Học máy (ML) đang cách mạng hóa cách thức hoạt động của các doanh nghiệp, thúc đẩy đổi mới và mở ra những khả năng mới trong các ngành. Bằng cách tận dụng lượng dữ liệu khổng lồ và các thuật toán mạnh mẽ, ML cho phép các công ty tự động hóa quy trình, đưa ra dự đoán chính xác và khám phá các mẫu ẩn để tối ưu hóa hiệu suất. Từ trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa đến bảo trì dự đoán và phát hiện gian lận nâng cao, tiềm năng của ML là vô hạn.
Học máy là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo được sử dụng để phát triển các thuật toán và mô hình thống kê nhằm cho phép máy tính thực hiện các tác vụ cụ thể mà không cần hướng dẫn.
Các doanh nghiệp đã bắt đầu hội nhập dịch vụ phát triển ứng dụng học máy và chức năng vào các quy trình, ứng dụng và thực tiễn của họ để đảm bảo hiệu quả tối ưu. Bằng cách tận dụng các dịch vụ này, các công ty có thể tích hợp khả năng học máy tiên tiến vào hoạt động của mình, cho phép tự động hóa, ra quyết định dựa trên dữ liệu và tối ưu hóa hiệu suất. Tích hợp giúp các doanh nghiệp duy trì khả năng cạnh tranh trong bối cảnh kỹ thuật số phát triển nhanh chóng ngày nay bằng cách mở khóa những hiểu biết mới và hợp lý hóa quy trình để hoạt động thông minh hơn, hiệu quả hơn.
Dưới đây chúng tôi thảo luận về đổi mới học máy làm thay đổi các ứng dụng kinh doanh.
Năm cách sáng tạo để sử dụng học máy trong doanh nghiệp
Số liệu thống kê về Machine Learning đã chỉ ra rằng các ngành công nghiệp khác nhau có thể được hưởng lợi từ việc sử dụng các phương pháp học máy tiên tiến để đi trước trong quá trình kinh doanh.
1. Nâng cao trải nghiệm của khách hàng thông qua học máy
Các doanh nghiệp phải nâng cao trải nghiệm của khách hàng để xây dựng lòng trung thành và thúc đẩy sự tương tác. Hai chiến lược ML hiệu quả có thể được sử dụng để giúp nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng.
Chatbots và trợ lý ảo: Những thứ này có thể giúp chuyển đổi dịch vụ khách hàng bằng cách cung cấp hỗ trợ suốt ngày đêm cho những khách hàng cần hỗ trợ. Họ có thể xử lý các nhiệm vụ khác nhau như trả lời các câu hỏi và hỗ trợ giải đáp thắc mắc.
Một số lợi ích khi sử dụng các công nghệ học máy này bao gồm:
- sẵn sàng 24/7: Chatbots có sẵn bất cứ lúc nào nên nhân viên không cần phải làm thêm ca hoặc ban đêm mới có mặt. Hệ thống Machine Learning không giám sát sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo để tiếp tục tương tác với khách hàng và giữ chân khách hàng hiện tại.
- Tốc độ và hiệu quả: Chatbot và trợ lý ảo có thể xử lý thông tin nhanh hơn con người và loại bỏ thời gian chờ đợi của khách hàng. Cung cấp dữ liệu đào tạo và sử dụng khoa học dữ liệu sẽ cho phép chatbot giao tiếp với khách hàng.
- Khả năng mở rộng: Chatbot có thể được thay đổi và sẽ phát triển để xử lý nhiều nhiệm vụ, chẳng hạn như giải quyết nhiều yêu cầu cùng lúc và mang lại cho doanh nghiệp cơ hội sử dụng công nghệ mà không cần tăng thêm nhân viên.
- Cá nhân hóa: Dựa trên dữ liệu khách hàng, chatbot và trợ lý ảo có thể cá nhân hóa các tương tác của họ với khách hàng như sử dụng tên thật, ghi nhớ các tương tác trong quá khứ và đưa ra phản hồi phù hợp với những gì khách hàng yêu cầu.
Đề xuất được cá nhân hóa: Sử dụng phân tích dữ liệu và học máy có thể điều chỉnh các đề xuất được cá nhân hóa cho khách hàng dựa trên các tương tác, hành vi và sở thích trong quá khứ.
Dưới đây là một số lợi ích của việc sử dụng đề xuất được cá nhân hóa để cải thiện trải nghiệm mua sắm tổng thể.
