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SENSORO升哲科技|机器学习的发展前景与十大商业应用场景


准确地诊断和治疗病人 ， 零售商使用机器学习在正确的时间把商品送到指定商店 ， 研究人员利用这项技术开发新药 。 这些只是实际应用的一小部分 ， 从能源、公用事业到旅行酒店 ， 再到制造、物流等行业 ， 各种组织和职能都在越来越多地使用机器学习 。

SENSORO升哲科技|机器学习的发展前景与十大商业应用场景
本文插图

机器学习是人工智能的一个子集 ， 它表示计算机使用算法从数据中学习 ， 允许机器识别不同模式 ， 而组织可以通过各种方式运用此技术 。 专家表示 ， 机器学习可以帮助组织通过非同以往的规模和范围执行任务 。 因此 ， 它可以加快工作速度 ， 减少错误 ， 提高准确性 ， 从而对员工和客户有所帮助 。 此外 ， 以创新为导向的组织正在寻找利用机器学习的机会 ， 不仅提高效率 ， 还能激发新的商业机会 ， 使公司和业务在市场中脱颖而出 。 Addressable Markets首席策略师表示:“机器学习正在改善几乎所有功能和过程的自动化 ， 因为它能根据不断变化的条件进行适应和操作 。 ”以下是机器学习的10个应用 ， 可以用来解决商业问题并带来切实的商业效益:
1. 实时聊天机器人代理
最早的自动化形式之一是聊天机器人(chatbots) ， 它通过允许人类与机器进行本质上的对话 ， 从而弥合了人与技术之间的通信鸿沟 ， 而机器可以根据人类提出的请求或要求采取行动 。 早期的聊天机器人遵循脚本规则 ， 这些规则告诉机器人根据关键词采取什么行动 。
然而 ， 人工智能技术家族的另一个成员——机器学习和自然语言处理(NLP) ， 使聊天机器人更具交互性和生产力 。 这些较新的聊天机器人能更好地响应用户的需求 ， 并越来越像真人一样交谈 。 ABI Research的首席分析师表示 ， 各种数字助理都基于机器学习算法 ， 这项技术可能会在新的客户服务和互动平台中找到替代传统聊天机器人的方法 。 聊天机器人是商业领域使用最广泛的机器学习应用之一 ， 有些智能助手的编程能知道何时需要提出明确的问题 ， 以及何时对人类提出的要求进行分类；音乐流媒体平台的机器人可以让用户收听、搜索、分享音乐并获得推荐；乘客通过聊天平台或语音请求服务 ， 可以接收司机牌照和车型图像 ， 以确定他们的乘车情况 。
2. 决策支持
决策支持是另一个领域 ， 机器学习可以帮助企业将其拥有的大量数据转化为可操作的见解 ， 从而实现价值 。 在这里 ， 技术可以基于历史数据和任何其他相关数据集的算法进行信息分析 ， 并以人类无法达到的规模和速度运行多个场景 ， 从而提出有关最佳行动方案的建议 。 业内专家称 ， 它不能代替人类 ， 而是帮助人们把事情做得更好 。
在医疗保健行业 ， 包含机器学习的临床决策支持工具能指导临床医生进行诊断和选择合适的治疗方法 ， 提高护理人员的效率和提升治疗结果 。 在农业领域 ， 基于机器学习的决策支持工具整合了气候、能源、水、资源和其他因素的数据 ， 能够帮助农民做出作物管理决策 。 在商业中 ， 决策支持系统能够帮助管理层预测趋势、识别问题并加快决策 。
3.客户推荐引擎
机器学习为客户推荐引擎提供了动力 ， 增强了客户体验并能提供个性化体验 。 在这种场景里 ， 算法处理单个客户的数据点 ， 比如客户过去的购买记录或公司当前的库存、其他客户的购买历史等 ， 来确定向每个客户推荐适当的产品和服务 。 大型电子商务公司使用推荐引擎来增强个性化并加快购物体验 。
这种机器学习应用程序的另一个常见应用是流媒体娱乐服务 ， 它使用客户的观看历史、具有类似兴趣客户的观看历史、有关个人节目的信息和其他数据点 ， 向客户提供个性化的推荐 。 在线视频平台使用推荐引擎技术帮助用户快速找到适合自己的视频 。
4. 客户流失模型
企业使用人工智能和机器学习可以预测客户关系何时开始恶化 ， 并找到解决办法 。 通过这种方式 ， 新型机器学习能帮助公司处理最古老的业务问题：客户流失 。


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