Hoe ML en AI bedrijven helpen om bedrijfsgegevens effectief te gebruiken?
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 business use cases en maak uw organisatie slimmer, efficiënter en winstgevender.
Het hebben van een enorme database en het kunnen trekken van een relevant zoekwoord bestaat al sinds de jaren zeventig. Als zoekbedrijf zou het u niet verbazen als Google dit doet. Maar wat de techgigant uniek maakt, is dat hij het meest relevante resultaat laat zien - en dat doet hij door middel van machine learning.
Er wordt veel gesproken over op regels gebaseerde en machine learning-systemen, vooral onder zakelijke ondernemingen. De ruis rondom de technologie zal alleen maar toenemen, dankzij de real-world toepassingen die het met zich meebrengt. Je denkt misschien aan kunstmatige intelligentie en machine learning gebeuren in een ver land, maar dat is verre van het geval.
Amazon wil je gerelateerde producten laten zien zodat de grootte en waarde van je winkelwagentje toeneemt. Airbnb wil je advertenties laten zien die relevant zijn voor jouw wensen. IKEA wil dat je de juiste meubelstukken kiest voor je appartement met 2 slaapkamers. The New York Times wil een flexibele betaalmuur bouwen die is gepersonaliseerd voor individuele lezers met behulp van honderden criteria.
We zijn allemaal onderhevig aan ongelooflijke toepassingen in ons leven. Van de filmaanbevelingen op Netflix tot het boeken van de dichtstbijzijnde taxi op Uber, zo veel van ons dagelijks leven wordt aangedreven door AI en ML . Hetzelfde geldt ook voor ondernemingen.
Grote ondernemingen implementeren deze technologieën om een hoger innovatieniveau te bereiken en organisaties intelligent, efficiënter en winstgevender te maken.
Dit artikel gaat in op hoe bedrijven AI en ML gebruiken om hun bedrijfsgegevens te gebruiken om inkomsten te schalen.
Populaire gebruiksscenario's voor machine learning en 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 tools in het datamanagementproces van ondernemingen - hier zijn enkele van de meest populaire use-cases voor deze technologieën:
- Geavanceerde automatisering
- Eenvoudige en naadloze zakelijke producten met AI-functionaliteit
- Vlot financieel beheer
- Verbeterde beveiliging
- Verhoogde klanttevredenheid
- Verkoopoptimalisatie
- Marktprognoses en -planning
- Natuurlijke taalverwerking voor tekstgegevens
- Merksentimenten volgen
- Aanbevelingsmotor:
Let's get started.
AI & ML Business Use Case #1: Geavanceerde Automatisering
Automatisering wordt over het algemeen beschouwd om repetitieve taken uit te voeren met behulp van een op regels gebaseerd systeem. Maar door machine learning aan de mix toe te voegen, kunt u automatisering creëren die blijft verbeteren met de tijd.
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 use cases zoals:
Ad Tech - Automatisch detecteren en blokkeren van schadelijke advertenties in realtime.
Verzekering - Automatisch fraude detecteren in realtime.
Financiële diensten - Intraday-risicobewaking, handelstoezicht, klantsegmentatie, leadscores, prijsoptimalisatie, handelsuitvoering, kredietrisicoanalyse.
Gezondheidszorg - Voorspelling van patiëntrisico en behandeladvies, fraudedetectie.
Retail - Productaanbeveling (klantsegmentatie), voorraadoptimalisatie, prijsoptimalisatie.
Productie - Voorspellend onderhoud / detectie van afwijkingen (bijv. detecteren wanneer een bepaald onderdeel defect gaat)
AI & ML Business Use Case #2: Eenvoudige en naadloze AI-compatibele zakelijke producten
Hoewel de algoritmen achter AI en machine learning in datawetenschap misschien complex zijn, zijn enkele van de grootste successen in AI gericht op het leveren van een eenvoudig product of dienst die het leven van gebruikers gemakkelijker maakt.
