Вокруг нас много ярких изобретений, и каждый день появляются новые. Однако, в то время как некоторые новые технологии приходят и уходят, почти не замечая, другие вызывают настоящую шумиху и становятся настоящим прорывом в своей области.

Одной из таких технологий является машинное обучение, которое при правильном применении может улучшить бизнес-практику, повысить рентабельность инвестиций и повысить удовлетворенность клиентов вашими продуктами и услугами. Вот почему в этой статье мы перечисляем 5 основных причин, чтобы внедрить машинное обучение сегодня, чтобы воспользоваться преимуществами в ближайшем будущем.

Машинное обучение (ML) - это недавно разработанная технология использования алгоритмов адаптации, развернутых в облаке, для анализа больших данных и поиска новых закономерностей, даже не зная, что искать.

Это позволяет проводить более точную аналитику текущих процессов, находить возможности для улучшений и предотвращать возможные сбои проактивно, вместо того, чтобы сталкиваться с последствиями, тем самым улучшая итоговые показатели, удовлетворенность клиентов и вовлеченность сотрудников. Это огромный рынок, на котором в 2016 году в стартапы машинного обучения было инвестировано 5 миллиардов долларов венчурного капитала. Фактически, свежий отчет о цифровом IQ от PWC, одного из ведущих мировых поставщиков консалтинговых и аналитических услуг, показал, что 30 % респондентов ожидают, что машинное обучение изменит их сферу бизнеса в ближайшие 5 лет!

Ниже приведены причины, по которым каждая компания может внедрить машинное обучение:

  • Персонализированный сервис для потенциальных клиентов и клиентов. Колл-центры - это умирающая форма обслуживания, поскольку миллениалы предпочитают порталы самообслуживания с чат-ботами. Фактически, 44% клиентов в США предпочитали чат-ботов реальным представителям службы поддержки клиентов, если опыт был правильным и боты могли быстро помочь клиенту решить проблему. Алгоритмы машинного обучения помогают автоматизировать обслуживание, и даже если реальная служба поддержки клиентов должна вмешаться, алгоритм проанализирует их действия, чтобы иметь возможность решать такие проблемы в будущем.
  • Более эффективный отбор кандидатов на HR. Из-за простоты доступа к информации на каждое объявление о вакансии могут приходить сотни или даже тысячи заявок. Составление короткого списка этих кандидатов для собеседования может оказаться действительно сложной задачей. Специализированный алгоритм машинного обучения может использовать предустановленные фильтры и отсортировать кандидатов, которым не хватает необходимых технических навыков или других необходимых функций, что значительно сокращает время и усилия, затрачиваемые на отбор кандидатов.
  • Улучшенное финансовое взаимодействие для платежного отдела. Клиенты могут отправлять платежи без некоторых деталей, и выяснение того, куда следует внести сумму, может быть настоящей проблемой. Специализированный алгоритм машинного обучения может анализировать такие платежи и прогнозировать недостающие детали, делая повседневные финансовые операции менее стрессовыми для финансового отдела.
  • Повышение вовлеченности и удержания сотрудников. Хорошая зарплата больше не является самой важной частью вознаграждения за работу. Фактически, 35% респондентов опроса PWC, посвященного работающим миллениалам, заявили, что программы корпоративного обучения и профессионального развития являются наиболее убедительной чертой при выборе новой работы. Напротив, рутинные задачи могут вызывать скуку и разочарование, что может привести к потере таланта.
  • Применение машинного обучения может помочь проанализировать такие данные, как история социальных взаимодействий и поисковые запросы в браузере, чтобы получить ценную информацию об эмоциональном состоянии сотрудника. Это помогает понять, все ли в порядке, или талантливые люди думают о лучшем убежище, и необходима дополнительная мотивация, чтобы удержать их в курсе. Это особенно полезно для отделов L&D, которые должны предоставлять персоналу возможность учиться, расти как профессионалы и повышать их удовлетворенность работой.
  • Прогнозы рынка и возможности для бизнеса. Есть много возможностей применить машинное обучение в деловой практике. От фондовой биржи и торговли биткойнами до анализа лент новостей, связанных с отраслью, возможность получать информацию о важных событиях до того, как они получат информацию, может обеспечить конкурентное преимущество. Например, информация о пожаре на заводе конкурента, который нарушит их работу, может помочь бизнесу сформировать целевой пакет специальных предложений, чтобы привлечь клиентов, которые неизбежно будут недовольны невыполненными обязательствами конкурента.

Эпоха динозавров давно прошла, и мы не говорим здесь об археологии. В современном деловом мире быть конкурентоспособным часто означает действовать быстро. Тот, кто хорошо информирован, хорошо вооружен, и машинное обучение, если его правильно внедрить, может стать именно тем инструментом, который поможет проанализировать все богатство больших данных и сделать важные выводы о различных бизнес-процессах.

Ключевым моментом здесь является правильная реализация, поскольку развертывание и поддержка машинного обучения при анализе больших данных - довольно сложная задача. Таким образом, выбор правильного поставщика сегодня может склонить чашу весов к завтрашнему дню и создать ценность для любого бизнеса. Мы готовы помочь компаниям и организациям использовать возможности машинного обучения для анализа больших данных, поэтому свяжитесь с нами, и мы предоставим превосходные решения для ваших идей!