Artificial intelligence

Làm thế nào bạn có thể thúc đẩy sự mạo hiểm của mình với máy học

Máy học (ML) là một nhánh xác định của trí tuệ nhân tạo (AI) tập hợp những hiểu biết quan trọng để giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp và giàu dữ liệu bằng các thuật toán. ML hiểu dữ liệu quá khứ thường ở dạng thô để hình dung kết quả trong tương lai. Nó ngày càng trở nên phổ biến hơn trong không gian CNTT, và mọi tổ chức đều đang tìm cách nắm bắt những lợi thế của những tiến bộ của ML. Theo Fortune Business Insights, giá trị dự kiến ​​của thị trường máy học toàn cầu sẽ là $ 117. 19 tỷ bằng 2027 với tốc độ CAGR là 39. 2% trong giai đoạn dự báo. Tính khả dụng của dữ liệu dễ dàng, khối lượng dữ liệu ngày càng tăng, xử lý tính toán nhanh hơn và lưu trữ dữ liệu tiết kiệm đang thúc đẩy sự phát triển của máy học. Với các công cụ học máy, các tổ chức có thể tìm ra các cơ hội có lợi cũng như các rủi ro có thể xảy ra kịp thời hơn. ML hỗ trợ các công ty trong việc cải thiện khả năng mở rộng kinh doanh và tăng cường hoạt động kinh doanh. Các kỹ thuật mới phát triển nhanh chóng trong lĩnh vực ML đang mở rộng việc sử dụng máy học đến những khả năng gần như vô hạn. Bài viết tập trung vào cách bạn có thể đẩy nhanh sự phát triển kinh doanh của mình với việc sử dụng máy học và đây là những điểm chính: 1. Dự đoán về phân khúc thị trường: Khi các doanh nghiệp tham gia vào thị trường với một ý tưởng mới, điều rất quan trọng là phải hiểu và dự báo các phản ứng của thị trường. Nếu bạn sử dụng trí thông minh của con người để đưa ra một dự đoán logic, sẽ là một nhiệm vụ rất lớn để xem xét tất cả các tham số áp dụng từ một tập hợp lớn dữ liệu lịch sử. Tuy nhiên, nếu bạn sử dụng (các) thuật toán phân loại chính xác, bạn có thể dự đoán phản ứng từ phân khúc thị trường tiềm năng nếu nó tốt, xấu hoặc trung lập. Bên cạnh đó, bạn có thể sử dụng thuật toán liên tục hoặc hồi quy để dự đoán kích thước hoặc phạm vi. 2. Dự đoán giá trị trọn đời của khách hàng: Đối với các nhà tiếp thị, việc biết về dự đoán giá trị lâu dài của khách hàng và phân khúc khách hàng là điều khá quan trọng. Đối với điều này, các công ty sử dụng một cách hiệu quả lượng lớn dữ liệu với sự trợ giúp của ML và khai thác dữ liệu để có được thông tin chi tiết có ý nghĩa về doanh nghiệp. Vì vậy, hành vi của khách hàng và mô hình mua hàng có thể được dự đoán và các ưu đãi mới có thể được gửi đến từng khách hàng tùy thuộc vào lịch sử duyệt và mua hàng của họ. 3. Biết về nhân khẩu học mục tiêu: Việc hình dung chính xác giới tính, nhóm tuổi, thích và không thích, sở thích và vị trí địa lý về khách hàng là điều quan trọng để tìm ra sự thành công hay thất bại của ý tưởng tiếp theo của bạn sẽ được thực hiện. Khi bạn áp dụng một cách tiếp cận khoa học như vậy bằng cách sử dụng ML thay vì chỉ thông thường, bạn có thể biết về nhiều kết quả tiềm năng hơn với sự trợ giúp của dữ liệu lịch sử. 4. Bảo trì dự đoán: ML giúp các công ty sản xuất tuân theo các thực hành bảo trì phòng ngừa và sửa chữa bằng cách cung cấp những thông tin chi tiết quan trọng và các mẫu ẩn trong dữ liệu nhà máy của họ. Việc bảo trì dự đoán này làm giảm rủi ro do hỏng hóc không mong muốn và cũng giúp tiết kiệm chi phí không cần thiết. Để