We hebben dit gezien met consumentgerichte 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 eigen gegevens en een bestaand netwerk van klanten die u kunt gebruiken om AI-producten voor een onderneming in te zetten. U moet naar klantgegevens en hun uiteenlopende vereisten kijken en zoeken 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 machine learning gebruiken om de efficiëntie te verhogen, de kosten te verlagen en de klantenservice te verbeteren met eenvoudige AI-producten:
Spamfilters - Machine learning wordt gebruikt om spam-e-mails te identificeren door rekening te houden met patronen in de onderwerpregels van e-mail, de inhoud van de e-mail en zelfs de domeinnamen van de afzender.
Gezichts-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 verbeteringen in 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 backoffice-gegevensinvoer zijn snel aan het verdwijnen. Dit creëert een behoefte aan nieuwe processen en technologie om de enorme hoeveelheden gegevens van vandaag in de financiële sector te verwerken.
Enkele voorbeelden van machine learning-toepassingen in financieel beheer zijn:
Risicomanagement - 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.
Portfolio-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 welk 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 machine learning om kredietwaardigheid te voorspellen. Ze gebruiken algoritmen om duizenden consumentenattributen te analyseren en een risicoscore toe te kennen om de kredietwaardigheid te bepalen.
Leningbeslissingen in minuten - Machine learning kan instellingen helpen leningaanvragen te beoordelen en snel beslissingen te nemen, vaak in slechts 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 online bankplatforms 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 privacykwesties, 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 helpen bij taken op het gebied van monitoring en kwetsbaarheidsbeoordeling in dit geval en zelfs een aanvulling op het bestaande beveiligingsteam. ML & AI kunnen ook helpen bij het voorspellen van bedreigingen en het signaleren van storingen in de omgeving, zodat toekomstige aanvallen worden voorspeld met behulp van eerdere aanvalsgegevens.
De volgende voorbeelden zijn gebruiksscenario's voor machine learning in cyberbeveiliging:
Logging en monitoring - Machine learning kan de enorme hoeveelheid logbestanden die elke dag op bedrijfsnetwerken worden gemaakt doorzoeken om afwijkingen in gebruikersgedrag, schendingen van toegangsrechten, malware-infecties, enz. te vinden, waardoor IT-teams sneller beveiligingsbedreigingen kunnen identificeren.
Frauduleuze activiteiten detecteren - Bedrijven kunnen frauduleuze activiteiten detecteren door middel van machine learning-technieken zoals clustering op basis van IP-adressen, locatie, OS-type of apparaattype. Het kan ook legitiem versus onwettig gedrag classificeren op basis van historische kenmerken.
Spam en phishing-e-mails detecteren - Algoritmen voor machine learning 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 opgespoord 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 bij het bewaken en analyseren van gegevens op ongebruikelijke activiteiten die kunnen wijzen op een beveiligingsrisico.
AI & ML Business Use Case # 5 : Verhoogde klanttevredenheid
Als ondernemer ben je 'bent altijd op zoek naar manieren om de klanttevredenheid te verhogen. Met AI en machine learning kan dat nu voorspel de behoeften van uw klanten 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 werkelijkheid, 35% van de items die op Amazon worden verkocht, zijn via deze aanbevelingen!
De afgelopen jaren gebruiken bedrijven data-analyse 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 op autonome datamodellen draaien. De door ML aangedreven aanbevelingsengine van Netflix scheelt de streamingdienst meer dan een miljard dollar per jaar .
Enkele van de meest voorkomende gebruiksscenario's voor ML en AI in klantenservice zijn:
- Geautomatiseerde klantenondersteuning via chatbots
- Social media sentiment analyse
- 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 te vinden welk type klanten klaar zijn 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 allemaal te gebruiken, kan het bedrijf zijn conversieratio's verhogen.
Dit zijn de use cases van Machine learning & Artificial Intelligence in Sales:
Voorspellende leadscores - Machine learning voorspelt de kans dat een lead een kans wordt, 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 gerouteerd.
