SENSORO升哲科技|机器学习的发展前景与十大商业应用场景( 二 )
在这里 ， 算法从大量的历史、人数统计和销售数据中找出规律 ， 确定和理解为什么一家公司会失去客户 。 然后 ， 公司就可以利用机器学习能力来分析现有客户的行为 ， 以提醒业务人员哪些客户面临着将业务转移到别处的风险 ， 从而找出这些客户离开的原因 ， 然后决定公司应该采取什么措施留住他们 。 流失率对于任何企业来说都是一个关键的绩效指标 ， 对于订阅型和服务型企业来说尤为重要 ， 例如媒体公司、音乐和电影流媒体公司、软件即服务公司以及电信公司都是该技术的主要适用行业 。
5. 动态定价策略
公司可以挖掘历史定价数据和一系列其他变量的数据集 ， 以了解特定的动态因素（从每天的时间、天气到季节）如何影响商品和服务的需求 。 机器学习算法可以从这些信息中学习 ， 并将这些洞察力与其他市场和消费者数据结合起来 ， 帮助企业根据这些庞大且众多的变量动态定价商品 ， 这一策略最终将帮助企业实现收入最大化 。 动态定价(有时称为需求定价)最常发生在运输行业 ， 例如网络约车会随着叫车人数增加而飙升定价或要求增加同乘人数 ， 另外还有在学校假期期间飙升的机票价格等 。
6. 市场调查和客户细分
机器学习不仅帮助公司定价 ， 它还能通过预测库存和客户细分帮助企业在正确的时间将正确的产品和服务交付到正确的区域 。 例如 ， 零售商利用机器学习 ， 根据影响某个商店的季节性因素、该地区的人口统计数据和其他数据点（如社交媒体上的趋势） ， 预测哪个商店的库存最畅销 。 专家认为 ， 可以把机器学习看作是为零售量身打造的推荐引擎 。
类似地 ， 公司可以使用机器学习来更好地了解整个客户群中的特定细分市场 。 例如 ， 零售商可以使用这项技术来洞察特定购物群体的购买模式 ， 无论是基于相似年龄、收入或教育水平的群体等等 。 这样他们就可以更好地瞄准自己的需求 ， 比如为商店储备那些被确定的细分市场最有可能需要的商品 。
7. 欺诈检测
机器学习理解模式的能力 ， 以及立即发现模式之外异常情况的能力使它成为检测欺诈活动的宝贵工具 。 事实上 ， 金融机构多年来一直在这个领域使用机器学习 。
它的工作原理是这样的:数据科学家利用机器学习来了解单个客户的典型行为 ， 比如客户在何时何地使用信用卡 。 机器学习可以利用这些信息以及其他数据集 ， 在短短几毫秒内准确判断哪些交易属于正常范围 ， 因此是合法的 ， 而哪些交易超出了预期的规范标准 ， 因此可能是欺诈的 。 机器学习在各行业中检测欺诈的应用包括金融服务、旅行、游戏和零售等 。
8. 图像分类和图像识别
组织机构也开始求助于机器学习、深度学习和神经网络帮助他们理解图像 。 这种机器学习技术有着广泛的应用 ， 从社交网站想要给其网站上的照片贴上标签 ， 到安全团队想要实时识别犯罪行为 ， 再到自动化汽车需要通畅的道路 。 零售商在图像分类和图像识别方面也有很多应用 。 配备具有计算机视觉和机器学习的机器人可以扫描货架以确定哪些物品是缺货或放错地方；使用图像识别可以确保从购物车中取出的所有物品被成功扫描 ， 从而限制无意中的销售损失；通过分析图像还可以识别可疑活动 ， 如入店行窃以及检测违反工作场所安全的行为（如未经授权使用危险设备）等 。
9. 操作效率
尽管很多机器学习应用是高度专业化的 ， 但许多公司也在通过这种技术来帮助处理日常业务流程 ， 比如金融交易和软件开发 。 到目前为止 ， 最常见的应用是在企业财务组织、制造系统和流程 ， 以及软件开发和测试 。 很多业务部门都使用机器学习来提高效率 。 机器学习可以在财务部门和公司中加快工作速度和减少人为错误 。 使用基于机器学习的解决方案来监控设备并提前确定何时需要维护 ， 能够有效减少意外问题和计划外的工作中断等 。 另外 ， 信息技术部门可以使用机器学习作为软件测试自动化的一部分 ， 以显著加快和改进这一过程 ， 从而使软件开发更快、成本更低 。
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