- Sử dụng dữ liệu: Doanh nghiệp có thể xác định các mô hình và sở thích bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng. Ví dụ: nền tảng thương mại điện tử có thể sử dụng lịch sử trình duyệt của khách hàng để theo dõi sở thích của họ.
- Tăng mức độ tương tác: Tạo đề xuất được cá nhân hóa sẽ tăng mức độ tương tác của người dùng. Các đề xuất được tùy chỉnh sẽ khiến khách hàng mua nhiều hơn và điều này sẽ tăng thời gian sử dụng nền tảng của từng khách hàng, giúp bạn hiểu khách hàng cần và muốn gì.
- lòng trung thành của khách hàng: Hiểu được những gì khách hàng muốn và ưa thích sẽ tạo ra lòng trung thành của khách hàng vì khách hàng sẽ cảm thấy rằng nhu cầu và mong muốn của họ đang được thừa nhận và sẽ tiếp tục mua hàng của doanh nghiệp.
2. Hoạt động tối ưu hóa học máy
Doanh nghiệp cần tối ưu hóa quy trình kinh doanh để nâng cao hiệu quả, cải thiện hiệu suất tổng thể và giảm chi phí. Đối với các quy trình tối ưu hóa, có hai lĩnh vực trọng tâm chính: quản lý chuỗi cung ứng và bảo trì dự đoán.
Quản lý chuỗi cung ứng: Chiến lược này tập trung vào việc nâng cao hiệu lực và hiệu quả của chuỗi cung ứng từ việc mua nguyên liệu thô đến thành phẩm. Đây là một số chiến lược chính có thể được sử dụng trong việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng:
- Dự báo nhu cầu: Phân tích nâng cao có thể được sử dụng để dự đoán nhu cầu của khách hàng chính xác hơn. Điều này sẽ giúp hoạt động kinh doanh bằng cách giảm chi phí liên quan đến hàng tồn kho dư thừa và điều chỉnh mức tồn kho phù hợp với doanh số bán hàng.
- Quản lý hàng tồn kho: Việc thực hiện các biện pháp quản lý hàng tồn kho sẽ giúp giảm thiểu chi phí cho doanh nghiệp và đảm bảo rằng doanh nghiệp có đủ hàng tồn kho khi cần. Quản lý có thể đạt được bằng cách sử dụng hệ thống theo dõi hàng tồn kho tự động.
- Hợp tác nhà cung cấp: Hợp tác với các nhà cung cấp có thể giúp cải thiện giao tiếp và xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn.
- Tối ưu hóa Logistics: Các tuyến đường và phương thức vận chuyển có thể được phân tích để cải thiện thời gian giao hàng cho doanh nghiệp và tăng năng suất. Các doanh nghiệp có thể sử dụng việc phát triển phần mềm để giúp tối ưu hóa và xem xét các phương thức vận chuyển thay thế.
- Tích hợp công nghệ: Sử dụng công nghệ trong doanh nghiệp có thể giúp đưa ra các quyết định kinh doanh như có nên sử dụng blockchain để đảm bảo tính minh bạch hay không, tự động hóa để đạt hiệu quả và AI cho phân tích dự đoán.
Bảo trì dự đoán: Quá trình này bao gồm việc sử dụng Machine Learning và phân tích dữ liệu để dự đoán khi nào máy hoặc thiết bị có thể cần bảo trì hoặc hỏng hóc. Dưới đây là một số yếu tố chính của bảo trì dự đoán:
- Phân tích dữ liệu: Thuật toán học máy phân tích dữ liệu được thu thập để giúp dự đoán các kết quả như lỗi máy. Điều này có thể giúp doanh nghiệp lên lịch bảo trì trước thời hạn để tránh thất thoát sản xuất.
- Thu thập dữ liệu: Các quy trình thu thập dữ liệu sử dụng cảm biến và thiết bị IoT để thu thập dữ liệu theo thời gian thực từ các máy như số liệu hiệu suất vận hành, độ rung và nhiệt độ.
- Thực hiện: Doanh nghiệp có thể lên lịch bảo trì máy móc trong giờ không cao điểm hoặc khi thiết bị ít được sử dụng nhất để giảm bớt độ trễ trong sản xuất.
- Cải tiến liên tục: Việc sử dụng hệ thống Machine Learning có thể đưa ra những dự đoán chính xác hơn và giúp cải thiện chiến lược bảo trì cho các quy trình kinh doanh.
