Преимущества и примеры использования ML в ключевых отраслях промышленности
Машинное обучение (ML) является мощным инструментом, преобразующим многие отрасли. Изучение случаев применения машинного обучения в своей организации приносит значительные выгоды, включая экономию средств, повышение эффективности, конкурентное преимущество и улучшение удовлетворенности клиентов и сотрудников. Имея многолетний опыт внедрения, машинное обучение уже прочно утвердилось. Сегодня мы рассмотрим преимущества внедрения машинного обучения для ведущих операций в глобальных компаниях на примере реальных случаев использования и экспертных мнений.
Как работает машинное обучение?
Машинное обучение - это часть искусственного интеллекта (ИИ), связанная с разработкой статистических моделей и алгоритмов. Эти алгоритмы позволяют компьютерам учиться на данных и делать прогнозы без явного программирования. Основные шаги включают сбор данных, предварительную обработку, выбор признаков, обучение модели, оценку и развертывание.
Но для чего используется машинное обучение в бизнесе? С точки зрения бизнеса, машинное обучение автоматизирует задачи, извлекает полезную информацию из данных и позволяет принимать решения на основе данных. Обычные случаи использования ML включают управление взаимоотношениями с клиентами, финансовые услуги, здравоохранение, управление цепочками поставок, автоматизацию операций в гостиницах и многое другое.
Но для чего используется машинное обучение в бизнесе? С точки зрения бизнеса, машинное обучение автоматизирует задачи, извлекает полезную информацию из данных и позволяет принимать решения на основе данных. Обычные случаи использования ML включают управление взаимоотношениями с клиентами, финансовые услуги, здравоохранение, управление цепочками поставок, автоматизацию операций в гостиницах и многое другое.
Прогнозы развития отрасли машинного обучения
Достигнув 204,30 миллиарда долларов в 2024 году, мировой рынок машинного обучения ожидается, что будет расти со среднегодовым темпом роста 17,15%. Такая динамика приведет к объему рынка в 528,10 миллиарда долларов к 2030 году.
Преимущества использования машинного обучения
Внедрение машинного обучения приносит бизнесу множество преимуществ: от улучшения принятия решений и повышения эффективности до персонализированного обслуживания клиентов и улучшения безопасности. Используя машинное обучение в своих операциях, компании могут улучшить принятие решений, повысить производительность и безопасность, а также предложить своим клиентам более качественный сервис.
Повышение эффективности принятия решений
Машинное обучение использует алгоритмы, которые анализируют огромные объемы данных, чтобы выявить ценные сведения, позволяя бизнесу быстро и точно принимать обоснованные решения. Выявляя закономерности и тенденции в данных, ML помогает организациям предвидеть изменения на рынке, выявлять потенциальные риски и использовать новые возможности.
Повышение эффективности и производительности
Автоматизация повторяющихся задач и рабочих процессов с помощью машинного обучения упрощает процессы, повышая эффективность и продуктивность. Автоматизируя рутинные задачи, сотрудники могут сосредоточиться на более стратегически важных делах.
Персонализированный клиентский опыт
Большинство применений машинного обучения в бизнесе направлены на предоставление персонализированного опыта для клиентов, анализируя их предпочтения, поведение и взаимодействия. Используя данные о клиентах, алгоритмы ML могут подбирать рекомендации, акции и контент под индивидуальные предпочтения, что повышает удовлетворенность и лояльность клиентов.
Повышение эффективности обнаружения мошенничества и безопасности
В рамках безопасной разработки ПО алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать большие объемы данных в реальном времени для выявления мошеннических действий и угроз безопасности. Определяя необычные закономерности и аномалии, ML помогает бизнесу проактивно снижать риски и защищать конфиденциальную информацию, оберегая как клиентов, так и саму организацию.
Предиктивное техобслуживание
Алгоритмы машинного обучения анализируют данные с датчиков оборудования, чтобы предсказать, когда машины или активы могут выйти из строя. Проактивно выявляя потенциальные проблемы, бизнес может заранее планировать обслуживание, минимизировать простои и оптимизировать работу оборудования.
