机器学习（ML）正在彻底改变企业的运营方式，推动创新，并在各个行业中开启新的可能性。通过利用大量数据和强大的算法，机器学习使公司能够自动化流程、做出准确预测并发现隐藏模式，以优化性能。从个性化客户体验到预测性维护和高级欺诈检测，机器学习的潜力是无限的。
机器学习是人工智能的一个子集，用于开发算法和统计模型，使计算机能够在无需指令的情况下执行特定任务。
企业已经开始将机器学习应用开发服务和功能纳入其流程、应用程序和实践中，以确保最佳效率。通过利用这些服务，公司可以在其运营中集成先进的机器学习能力，实现自动化、数据驱动的决策和性能优化。集成使企业能够在当今快速变化的数字环境中保持竞争力，通过解锁新见解和简化流程，实现更智能、更高效的运营。
以下我们讨论了转变商业应用的机器学习创新。
五种创新的机器学习在企业中的应用方式
机器学习统计数据显示，不同的行业可以通过使用创新的机器学习方法在商业流程中取得领先。
1. 通过机器学习提升客户体验
企业必须提升客户体验，以建立忠诚度并推动参与度。可以使用两种有效的机器学习策略来帮助提升客户的整体体验。
聊天机器人和虚拟助手：这些可以通过为需要帮助的客户提供全天候支持来改变客户服务。它们可以处理各种任务，如回答问题和协助查询。
使用这些机器学习技术的好处包括：
- 24/7可用性：聊天机器人随时可用，因此员工不需要额外加班或在夜间待命。无监督的机器学习系统使用人工神经网络继续与客户互动并保留现有客户。
- 速度和效率：聊天机器人和虚拟助手可以比人类更快地处理信息，消除客户的等待时间。提供训练数据并使用数据科学将使聊天机器人能够与客户进行沟通。
- 可扩展性：聊天机器人可以进行更改，并将发展以处理多项任务，例如同时处理多个查询，并为企业提供在不增加员工的情况下使用技术的机会。
- 个性化：基于客户数据，聊天机器人和虚拟助手可以个性化与客户的互动，例如使用真实姓名、记住过去的互动并提供针对客户请求的定制响应。
个性化推荐：使用数据分析和机器学习可以根据过去的互动、行为和偏好为客户量身定制个性化建议。
以下是使用个性化推荐来改善整体购物体验的一些好处。
- 数据利用：企业可以通过分析客户数据识别模式和偏好。例如，电子商务平台可以使用客户的浏览历史来跟踪他们的兴趣。
- 增加参与度：创建个性化推荐将增加用户参与度。定制的建议将导致客户进行更多购买，这将增加单个客户在平台上的停留时间，帮助您了解客户的需求和想法。
- 客户忠诚度：了解客户的需求和偏好将创造客户忠诚度，因为客户会感到他们的需求和想法得到了认可，并将继续从企业购买。
2. 机器学习优化运营
企业需要优化业务流程，以提高效率、改善整体性能并降低成本。对于优化流程，有两个关键关注领域：管理供应链和预测性维护。
供应链管理：该策略侧重于提高从原材料采购到成品的供应链的有效性和效率。以下是一些可以用于供应链优化的关键策略：
- 需求预测：可以使用高级分析更准确地预测客户需求。这将通过减少与过剩库存相关的成本并将库存水平与销售对齐来帮助业务运营。
- 库存管理：实施库存管理实践将有助于最小化企业的费用，并确保在需要时有足够的库存。管理可以通过使用自动化库存跟踪系统来实现。
- 供应商协作：与供应商协作可以改善沟通并建立更强的关系。
- 物流优化：可以分析运输路线和方法，以改善企业的交货时间并提高生产力。企业可以使用软件开发来帮助优化并考虑替代运输方式。
- 技术集成：在企业中使用技术可以帮助做出业务决策，例如是否使用区块链以实现透明度、使用自动化以提高效率以及使用人工智能进行预测分析。
预测性维护：该过程涉及使用机器学习和数据分析来预测机器或设备何时可能需要维护或故障。以下是预测性维护的一些关键因素：
- 数据分析：机器学习算法分析收集的数据，以帮助预测结果，例如机器故障。这可以帮助企业提前安排维护，以避免生产损失。
- 数据收集：数据收集过程使用传感器和物联网设备实时收集机器的数据，例如操作性能指标、振动和温度。
- 实施：企业可以在非高峰时段或设备使用最少时安排机器的维护，以减少生产延迟。