3. Ra quyết định dựa trên dữ liệu
Sử dụng việc ra quyết định dựa trên dữ liệu để ra quyết định kinh doanh là một cách tiếp cận chiến lược sẽ giúp hướng dẫn các quyết định kinh doanh. Các công ty có thể sử dụng thông tin kinh doanh, đổi mới tiếp thị, phân tích và quản lý rủi ro để nâng cao hiệu quả hoạt động của các ứng dụng kinh doanh của họ.
Đây là cách mỗi thành phần sẽ thúc đẩy các quy trình của công ty.
Thông minh và phân tích kinh doanh: Chúng đề cập đến các thực tiễn và công nghệ được sử dụng để cung cấp phân tích, thu thập và trình bày dữ liệu kinh doanh. Các khía cạnh chính của phương pháp này bao gồm:
- Trực quan hóa dữ liệu: Kinh doanh thông minh có thể giúp nhân viên hiểu các điểm dữ liệu phức tạp của doanh nghiệp trong các báo cáo trực quan và bằng cách cung cấp trang tổng quan để có thể dễ dàng truy cập dữ liệu này.
- Phân tích mô tả: Sử dụng dữ liệu lịch sử để hiểu hiệu suất trong quá khứ của doanh nghiệp có thể ảnh hưởng đến các quyết định trong tương lai bằng cách tạo mô hình học máy và doanh nghiệp có thể thu thập dữ liệu để có sẵn các phân tích.
- Phân tích dự đoán: Sử dụng Machine Learning cho các kỹ thuật kinh doanh và mô hình thống kê có thể giúp dự đoán kết quả cho doanh nghiệp.
- Phân tích theo quy định: Phân tích theo quy định sẽ đề xuất các hành động dựa trên những hiểu biết mang tính dự đoán.
Quản lý rủi ro: Sử dụng việc ra quyết định dựa trên dữ liệu có thể có hiệu quả để quản lý rủi ro trong doanh nghiệp. Các phương pháp sau đây có thể được sử dụng để xác định, giảm thiểu và đánh giá rủi ro trong kinh doanh.
- Phân tích kịch bản: Các mô hình học máy có thể thể hiện các kịch bản nhằm chuẩn bị cho mọi rủi ro có thể ảnh hưởng đến doanh nghiệp.
- Mô hình đánh giá rủi ro: Doanh nghiệp có thể sử dụng khả năng học máy để giúp phát triển các mô hình nhằm dự đoán và phân tích các rủi ro tiềm ẩn.
- Giám sát thời gian thực: Các ứng dụng học máy có thể giúp theo dõi mọi rủi ro trong thời gian thực để có thể quản lý mọi rủi ro cho doanh nghiệp.
- Giám sát tuân thủ và quy định: Hệ thống Machine Learning có thể được sử dụng để giúp doanh nghiệp tuân thủ các quy định bằng cách liên tục giám sát các hoạt động kinh doanh.
Những đổi mới trong tiếp thị có những hiểu biết quan trọng cụ thể về cách doanh nghiệp có thể quản lý rủi ro cho doanh nghiệp. Những đổi mới quan trọng này bao gồm:
- Phân khúc khách hàng: Doanh nghiệp có thể phân khúc đối tượng dựa trên sở thích, hành vi và nhân khẩu học của họ.
- Cá nhân hóa: Phân tích dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp cung cấp trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa bằng cách điều chỉnh các ưu đãi hoặc thông điệp để tăng cường sự tương tác của khách hàng.
- Thử nghiệm A/B: Doanh nghiệp có thể sử dụng thuật toán học máy để tiến hành thử nghiệm A/B cho các chiến dịch tiếp thị, cung cấp sản phẩm và thiết kế Site.
- Phân tích dự đoán khách hàng: Điều này có thể giúp các doanh nghiệp dự đoán các mô hình mua hàng trong tương lai bằng cách sử dụng các đề xuất sản phẩm và các chương trình khuyến mãi được nhắm mục tiêu.
4. Chuyển đổi nguồn nhân lực
Các doanh nghiệp có thể chuyển đổi nguồn nhân lực như một chiến lược để nâng cao các chức năng nhân sự và đảm bảo rằng chúng phù hợp với mục tiêu kinh doanh cũng như thích ứng với môi trường làm việc đang phát triển. Thu hút nhân tài và gắn kết nhân viên là hai trong số những thành phần quan trọng được sử dụng trong quá trình chuyển đổi này.