Такие примеры использования машинного обучения в обслуживании приводят к экономии средств и повышению операционной эффективности.
Такие примеры использования машинного обучения в обслуживании приводят к экономии средств и повышению операционной эффективности.
Примеры использования ML в основных отраслях промышленности
По мере развития машинного обучения его приложения трансформируют основные отрасли по всему миру.
От революции в уходе за пациентами до оптимизации финансовых технологий, машинное обучение меняет то, как работают и внедряют инновации компании в этих ключевых секторах. Давайте рассмотрим важные примеры применения машинного обучения в бизнесе по всему миру, в таких отраслях, как:
От революции в уходе за пациентами до оптимизации финансовых технологий, машинное обучение меняет то, как работают и внедряют инновации компании в этих ключевых секторах. Давайте рассмотрим важные примеры применения машинного обучения в бизнесе по всему миру, в таких отраслях, как:
- Здравоохранение
- Финансовые технологии
- Логистика и транспорт
- Туризм и гостиничный бизнес
- Розничная торговля и электронная коммерция
- Производство и цепочки поставок
- Медиа-бизнес
- Энергетика, нефтегазовая отрасль
ML в здравоохранении
Машинное обучение в здравоохранении революционизирует уход за пациентами, диагностику и планирование лечения, позволяя медицинским учреждениям улучшать ключевые операции:
В Acropolium у нас есть собственные примеры использования машинного обучения для бизнеса в области здравоохранения. Сотрудничая с компанией по протеомике, наша команда интегрировала технологии ML в обработку анализа биоматериалов в рамках разработки приложения для обработки больших данных. В результате наш партнер отметил увеличение точности обработки данных на 40%.
- Прогнозирование результатов для пациентов. ML анализирует электронные медицинские записи (ЭМЗ) для предсказания вероятности повторной госпитализации, выявления высокорисковых пациентов и оптимизации протоколов лечения. Например, DeepMind Health от Google использует эту технологию для анализа данных ЭМЗ и предсказания ухудшения состояния пациента, способствуя раннему вмешательству и улучшению результатов.
- Анализ медицинских изображений. Алгоритмы ML выявляют аномалии на изображениях из радиологии, таких как рентгеновские снимки, МРТ и КТ. Например, платформа ML от IBM Watson Health помогает врачам диагностировать заболевания, такие как рак, и рекомендовать персонализированные планы лечения.
- Опыт пациента. Цифровые решения в больницах предоставляют пациентам больше удобства, позволяя записываться на приемы удаленно через чат-боты и веб- или мобильные приложения. Такие решения также способствуют оптимизации рабочей нагрузки сотрудников, где автоматизация взаимодействия с пациентами позволяет медицинским работникам сосредоточиться на основной деятельности.
В Acropolium у нас есть собственные примеры использования машинного обучения для бизнеса в области здравоохранения. Сотрудничая с компанией по протеомике, наша команда интегрировала технологии ML в обработку анализа биоматериалов в рамках разработки приложения для обработки больших данных. В результате наш партнер отметил увеличение точности обработки данных на 40%.
ML в сфере финансовых технологий
В финансовых технологиях машинное обучение используется для обнаружения мошенничества, оценки рисков и предоставления персонализированных финансовых услуг. Многие финансовые учреждения, планирующие модернизацию своего устаревшего программного обеспечения, активно внедряют решения на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. Фактически, 80% банков признают потенциальные преимущества использования ИИ и машинного обучения, причем 75% уже внедрили стратегии использования ИИ.
Один из наших клиентов также оценил преимущества машинного обучения в автоматизации бизнес-процессов. Мы разработали инструмент для профилирования данных и мониторинга их качества для финансовой компании, которая стремилась автоматизировать обработку данных и извлечение высококачественных инсайтов. Работая с программным обеспечением на основе ML, клиент сократил время обработки данных на 30%, а качество данных достигло 95%.
