Если верить цифрам, организация ежегодно теряет 5% своего дохода из-за мошенничества. Именно здесь ИИ и машинное обучение могут помочь вам снизить эти цифры. Машинное обучение может помочь вам создавать модели на основе информации из социальных сетей, исторических транзакций, машинных и других данных для разработки шаблона, который поможет своевременно обнаруживать аномалии, выбросы и исключения.
Например, банки могут использовать исторические данные для построения алгоритмов на основе предыдущих мошеннических действий. Таким образом, всякий раз, когда такие мошеннические действия повторяются, это поможет вам идентифицировать мошенническое поведение.
Это то, чем PayPal занимается уже 10 лет. PayPal обрабатывает 10 900 долларов США каждую секунду и в 2015 году совершил 4,9 миллиарда платежей в 202 странах. Это в значительной степени объясняет риск, которому PayPal подвержен каждую секунду. Но PayPal вместе со своими учеными и математиками использует собственный ИИ-движок для борьбы с любым мошенничеством.
Выявление вероятных проблемных зон в бизнес-операциях
Проблемы в бизнес-операциях могут возникнуть практически везде. Определенная машина может начать работать медленно, или может быть избыточный заказ на продукцию. Машинное обучение в таких обстоятельствах автоматически требует вашего внимания.
Этого можно легко добиться, установив приложение в свою систему с помощью HANA. Таким образом, каждый раз, когда происходит замедление производства, HANA обрабатывает данные и предоставляет результаты, чтобы вы могли принять решение о том, нуждается ли конкретная машина или оборудование во внимании или осмотре.
Walmart использует HANA для отслеживания записей о транзакциях. На самом деле Walmart управляет более чем 11 000 магазинов по всему миру. Они использовали HANA для лучшего и быстрого контроля; над бэк-офисом за счет автоматизации операций.
Оптимизация операций продаж за счет распознавания моделей поведения клиентов.
Машинное обучение может оказаться поворотным моментом в определении поведения ваших клиентов/лидов и, таким образом, повысить ваши продажи. Фактически, Zendesk, компания-разработчик программного обеспечения для обслуживания клиентов, использовала MarianalQ, ведущее программное обеспечение для прогнозного анализа и машинного обучения, для увеличения своих продаж. Zendesk стал свидетелем четырехкратного увеличения качества лидов. Кроме того, Walmart смог привлечь на 50% больше клиентов всего за три дня благодаря социальному таргетингу.
Однако это еще не конец. Машинное обучение можно использовать во множестве других областей, включая:
Планирование карьеры
Машинный интеллект может помочь в правильном руководстве, тем самым рекомендуя сотрудникам выбирать пути карьеры, которые приведут к повышению удовлетворенности, удержанию и производительности.
Управление дроном
Машинное обучение может дополнительно помочь в своевременной проверке коммерческих структур с помощью дронов. Дроны могут щелкать изображения, которые затем можно проанализировать на наличие трещин или деградации.
Короче говоря, машинное обучение дает компании возможность мыслить невообразимо с помощью цифрового интеллекта. Возможности безграничны. Но есть различные препятствия, которые необходимо преодолеть. Самое главное, должно быть достаточно данных для обучения алгоритмов для получения более качественных результатов.
Первоначально опубликовано на viewport-tech.com.