- 持续改进：使用机器学习系统可以使预测更准确，并帮助改善业务流程的维护策略。
3. 数据驱动的决策制定
使用数据驱动的决策制定是一种战略方法，可以帮助指导业务决策。公司可以使用商业智能、市场创新、分析和风险管理来提高其业务应用的运营效率。
以下是每个组成部分如何推动公司流程的方式。
商业智能和分析：这些是用于提供分析、收集和呈现商业数据的实践和技术。该方法的关键方面包括：
- 数据可视化：商业智能可以帮助员工通过可视化报告和提供易于访问的仪表板来理解复杂的业务数据点。
- 描述性分析：使用历史数据了解业务的过去表现可以通过创建机器学习模型影响未来决策，企业可以收集数据以便随时进行分析。
- 预测性分析：使用机器学习的商业技术和统计模型可以帮助预测业务的结果。
- 规范性分析：规范性分析将根据预测性见解推荐行动。
风险管理：使用数据驱动的决策制定可以有效管理业务风险。以下方法可以用于识别、减轻和评估业务中的风险。
- 情景分析：机器学习模型可以表示情景，以准备应对可能影响业务的任何风险。
- 风险评估模型：企业可以利用机器学习能力帮助开发模型，以预测和分析潜在风险。
- 实时监控：机器学习应用可以帮助实时监控任何风险，以便能够管理业务风险。
- 合规和监管监控：机器学习系统可以帮助企业通过不断监控业务活动来保持合规。
市场创新对企业如何管理风险有特定的关键见解。这些关键创新包括：
- 客户细分：企业可以根据客户的偏好、行为和人口统计数据对其受众进行细分。
- 个性化：数据分析可以帮助企业通过定制优惠或信息来提供个性化的客户体验，以增强客户参与度。
- A/B测试：企业可以使用机器学习算法对市场活动、产品提供和网站设计进行A/B测试。
- 预测性客户分析：这可以帮助企业通过产品推荐和定向促销预测未来的购买模式。
4. 人力资源转型
企业可以转型人力资源作为增强人力资源职能的策略，以确保其与业务目标对齐并适应不断变化的工作场所。人才招聘和员工参与是此转型中使用的两个关键组成部分。
员工参与具有可以培养承诺员工队伍的关键要素。这些关键要素包括：
- 持续反馈和沟通：企业可以使用机器学习模型从员工那里获取反馈，并建立系统以帮助与员工进行定期检查。
- 员工福祉：可以实施健康计划以增强员工的福祉。
- 职业发展机会：通过机器学习，企业可以为员工提供培训计划，以提升他们的技能。
人才招聘可以结合人工智能工具，以扫描最佳候选人来填补任何空缺。使用机器学习系统找到最合适的候选人将消除传统招聘实践的需要，确保候选人具备正确的工作经验，并通过保持沟通和改善招聘流程来帮助跟踪申请者。
5. 行业特定应用
在金融机构和医疗保健等行业中使用机器学习的应用将提高效率、合规性和服务交付。
对于医疗保健应用，机器学习算法的使用方式包括：
- 电子健康记录：可以使用机器学习模型简化患者护理，使医疗工作者能够快速访问患者信息。
- 远程医疗：允许无法离开家或居住在医生不易接触的农村地区的患者进行远程咨询。
- 健康信息交换：允许患者信息在同事和不同医疗提供者之间共享，以改善患者治疗。
对于金融应用：
- 自动交易系统：机器学习系统可以帮助分析市场数据和趋势，以帮助企业和客户在交易时做出明智的决策。
- 区块链技术：机器学习算法提供透明且防篡改的账本，降低交易数据的成本并增强安全性。
- 机器人顾问：这些是自动投资管理服务，允许用户获得关于如何设定投资目标和最小化风险的建议。
- 欺诈检测系统：为了协助欺诈检测，机器学习系统可以防止财务损失并保护客户数据。
机器学习的未来趋势
深度学习、自然语言处理和强化学习等人工智能技术的进步将导致机器学习的重大进展。
进步还将通过允许将新工具纳入现有业务实践来增加各类企业的使用，例如使用基于云的平台或开源框架来利用机器学习系统，而无需广泛的技术专长。
为了在各个行业实现创新，机器学习系统可以被实施以优化流程、开发新服务和产品，并识别趋势。
结论
随着技术的进步，机器学习将不断发展，机器学习应用的未来将迅速到来。企业将通过使用人工智能解锁新机会来提高生产力，从而增强其运营。
