Машинное обучение стало стратегическим центром для предприятий, которые хотят найти инновационные решения для своих самых сложных проблем. Примеры успешных приложений можно найти в каждой отрасли, а решения на основе ИИ постоянно нарушают бизнес-модели.
Но есть очень простая причина, по которой предсказательная сила алгоритмов машинного обучения так важна для предприятий: она помогает им сократить расходы и ресурсы, связанные с наиболее утомительными и неблагодарными задачами. Разберем подробнее несколько примеров «скучных» задач, которые можно делегировать инструментам машинного обучения.
Автоматизированная обработка и анализ документов
Компании имеют дело с большими объемами документов и письменного контента (электронные письма / корреспонденция), возникающими в их повседневной деятельности. Как внутренние, так и внешние каналы являются источниками информации, которую можно собирать, анализировать и превращать в ценные бизнес-идеи.
Задачи понимания документов могут быть простыми (например, поиск и сопоставление) или сложными (моделирование темы, извлечение ключевых слов, семантическое понимание), в зависимости от конкретных бизнес-сценариев использования. Однако неструктурированный характер данных документа затрудняет понимание и обработку вручную. Такие задачи утомительны и непосильны без автоматизированного анализа и синтаксического анализа. Некоторые из них могут быть даже неразрешимыми из-за больших объемов данных и большого времени обработки.
Методы компьютерного зрения (такие как OCR) и инструменты NLP - известные решения для различных задач понимания документов. Они произошли от традиционных подходов, основанных на правилах, и могут быть обучены на больших объемах данных. Автоматический синтаксический анализ сокращает время обработки документов и повышает точность. Кроме того, они упрощают масштабирование, когда требуется большая вычислительная мощность.
Интеллектуальные разговорные интерфейсы
Компании всех секторов сталкиваются с постоянной необходимостью предлагать клиентам высококачественное обслуживание. Будь то помощь онлайн-покупателям, ответы на технические вопросы или предложение продуктов, все дело в том, чтобы предоставлять клиентам нужную информацию, когда она им нужна.
Традиционным группам клиентов и технической поддержки приходится иметь дело с большими объемами рутинных запросов при ограниченной доступности. Обычно это приводит к увеличению времени взаимодействия, снижению вовлеченности клиентов и потере ресурсов. Кроме того, устаревшие каналы связи могут не удовлетворить потребности клиентов в немедленном реагировании, что может негативно повлиять на результаты продаж и маркетинга.
Интеллектуальные разговорные агенты могут обрабатывать как голосовой, так и текстовый ввод и могут делать выводы на запросы на естественном языке. Они учатся на прошлых предпочтениях клиентов и могут предоставить индивидуальную поддержку в режиме реального времени с постоянной доступностью. Когда чат-боты обрабатывают базовые запросы, они освобождают время опытным операторам-операторам для решения более сложных вопросов.
Преимущества для бизнеса очевидны: интеллектуальное диалоговое решение гарантирует, что клиентам может быть оказана помощь в любое время и по любому каналу. Известно, что персонализация и взаимодействие улучшают взаимодействие с клиентами. Кроме того, нет ограничений на объем обрабатываемых запросов. Когда требуется больше чат-ботов, можно развернуть больше.
Извлечение данных и поиск информации
Помимо использования собственных данных для получения ценной информации, многие компании также полагаются на онлайн-информацию для своих процессов B2B или B2C. Информация, опубликованная через Интернет, доступна в различных форматах (HTML, XML, PDF, CSV) и может поступать из самых разных источников. Транзакции электронной торговли, новостные статьи, RSS-каналы, отчеты о маркетинге и продажах или формы обратной связи с клиентами - это лишь несколько примеров.
Но обработать такое разнообразие ручным способом невозможно. Особенно с учетом огромных объемов данных и их скорости. Извлечение данных вручную - это неэффективный и подверженный ошибкам процесс. Поиск интересующих данных на исходной веб-странице, копирование и вставка их в структурированный формат (обычно электронные таблицы) для дальнейшего анализа не только обременительны, но и требуют много времени.
Для предотвращения такой траты времени и ресурсов были созданы системы автоматизированной добычи. Они могут обрабатывать разнородные источники данных и несколько форматов, а также могут быть настроены для обеспечения соответствия постоянно меняющимся спецификациям API. Ценность для бизнеса снова очевидна: устраняя трудоемкие, подверженные ошибкам и неэффективные процессы, они позволяют человеческому персоналу сосредоточиться на более важных аспектах бизнеса. Сверхспособности инструментов машинного обучения к прогнозированию изменили представление компаний, полагающиеся на них решения в области искусственного интеллекта и их внедрение. Теперь возможно достичь большего с меньшими ресурсами, а активы данных можно превратить в ощутимые операционные улучшения.
Blue Orange Digital имеет обширный опыт использования технологий прогнозирования для решения скучных и расточительных задач. Вы можете узнать больше о нашем решении для обработки документов и о нашем тематическом исследовании по прогнозированию доходов.
