klantprofielen en eerdere verkoopgegevens. Door dit alles te gebruiken, kan het bedrijf zijn conversiepercentages verhogen.
Hier zijn de use-cases van Machine learning & Kunstmatige intelligentie in de verkoop:
Voorspellende leadscores – Machine learning voorspelt de kans dat een lead verandert in een kans, wat vervolgens gerangschikt en geprioriteerd voor verkoopteams.
Intelligente leadroutering – AI wordt gebruikt om de context, persoonlijkheid en toon van de klant te begrijpen conversatie, die vervolgens op het juiste moment naar de juiste agent wordt geleid.
Automatische e-mailpersonalisatie – Machine learning-technieken worden gebruikt voor geautomatiseerde e-mailpersonalisatie, met behulp van gegevens over klantgedrag en interesse om e-mailinhoud voor elke klant te personaliseren.
Verkoopprognoses – AI-tools kunnen marktomstandigheden, historische gegevens en andere factoren die van invloed zijn op de verkoop analyseren prestatie. 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 verkoop waarschijnlijk zal presteren in de komende drie maanden, zal beter in staat zijn om zijn activiteiten en investeringen dienovereenkomstig te plannen.
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 gebruiken prognoses om te bepalen hoe ze hun budgetten moeten toewijzen of plannen voor verwachte uitgaven voor een komende periode.
Als een bedrijf wil weten hoeveel klanten een product in een bepaalde maand zullen kopen, kan het prognoses gebruiken om dat aantal te voorspellen. Prognoses kunnen worden gebruikt voor elke variabele, zoals verkoop, eenheidskosten, omzet of bedrijfswinsten.
Bedrijven gebruiken vaak 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 zijn enkele andere sleutel manieren die bedrijven gebruiken machine learning en AI voor marktprognoses en -planning:
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.
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 begrip van de linguïstische elementen, zoals grammatica en semantiek, en de communicatieve functie ervan. Een mens kan een zin als “Ga je met ons mee?” gemakkelijk begrijpen. maar deze zin zou voor een machine moeilijk te interpreteren zijn.
Hier volgen enkele NLP-use-cases die kunnen worden toegepast op tekstgegevens:
Automatisering van klantenservice – Wanneer iemand een e-mail of bericht op sociale media verstuurt over een probleem met een service of product kunnen bedrijven NLP gebruiken om automatisch te reageren met een oplossing of een verzoek om meer details. Als u bijvoorbeeld post dat u problemen heeft met inloggen op de mobiele app van uw bank, kan de bank NLP gebruiken om u instructies te sturen voor het opnieuw instellen van uw wachtwoord.
Spraakherkenning – Spraakherkenningstechnologie helpt audiogegevens om te zetten in tekstindeling. Het wordt in veel toepassingen gebruikt, zoals virtuele assistenten zoals Siri en Google Assistant, spraak-naar-tekst-conversie-apps en automatisering van callcenters. Het kan ook worden gebruikt in zakelijke bijeenkomsten om MoM te maken en het gemakkelijk 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. Overweeg de slimme zoekfunctie van Amazon, die productcategorieën voorstelt terwijl u typt in uw productzoekopdracht.
Samenvatting: Samenvatting condenseert lange alinea’s tekst tot een paar 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 interne en externe merkgevoelens. Het systeem kan worden getraind op wat een positieve of negatieve boodschap over het merk is. Het systeem scant vervolgens alle socialemediakanalen, blogs en websites op berichten met betrekking tot het merk. Wanneer dergelijke berichten worden gepost, worden ze snel geïdentificeerd en gemarkeerd, afhankelijk van of het positieve of negatieve berichten zijn. Het management kan deze informatie vervolgens bekijken en gebruik het om hun relatie met klanten en werknemers te verbeteren dooren hun merkstrategieën.
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 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 aanbevelingsengines in de loop van de tijd worden.
Aanbevelingsengines zijn een essentieel onderdeel geworden van e-commercebedrijven omdat ze de conversiepercentages helpen verbeteren door relevante aanbevelingen doen aan klanten.
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.
