Mit maschinellem Lernen können Unternehmen aus Informationen Nutzen ziehen, die eine Armee braucht, um zu lernen

Mit maschinellem Lernen können Unternehmen aus Informationen Nutzen ziehen, die eine Armee braucht, um zu lernen
Was haben Spamerkennung, Gesichtserkennung, Produktempfehlungen und Kreditkartenbetrug gemeinsam? Alle Prozesse werden durch maschinelles Lernen immer intelligenter. Vereinfacht ausgedrückt, ermöglicht maschinelles Lernen es Computern, im Laufe der Zeit und aus Erfahrung Intelligenz zu gewinnen. Die Software wendet eine Reihe von Regeln auf große Datenmengen an und identifiziert Muster, um Entscheidungen zu treffen, und passt sie basierend auf den aufgedeckten Daten an.

Was haben Spamerkennung, Gesichtserkennung, Produktempfehlungen und Kreditkartenbetrug gemeinsam? Alle Prozesse werden durch maschinelles Lernen immer intelligenter.

Vereinfacht ausgedrückt, ermöglicht maschinelles Lernen es Computern, im Laufe der Zeit und aus Erfahrung Intelligenz zu gewinnen. Die Software wendet eine Reihe von Regeln auf große Datenmengen an und identifiziert Muster, um Entscheidungen zu treffen, und passt sie basierend auf den aufgedeckten Daten an. Mit maschinellem Lernen können Unternehmen Informationen nutzen, die sonst eine Armee von Menschen zum Lernen, Interpretieren und Handeln erfordern würden.

Besonders aufregend ist derzeit, dass Technologien von Unternehmen wie BloomReach, Skytree und BigML Machine-Learning-Lösungen für Organisationen zu geringeren Kosten leicht zugänglich gemacht haben. Maschinelles Lernen bringt große Datenmengen in den nächsten Schritt. Die Software analysiert nicht nur große Datenmengen, sondern nutzt die Muster, um ihre Prozesse in Echtzeit zu ändern.

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Unternehmen aller Größen, Bereiche und Branchen erkennen schnell, dass maschinelles Lernen für ihre Organisationen eine wertvolle und erreichbare Technologie ist, die ihnen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen könnte. Hier sind nur drei Vorteile, die Unternehmen mit maschinellem Lernen erschließen können:

1. Die Zukunft vorhersagen.

Das menschliche Gehirn ist großartig, aber es kann nur so viele Informationen auf einmal verarbeiten - und ist anfällig für Fehler. Machine-Learning-Programme können viele verschiedene Informationsquellen kombinieren, um sofortige Entscheidungen basierend auf Millionen von einzelnen Datenpunkten zu treffen und dabei zu helfen, dass nichts übersehen wird.

Überlegen Sie, was Sie brauchen, um einen Krankenversicherungsplan auszuwählen: Vergleichen und Interpretieren von Leistungen, Richtlinien und Anbieternetzwerken.

Ich arbeitete mit einem Krankenversicherungskunden, der seinen Prozess teilweise automatisieren wollte, um für jeden einzelnen Kunden einen personalisierten Plan zu empfehlen.

Der Prozess ist manuell, der Prozess ist langsam, langwierig und anfällig für Versehen, die den Einzelnen Tausende von Dollar kosten oder die Qualität ihrer Pflege beeinträchtigen könnten. Aber maschinelles Lernen hat diesen Prozess nicht nur möglich, sondern auch optimal gemacht. Das System kann auf alle Datenquellen zugreifen, die notwendig sind, um im Handumdrehen umsetzbare und genaue Erkenntnisse zu liefern und dann zuverlässige Empfehlungen in einem Bruchteil der Zeit und der Kosten für die Einstellung von Call-Center-Supportmitarbeitern zu liefern.

2. Sei proaktiv.

Angetrieben von Machine-Learning-Systemen können selbst die kleinsten Unternehmen die Arbeit von Großkonzernen übernehmen, indem sie unermessliche Datenmengen nutzen, um die Performance zu steigern.Laut einem Bericht über bahnbrechende Technologien des McKinsey Global Institute automatisieren Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Benutzerschnittstellen wie Spracherkennung Wissensarbeiteraufgaben, die für Maschinen unmöglich zu bewältigen sind.

Beispielsweise kann ein Prozess, für den ein Wissensarbeiter Tage oder sogar Wochen benötigte, um beispielsweise den Inventarbedarf einer Lebensmittelkette zu ermitteln oder die Wahrscheinlichkeit einer Herzinsuffizienz bei Krankenhauspatienten zu ermitteln, nun in wenigen Augenblicken durchgeführt werden.

Es geht weniger darum, Wissensarbeiter zu ersetzen, als darum, ihre Fähigkeiten zu erweitern. Statt Wochen und wertvolle Ressourcen zu verschwenden, um Daten zu sammeln und zu verarbeiten, um ein Projekt zu unterstützen, können Mitarbeiter eine Maschine für sie arbeiten lassen, innerhalb von Sekunden auf Erkenntnisse zugreifen und ihren Fokus auf die Weiterentwicklung des Unternehmens richten.

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3. Sei persönlich.

Das richtige Produkt zur richtigen Zeit der richtigen Person zu empfehlen, ist für viele Unternehmen eine ständige Herausforderung. Aber maschinelles Lernen nimmt das Ratespiel aus der Gleichung und sagt voraus, welche Produkte und Dienstleistungen die Kunden aufgrund früherer Einstellungen und Aktionen wünschen.

Zusätzlich zu intelligenten und zeitnahen Vorschlägen hilft maschinelles Lernen Unternehmen bei der Pflege von Beziehungen. Intelligente Systeme können wiederkehrende Kunden mit speziellen Angeboten oder Waren belohnen oder proaktiv Kunden erreichen, noch bevor sie um Hilfe bitten.

Durch das Erlernen eines vorausschauenden, proaktiven und persönlichen Ansatzes hilft maschinelles Lernen Unternehmen, jeden Berührungspunkt zu verstärken. Das Ergebnis ist eine lohnendere Kundenerfahrung und bessere Möglichkeiten für Unternehmen, Cross-Selling- und Upselling-Möglichkeiten freizusetzen und zu nutzen.

Es gab noch nie einen besseren Zeitpunkt für Unternehmen, sich für maschinelles Lernen zu entscheiden. Je früher ein Unternehmen diese Technologie implementiert, desto intelligenter kann seine Software werden, lernen und entwickeln sich im laufenden Betrieb. Schnell zu adoptieren, heißt in diesem Fall, sich schnell anzupassen und Chancen auf lange Sicht zu nutzen.

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