Machine learning verandert het aanzien van het dagelijks leven, de wetenschap en het bedrijfsleven. Het brengt een revolutie teweeg in alle industrieën, van het bevorderen van de geneeskunde tot het aandrijven van verschillende geavanceerde technologieën. Hoewel machine learning (ML) tot de jaren zeventig deel uitmaakte van de evolutie van AI, evolueerde het onafhankelijk. Het is een belangrijkste responstool geworden voor cloud computing en e-commerce.
Het doel van machine learning in het bedrijfsleven is om zich zelfstandig aan nieuwe gegevens aan te passen en beslissingen te nemen en aanbevelingen te doen op basis van duizenden analyses. Machine learning stelt systemen in staat om te leren, patronen te identificeren en weloverwogen beslissingen te nemen met minimale menselijke tussenkomst.
Tegenwoordig is ML een noodzakelijk aspect van het moderne zakendoen. Het maakt gebruik van algoritmen en neurale netwerkmodellen om de prestaties van computersystemen te verbeteren. Machine learning in het bedrijfsleven en de productie stelt organisaties in staat opmerkelijke stappen te zetten. Deze vooruitgang omvat verbeterde prestaties en efficiëntie, verbeterde processen en verbeterde beveiliging.
Dit artikel bespreekt de voordelen van machine learning in het bedrijfsleven en de gebruiksscenario’s ervan.
Opmerkelijke voordelen van machine learning voor bedrijven
Volgens Fortune Business Insights zal de wereldwijde marktomvang voor machine learning in het bedrijfsleven naar verwachting groeien tot 209,91 miljard dollar in 2029, met een CAGR van 38,8% tijdens de prognoseperiode. ML is en blijft operaties enorm opschalen. In alle sectoren heeft ML geleid tot een explosie van betaalbare gegevensopslag en snellere en betrouwbaardere computerverwerking.
Hier zijn zes opmerkelijke voordelen van machine learning in het bedrijfsleven:
1. Automatisering voor betere besluitvorming
De meeste bedrijven merken dat ze kostbare tijd verspillen aan het doorzoeken van dubbele en onnauwkeurige gegevens. Dergelijke bedrijven profiteren van het gebruik van de voorspellende modelleringsalgoritmen van ML in hun processen. Een dergelijk proces zal dubbele onnauwkeurige gegevens begrijpen en de anomalieën onderscheiden. Het stelt de organisatie in staat om onnauwkeurige rapportage te voorkomen die kan leiden tot een slechte klantenbinding.
In plaats daarvan kunnen bedrijven hun nauwkeurige database gebruiken om verspilde kosten, gemiste verkoopkansen en inkomstenkapitaal op te sporen. Bovendien kunnen organisaties uitdagingen en risico’s overwinnen die ontstaan door miscommunicatie of slechte prestatiestatistieken. Zo kunnen bedrijven hun activiteiten stroomlijnen en de besluitvorming verbeteren, wat kan worden vertaald in een betere ROI.
2. Verhoogde schaalbaarheid met minimale kosten
Semi-supervised machine learning-algoritmen kunnen organisaties helpen om nuttige inzichten uit klantprofielen te benutten en hen in staat te stellen hun merken vanuit het perspectief van de klant te bekijken. Hierdoor krijgen organisaties relevante inzichten om hun merk op te bouwen door hun producten en diensten te verbeteren.
3. Voorspellend onderhoud
Voorspellend onderhoud dat ML ondersteunt, helpt productiebedrijven om best practices te volgen die leiden tot efficiënte en kosteneffectieve operaties. De historische en real-time gegevens voorspellen problemen en bepalen strategieën om die problemen op te lossen. Bovendien kunnen werkstroomvisualisatietools problemen en ongewenste kosten als gevolg van deze problemen elimineren.
4. Financiële analyse
ML kan enorm helpen bij het verzamelen en analyseren van grote hoeveelheden kwantitatieve en nauwkeurige historische gegevens. Het wordt gebruikt voor portefeuillebeheer, het overnemen van leningen, fraudedetectie en meer.
5. Personalisatie
Door machine learning in het bedrijfsleven te gebruiken, kunnen organisaties hun klanten beter leren kennen en hen een meer gepersonaliseerde klantervaring bieden. Organisaties hoeven niet langer te vertrouwen op giswerk, omdat ML-modellen verschillende soorten informatie uit verschillende bronnen kunnen verwerken en relevante gegevens over hun klanten kunnen leveren.