- Обнаружение мошенничества. PayPal использует ML для выявления и предотвращения мошеннических транзакций, анализируя паттерны транзакций и поведение пользователей.
- Персонализация финансовых услуг. Робо-консультанты, такие как Wealthfront и Betterment, используют ML для предоставления автоматизированных инвестиционных советов, адаптированных под индивидуальные финансовые цели и уровень риска.
- Торговый анализ. Алгоритмы ML обрабатывают большие объемы финансовых данных для оптимизации стратегий торговли и прогнозирования рыночных трендов, обеспечивая осознанные решения для инвесторов.
Один из наших клиентов также оценил преимущества машинного обучения в автоматизации бизнес-процессов. Мы разработали инструмент для профилирования данных и мониторинга их качества для финансовой компании, которая стремилась автоматизировать обработку данных и извлечение высококачественных инсайтов. Работая с программным обеспечением на основе ML, клиент сократил время обработки данных на 30%, а качество данных достигло 95%.
ML в логистике и сфере транспорта
В логистике и транспорте машинное обучение и искусственный интеллект занимают ведущие позиции среди основных технологических трендов. Применяя машинное обучение в логистических операциях, компании оптимизируют планирование маршрутов, прогнозируют время доставки и эффективно управляют запасами.
- Оптимизация маршрутов. Примером успешного использования машинного обучения в бизнесе является UPS: логистическая компания использует алгоритмы ML для оптимизации доставочных маршрутов, что сокращает расход топлива и время доставки.
- Прогнозирование спроса и управление запасами. Amazon применяет машинное обучение для прогнозирования спроса и управления запасами, обеспечивая своевременную доставку продукции клиентам.
- Управление автопарком. Машинное обучение улучшает управление автопарком путем анализа данных о производительности транспортных средств для оптимизации графика технического обслуживания. Интеграция ML в системы управления транспортом или цепями поставок значительно повышает прозрачность автопарка и видимость складов.
ML в сфере туризма
Внедрение машинного обучения в сфере туризма улучшает опыт клиентов за счет персонализированных рекомендаций и эффективных операций. Автоматизируя рутинные задачи и предлагая уникальные услуги гостям, этот технологический тренд в гостиничном бизнесе также обеспечивает более сильную защиту данных, снижая риск утечек информации из отелей.
- Персонализированное обслуживание. Airbnb использует алгоритмы машинного обучения для рекомендации персонализированных вариантов размещения пользователям на основе их сохраненных объектов и активности просмотра.
- Автоматизированное управление ценами. Кроме того, Hilton применяет машинное обучение для динамического управления ценами и доходами, оптимизируя стоимость номеров в зависимости от спроса и рыночных условий.
ML в розничной торговле и электронной коммерции
Машинное обучение помогает бизнесам улучшать возврат от маркетинговых инвестиций, повышать вовлеченность клиентов и увеличивать продажи, предлагая персонализированные предложения целевой аудитории. Согласно Harvard Business Review, 49% организаций используют ML и искусственный интеллект для определения потенциальных клиентов, а 48% - для получения глубоких инсайтов о своих потенциальных и текущих клиентах.
- Анализ поведения клиентов. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные и поведение клиентов для оптимизации маркетинговых и рекламных кампаний. Например, Amazon использует машинное обучение для анализа рынка и поведения клиентов, рекомендуя продукты и увеличивая продажи и вовлеченность клиентов.
- Персонализированные рекомендации. Компании, например, Stitch Fix, применяют ML для предложения персонализированных рекомендаций по стилю одежды, что улучшает удовлетворенность и удержание клиентов.
ML в области производства и цепочки поставок
Алгоритмы машинного обучения анализируют данные цепочки поставок для оптимизации уровней запасов, прогнозирования спроса и улучшения планирования логистики. Оптимизируя запасы и упрощая логистические процессы, ML помогает компаниям сокращать затраты, улучшать время доставки и повышать общую эффективность цепочки поставок.