Sự gắn kết của nhân viên có những yếu tố chính có thể nuôi dưỡng một lực lượng lao động tận tâm. Những yếu tố chính này bao gồm:
- Phản hồi và liên lạc liên tục: Doanh nghiệp có thể sử dụng mô hình học máy để nhận phản hồi từ nhân viên và áp dụng các hệ thống để giúp nhân viên đăng ký thường xuyên.
- Phúc lợi của nhân viên: Các chương trình chăm sóc sức khoẻ có thể được thực hiện để nâng cao phúc lợi của nhân viên.
- Cơ hội phát triển nghề nghiệp: Sử dụng Machine Learning, doanh nghiệp có thể cung cấp các chương trình đào tạo cho nhân viên để nâng cao kỹ năng của họ.
Thu hút nhân tài có thể kết hợp các công cụ trí tuệ nhân tạo để tìm kiếm những ứng viên tốt nhất để lấp đầy bất kỳ vị trí tuyển dụng nào. Việc sử dụng hệ thống Machine Learning để tìm kiếm ứng viên phù hợp nhất sẽ loại bỏ nhu cầu thực hành tuyển dụng truyền thống, đảm bảo rằng ứng viên có kinh nghiệm làm việc chính xác và giúp theo dõi ứng viên bằng cách duy trì liên lạc và cải thiện quy trình tuyển dụng.
5. Ứng dụng cụ thể của ngành
Sử dụng học máy trong các ứng dụng sẽ nâng cao hiệu quả, sự tuân thủ và cung cấp dịch vụ trong các ngành như tổ chức tài chính và chăm sóc sức khỏe.
Đối với các ứng dụng chăm sóc sức khỏe, thuật toán học máy được sử dụng theo những cách sau:
- Hồ sơ sức khỏe điện tử: Việc chăm sóc bệnh nhân có thể được sắp xếp hợp lý bằng cách sử dụng các mô hình học máy để cung cấp cho nhân viên y tế quyền truy cập thông tin bệnh nhân một cách nhanh chóng.
- Y học từ xa: Cho phép tư vấn từ xa cho những bệnh nhân không thể rời khỏi nhà hoặc những người sống ở vùng nông thôn nơi khó tiếp cận được bác sĩ.
- Trao đổi thông tin sức khỏe: Cho phép chia sẻ thông tin bệnh nhân giữa các đồng nghiệp và các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe khác nhau để cải thiện việc điều trị bệnh nhân.
Đối với các ứng dụng tài chính:
- Hệ thống giao dịch tự động: Hệ thống Machine Learning có thể giúp phân tích dữ liệu và xu hướng thị trường để giúp doanh nghiệp và khách hàng đưa ra quyết định sáng suốt khi giao dịch.
- Công nghệ Blockchain: Thuật toán học máy cung cấp sổ cái minh bạch và chống giả mạo, giảm chi phí dữ liệu giao dịch và tăng cường bảo mật.
- cố vấn robot: Đây là các dịch vụ quản lý đầu tư tự động cho phép người dùng nhận lời khuyên về cách đặt mục tiêu đầu tư và giảm thiểu rủi ro.
- Hệ thống phát hiện gian lận: Để hỗ trợ phát hiện gian lận, hệ thống Machine Learning ngăn ngừa tổn thất tài chính và bảo vệ dữ liệu khách hàng.
Xu hướng tương lai của học máy
Sự tiến bộ của các công nghệ AI như học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học tăng cường sẽ dẫn đến những tiến bộ đáng kể trong học máy.
Những tiến bộ cũng sẽ làm tăng mức độ sử dụng của các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô bằng cách cho phép tích hợp các công cụ mới vào thực tiễn kinh doanh hiện có, như sử dụng nền tảng dựa trên Cloud hoặc khung nguồn mở để tận dụng hệ thống Machine Learning mà không yêu cầu chuyên môn kỹ thuật sâu rộng.
Để đổi mới trong các ngành khác nhau, hệ thống Machine Learning có thể được triển khai để tối ưu hóa quy trình, phát triển dịch vụ và sản phẩm mới cũng như xác định xu hướng.
Kết Luận
Học máy sẽ phát triển khi công nghệ tiến bộ và tương lai của các ứng dụng học máy sẽ đến nhanh chóng. Các doanh nghiệp sẽ tăng năng suất bằng cách sử dụng AI để mở ra những cơ hội mới nhằm nâng cao hoạt động của họ.