6. Cyberbeveiliging
ML-technologieën kunnen de cyberbeveiliging verbeteren om cyberaanvallen voor eens en voor altijd op te lossen. Aangedreven door ML kunnen intelligente beveiligingsprogramma’s gegevens over cyberdreigingen verzamelen en verwerken en er in realtime op reageren. ML-modellen kunnen de kleinste afwijkingen in patronen detecteren en signaleren. Of vernietig een aanval in de beginfase.
Lees verder: Kan machine learning fraudeurs voorspellen en voorkomen?
Topgebruiksgevallen
Machinetaal heeft zijn sporen verdiend in verschillende sectoren en heeft een plaats gevonden in veel verschillende toepassingen. Hier zijn enkele voorbeelden van veelgebruikte toepassingen:
1. Verbeterde functies voor sociale media
Bedrijven kunnen machine learning-algoritmen gebruiken om aantrekkelijke en effectieve functies voor sociale media te creëren. ML-algoritmen in Facebook stellen het bijvoorbeeld in staat om de activiteiten van een persoon te identificeren en vast te leggen. Deze activiteiten omvatten records van chats en de hoeveelheid tijd die die persoon aan elke post besteedt. Het gebruikt deze gegevens om te bepalen wat voor soort vrienden en onderwerpen die persoon kunnen interesseren en dienovereenkomstig suggesties te doen.
Lees verder: Waarom tijdreeksprognoses een cruciaal onderdeel zijn van machine learning
2. Productaanbeveling
Productaanbeveling is een geavanceerde toepassing van machine learning-technieken. Het is tegenwoordig de meest populaire toepassing van bijna elke eCommerce-website. Met deze techniek kunnen websites het gedrag van een consument volgen op basis van eerdere aankopen, zoekpatronen en winkelwagengeschiedenis. Het stelt de website in staat om passende productaanbevelingen te doen aan die consument.
3. Erkenning
Beeldherkenning is een van de belangrijkste en meest opvallende ML- en AI-technieken. Het wordt verder toegepast voor patroonherkenning, gezichtsherkenning en gezichtsherkenning.
4. Sentimentanalyse
Sentimentanalyse is een realtime ML-toepassing. Het bepaalt de emotie of mening van de spreker of de schrijver. Een sentimentanalysator kan bijvoorbeeld de gedachte en toon van een geschreven recensie of een e-mail detecteren. Het kan de op beoordelingen gebaseerde website, besluitvormingsapplicaties en meer analyseren.
5. Toegangscontrole
De meeste grote bedrijven implementeren actief ML-modellen om te bepalen welk toegangsniveau een werknemer moet krijgen. Deze toepassing van machine learning kan de veiligheid van de organisatie waarborgen.
6. Bankdomein
Banken gebruiken ML om fraude te voorkomen en accounts te beschermen tegen hackers. Machine learning-algoritmen bepalen met welke factoren rekening moet worden gehouden bij het maken van een filter om een aanval te voorkomen.
Lees meer: Machine Learning – De meest ontwrichtende innovatie ontcijferen
Hoe Fingent kan helpen bij het implementeren van het beste van ML
Het benutten van de mogelijkheden van machine learning in het bedrijfsleven kan de deur naar veel kansen openen. Het is verstandig voor elke organisatie om te profiteren van ML in plaats van achter te blijven bij concurrenten. We begrijpen het echter als u vragen heeft. Daarom is Fingent hier om u te helpen. We kunnen de beste machine learning-modellen efficiënt en soepel inzetten.
Als partner kan Fingent met uw team samenwerken terwijl u digitale initiatieven neemt voor duurzame bedrijfsgroei. We stellen onze klanten in staat om datagedreven beslissingen te nemen door machine learning efficiënt in te zetten in het bedrijfsleven. Onze kosteneffectieve diensten besparen u veel tijd en geld.
Bovendien volgen we geen one-size-fits-all strategie. Wij bieden op maat gemaakte softwareontwikkelingsservices die aan uw behoeften voldoen. Zoek daarom niet verder als u op zoek bent naar een betrouwbare, efficiënte IT-partner om de beste machine learning-modellen in te zetten.
Neem vandaag nog contact op met onze experts!