Automatische e-mailpersonalisatie - Machine learning-technieken worden gebruikt voor geautomatiseerde e-mailpersonalisatie, waarbij gegevens over klantgedrag en interesses worden gebruikt om e-mailinhoud voor elke klant te personaliseren.
Verkoopvoorspellingen - 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 prognoses maken over zijn toekomstige verkopen. Een bedrijf dat begrijpt hoe zijn verkoop de komende drie maanden waarschijnlijk zal presteren, zal beter toegerust zijn om zijn activiteiten en investeringen dienovereenkomstig te plannen.
AI & ML Business Use Case #7 : Marktprognoses en -planning
Prognose is het gebruik van historische gegevens om de richting van toekomstige trends te bepalen. Bedrijven gebruiken prognoses om te bepalen: hoe ze hun budgetten 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, inkomsten of bedrijfswinsten.
Bedrijven gebruiken vaak prognoses om toekomstige uitgaven te plannen. Als een bedrijf de marketinguitgaven in een bepaalde maand wil verhogen, kan het voorspellen hoeveel verkopen extra marketinguitgaven kunnen opleveren.
Hier volgen enkele andere belangrijke manieren waarop bedrijven machine learning en AI gebruiken voor 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 traditionele benaderingen van het vervoeren van grote voorraden naar just-in-time bestellen op basis van vraagprognoses, waardoor hun kosten worden verlaagd en de klantenservice wordt verbeterd.
Eis voorspelling - Net als bij voorraadoptimalisatie, is vraagvoorspelling een gebied waarop AI bedrijven in staat zal stellen hun prestaties aanzienlijk te verbeteren. Bedrijven zullen veel betere informatie hebben over de producten en diensten die klanten willen, wanneer ze die willen, hoeveel ze willen en tegen welke prijs, zodat ze effectief kunnen reageren op veranderende marktomstandigheden. Er zal weer zijnreater vermogen om verkoopvolumes in de tijd te voorspellen en pieken in de vraag als gevolg van vakanties of speciale aanbiedingen.
Prijsoptimalisatie - Met AI-aangedreven prijsoptimalisatie kunnen bedrijven de optimale prijsstelling voor elk product of elke dienst afzonderlijk bepalen op basis van marktdynamiek. Dit is met name 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 activum zal falen voordat het daadwerkelijk gebeurt. Om dit te doen, moet u een model maken dat de patronen in uw gegevens leert en deze patronen gebruikt om fouten te voorspellen. Je kunt gebruiken datamodellering en machine learning-algoritmen om dit te doen.
AI & ML Business Use Case #8: Natuurlijke taalverwerking voor tekstgegevens
Natural Language Processing (NLP) is een tak van kunstmatige intelligentie die menselijke taal kan 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.
Hieronder volgen enkele NLP-gebruiksscenario's die kunnen worden toegepast op tekstgegevens:
Automatisering van de klantenservice - Wanneer iemand een e-mail of social media-bericht stuurt 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 post dat u problemen ondervindt bij het 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 bij het converteren van audiogegevens naar tekstformaat. Het wordt in veel toepassingen gebruikt, zoals virtuele assistenten zoals Siri en Google Assistant, spraak-naar-tekstconversie-apps en callcenterautomatisering. 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 suggereert terwijl u typt in uw productzoekopdracht.
samenvatting: Samenvattend 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 de machine learning-technologie om interne en externe merksentimenten te monitoren. Het systeem kan worden getraind in wat een positieve of negatieve boodschap over het merk is. Het systeem scant vervolgens alle social media kanalen, 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 dan bekijken en gebruiken het om hun 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 aanbevelingsengines in de loop van de tijd worden.
Aanbevelingsengines zijn een essentieel onderdeel geworden van e-commercebedrijven, omdat ze helpen de conversieratio's te 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. Uw bedrijfsgegevens effectief gebruiken 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 schalen.
De effecten van AI en ML zullen het komende decennium meer worden gezien, aangezien elke branche die je kunt bedenken haar kernprocessen zal transformeren om hiervan te profiteren en marktleiders 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. Neem contact met ons op om te zien hoe we u kunnen helpen.
Leave A Comment