- Прогнозирование технического обслуживания. General Electric использует системы на основе машинного обучения для предсказательного технического обслуживания, анализируя данные с датчиков промышленного оборудования, чтобы предсказать необходимость обслуживания и предотвратить дорогостоящие поломки.
- Оптимизация запасов. Walmart использует машинное обучение для прогнозирования спроса и оптимизации запасов, обеспечивая своевременное наличие продуктов в нужных местах для клиентов.
ML в медиабизнесе
Применение машинного обучения в медиа-бизнесе включает рекомендацию контента, анализ настроений и персонализированную рекламу. Подобно использованию машинного обучения в электронной коммерции и розничной торговле, эта технология помогает медиа-компаниям выявлять поведенческие тенденции пользователей, которые затем превращаются в инсайты для персонализации.
- Удержание пользователей. Netflix использует алгоритмы машинного обучения для рекомендации персонализированного контента пользователям на основе их истории просмотров, что способствует увеличению вовлеченности пользователей.
- Персонализированный пользовательский опыт. Spotify применяет машинное обучение для персонализированных рекомендаций музыки, улучшая пользовательский опыт прослушивания.
ML в области энергетики, нефти и газа
В программном обеспечении для нефтегазовой отрасли применяются технологии машинного обучения для предсказательного техобслуживания, оптимизации активов и управления рисками. В таких отраслях использование технологий ИИ и ML сосредоточено на умном распределении ресурсов и, соответственно, экономии затрат.
- Прогнозирование простоев. Chevron использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных с датчиков на нефтяных скважинах и трубопроводах для предсказания отказов оборудования и предотвращения дорогостоящих простоев.
- Оптимизация энергоресурсов. NextEra Energy применяет машинное обучение для прогнозирования ветровых и солнечных условий, оптимизируя производство и распределение энергии.
Применение ML в различных отраслях промышленности
Число применений машинного обучения варьируется от отрасли к отрасли и сводится к автоматизации, что экономит время и затраты. Существует множество способов использования ML в вашем бизнесе, но ключевое значение имеет интеграция технологии с сертифицированным поставщиком для достижения успеха. Обращаясь к консалтинговым агентствам по ИИ и ML, компании могут:
- Улучшать прогнозы по результатам лечения через анализ электронных медицинских записей в медицинских операциях.
- Укреплять обнаружение мошенничества для безопасных транзакций в финансовых деятельностях.
- Использовать оптимизацию маршрутов в реальном времени, прогнозирование спроса и управление запасами в логистике и транспортной отрасли.
- Предлагать персонализированные рекомендации по размещению и динамическое ценообразование для управления доходами в гостиничном бизнесе.
- Анализировать поведение клиентов для целевого маркетинга и персонализированных рекомендаций товаров для улучшения розничных продаж.
- Внедрять предсказательное техобслуживание для оборудования и оптимизации запасов для снижения затрат в производственных операциях.
- Поднимать рекомендации контента для увеличения вовлеченности пользователей в стратегиях медиа-бизнеса.
- Предсказывать время простоя для профилактического техобслуживания и совершенствовать оптимизацию энергоресурсов для эффективного производства нефти и газа.
Заключительные мысли
Машинное обучение – это трансформационный тренд в мировых отраслях, который революционизирует традиционные практики и открывает безграничные возможности для роста и инноваций. От здравоохранения до розничной торговли, от логистики до финансов – современные примеры применения машинного обучения изменили операции, усилили принятие решений и улучшили опыт клиентов.
Процесс принятия ML находится в разгаре, и для тех, кто готов использовать его потенциал для успеха в цифровой эпохе, открываются неисчислимые перспективы.
Процесс принятия ML находится в разгаре, и для тех, кто готов использовать его потенциал для успеха в цифровой эпохе, открываются неисчислимые перспективы.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024