xây dựng kiến ​​trúc ML, dữ liệu lịch sử, môi trường phân tích linh hoạt, công cụ trực quan hóa quy trình làm việc và vòng phản hồi được sử dụng. 5. Giảm sai sót khi nhập dữ liệu thủ công: ML và các thuật toán mô hình dự đoán có thể giúp tránh đáng kể các lỗi như dữ liệu trùng lặp và không chính xác do nhập dữ liệu thủ công. Để làm như vậy, các chương trình ML sử dụng chính dữ liệu được khám phá. Do đó, nhân viên có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian và tận dụng nó để làm những công việc có giá trị khác. 6. Tối ưu hóa kết quả của các chiến dịch tiếp thị: Tiếp thị sản phẩm của bạn thông qua các chiến dịch tiếp thị trực tuyến hoặc ngoại tuyến khác nhau là rất cần thiết để tăng trưởng kinh doanh. Nếu bạn có thể thấy trước kết quả của chiến dịch, bạn sẽ tiết kiệm được cả thời gian và tiền bạc. Ở đây, các mô hình dựa trên thuật toán phân loại hoạt động hiệu quả nhất nếu phạm vi tiếp cận hoặc phản hồi của khách hàng cao hay thấp. Mặt khác, mô hình dựa trên hồi quy có thể dự đoán chuyển đổi khách hàng tiềm năng hoặc phạm vi phản hồi. Với kiến ​​thức về các yếu tố này, bạn có thể điều chỉnh các yếu tố của chiến dịch để tính toán phản hồi hoặc xác suất chuyển đổi khách hàng tiềm năng và theo đó thực hiện các bước nếu chiến dịch cần cải thiện. 7. Phục vụ khách hàng và sự hài lòng của khách hàng: Để phục vụ khách hàng tốt hơn, bạn phải chủ động trong thời đại hiện đại này, và do đó, dự đoán phản ứng hoặc phản ứng của khách hàng là chìa khóa. Dựa trên dữ liệu lịch sử, chẳng hạn như các bản ghi cuộc gọi trước đó, ML giúp hiểu được thông thường khách hàng sẽ phản hồi như thế nào. Nó hữu ích trong việc nâng cao lòng trung thành của khách hàng và cung cấp cho họ trải nghiệm khách hàng vượt trội. Bằng cách này, tiền và thời gian đầu tư vào việc quản lý các mối quan hệ với khách hàng sẽ được tiết kiệm. Các tổ chức lớn sử dụng các thuật toán dự đoán để biết về các sản phẩm mà khách hàng của họ yêu thích. 8. Lực lượng kinh doanh cốt lõi: Tùy thuộc vào loại hình kinh doanh, bạn có thể dự đoán kết quả chức năng với việc sử dụng ML. Ở đây, mô hình ML được quyết định dựa trên vấn đề cốt lõi mà bạn đang giải quyết vì các ý tưởng là vấn đề hoặc tập trung vào tình huống kinh doanh. 9. Đề xuất sản phẩm để thúc đẩy doanh số bán hàng: Học máy rất hữu ích trong việc tạo ra các hệ thống đề xuất dựa trên sản phẩm. Đặc biệt, các trang web thương mại điện tử đang sử dụng rất nhiều cách học không giám sát như vậy để đưa ra các đề xuất sản phẩm. Các thuật toán ML kiểm tra lịch sử mua hàng của khách hàng để nhận ra các mẫu ẩn và nhóm các sản phẩm tương tự. Khi các sản phẩm này được giới thiệu cho khách hàng, có rất nhiều cơ hội để mua sản phẩm được tăng cường. 10. Giúp an ninh mạng: ML hữu ích trong việc cải thiện an ninh mạng của một tổ chức. Với học máy, các tổ chức có thể phát triển các công nghệ mới hơn để phát hiện các mối đe dọa chưa biết một cách hiệu quả và nhanh chóng. Máy học cũng được sử dụng để phát hiện thư rác. Với mạng nơ-ron, bộ lọc thư rác xây dựng các quy tắc mới để phát hiện thư rác và thư lừa đảo. Với nhiều ứng dụng này, chúng ta chắc chắn có thể nói rằng học máy luôn tồn tại ở đây và hầu hết mọi ngành đều sử dụng ML một cách hiệu quả. Dưới đây là mô tả ngắn gọn về cách sử dụng ML theo ngành cụ thể; · Chăm sóc sức khỏe: Các thiết bị đeo hoặc cảm biến kiểm tra nhịp tim, số bước đi, kiểu ngủ, mức oxy hoặc lượng đường là một vài ví dụ được đề cập ở đây với các thuật toán mới đang phát triển trên thị trường. Bằng cách này, ML cho phép các bác sĩ phân tích sức khỏe bệnh nhân của họ trong thời gian thực. · Dịch vụ tài chính: ML được sử dụng trong lĩnh vực tài chính để quản lý danh mục đầu tư, bảo lãnh khoản vay, xác định các cơ hội mới, giao dịch theo thuật toán và phát hiện gian lận. Việc sử dụng rộng rãi Chatbots và các giao diện trò chuyện khác để bảo mật, dịch vụ khách hàng và phân tích tình cảm cũng được bắt đầu. · Giao thông vận tải: ML được sử dụng ở đây cho các chức năng phân tích dữ liệu và mô hình hóa cần thiết cho các lĩnh vực vận tải công cộng, giao hàng và vận tải hàng hóa. Ngoài ra, các thuật toán của máy học giúp phát hiện ra các yếu tố có cả tác động tích cực và tiêu cực đến sự thành công của chuỗi cung ứng, và do đó ML khá quan trọng trong quản lý chuỗi cung ứng. · Chính phủ: Các quan chức chính phủ có thể sử dụng dữ liệu để dự đoán các tình huống tương lai có thể xảy ra để việc điều chỉnh các tình huống thay đổi nhanh chóng trở nên dễ dàng. ML cũng giúp nâng cao an ninh mạng và trí thông minh mạng, tăng cường khả năng sẵn sàng hoạt động, hỗ trợ các nỗ lực chống khủng bố, giúp bảo trì dự báo và quản lý hậu cần. · Dầu và khí đốt: ML và AI tổng hợp giúp tìm ra các nguồn năng lượng mới, dự đoán lỗi cảm biến của nhà máy lọc dầu, kiểm tra các mỏ khoáng sản trong lòng đất và tổ chức lại việc phân phối dầu để đạt hiệu quả và giảm chi phí. Bên cạnh đó, ML có lợi trong việc lập mô hình hồ chứa, lập luận dựa trên tình huống và tự động hóa sàn khoan. Vì vậy, máy học đang làm cho ngành công nghiệp rủi ro này trở nên an toàn hơn. · Sản xuất: Máy học trong sản xuất hữu ích trong việc cải thiện hoạt động từ giai đoạn đầu tiên đến giao hàng cuối cùng, giảm tỷ lệ lỗi đáng kể, tăng lượng hàng tồn kho và tăng cường bảo trì dự đoán. · Phương tiện truyền thông xã hội: Các trang mạng xã hội bao gồm Facebook, LinkedIn và Twitter sử dụng máy học để quảng cáo trực tuyến, phân phối nội dung tùy chỉnh và đặt giá thầu. Các quảng cáo hiển thị trong nguồn cấp dữ liệu Facebook được tạo với sự trợ giúp của thuật toán ML phân tích các tùy chọn của bạn đối với cài đặt phân phối quảng cáo của nhà tiếp thị. Vì vậy, ML có tác động lớn đến hoạt động kinh doanh từ tất cả các lĩnh vực do khả năng xử lý thông tin nhanh chóng giúp đạt được tốc độ tăng trưởng kinh doanh nhanh chóng. Máy học cho phép các doanh nghiệp dự đoán và đáp ứng nhu cầu của khách hàng, làm cho hệ thống kiểm kê hiệu quả hơn và giảm số lượng lỗi cũng như công việc thủ công khi quản lý dữ liệu khổng lồ. ML giúp đạt được thông tin kinh doanh nâng cao, cải thiện doanh thu, tăng KPI và ROI tốt hơn. Giá trị của việc kết hợp máy học với doanh nghiệp của bạn chắc chắn là một ý tưởng tuyệt vời. Các doanh nghiệp nên áp dụng công nghệ máy học ngay bây giờ để không có nguy cơ bị tụt hậu so với đối thủ.

  • Trang chủ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Thông tin kinh doanh
  • Khoa học dữ liệu
  • Back to top button