Как машинное обучение приносит огромный доход бизнесу

Прогнозируется, что к 2024 году рынок машинного обучения вырастет на 42%.

Исследователи McKinsey обнаружили, что искусственный интеллект и машинное обучение могут повысить производительность определенных отраслей с 30% до 128%. ML помогает предприятиям следующими способами: анализирует поведение клиентов, прогнозирует спрос на товары и улучшает продажи, определяет язык отзывов, фраз и настроений.

Более 60 лет назад инженеры поняли, что компьютерная программа может "думать" и "говорить" как человек. Именно тогда первый чат-бот ELIZA проводил сеансы психотерапии. Сегодня эти инициативы переросли в нечто более сложное: искусственный интеллект, компьютерное зрение, голосовые помощники и так далее. Они основаны на разработке алгоритмов машинного обучения. Это технология, о которой все говорят, но ее никто не видит. Чтобы раскрыть тайну, давайте посмотрим, как машинное обучение в бизнесе помогает зарабатывать деньги.

Значение машинного обучения для бизнеса

Каждый день люди используют машинное обучение, но не думают об этом. Фильтрация спама в электронной почте, технология распознавания лиц iPhone, теги Facebook и так далее. Они упрощают жизнь, не так ли?

Компании используют более сложные модели машинного обучения. По данным McKinsey, AI и ML в бизнесе могут повысить финансовые показатели компаний из разных секторов. Столь масштабные сдвиги связаны с удивительной универсальностью машинного обучения.

ML анализирует поведение клиентов

Обученный алгоритм увеличивает прибыль компании, поскольку анализирует поведение клиентов. Тем, кто не является маркетологом, эта функция может показаться неважной. Но так или иначе ML влияет на продажи.

Например, киностудия выпускает трейлер мелодрамы и следит за тем, что о ней говорят в интернете. Компания анализирует реакцию аудитории и вносит изменения в видео. В результате зрители получают то, что заставляет их покупать билет в кино. Технология определяет язык отзывов, ключевые фразы и даже настроения. В результате клиент получает отсортированные отзывы и использует их для улучшения продукта.

ML прогнозирует спрос на товары

Когда компания знает поведение покупателей, ей легче прогнозировать спрос на товары. Технология ML анализирует информацию о прошлых покупках и находит закономерности: как покупательский спрос зависит от сезона, появления новинок, акций и других условий. Затем система прогнозирует, каких продуктов стоит закупить больше в следующем месяце, а какие можно проигнорировать. Так, магазин не задерживает заказы в пиковые периоды. Благодаря ML, Amazon отправляет в среднем 1,6 млн посылок в день без сбоев и задержек.

Машинное обучение персонализирует продажи и рекламу

ML обрабатывает данные клиентов: историю покупок, размер корзины, поисковые запросы, клики и так далее. На основе этой информации технология определяет, кто будет покупать те или иные товары в ближайшее время. Он знает, какую именно персонализированную рекламу предложить клиенту, чтобы он обязательно перешел по ссылке и купил товар.

ML предлагает клиентам более персонализированный сервис. Это важно, потому что 8 из 10 постоянных клиентов будут покупать только у компаний, которые персонализируют рекламу. А 90% потребителей раздражает нерелевантная реклама.

Например, стриминговый сервис Spotify использует машинное обучение для персонализации списков воспроизведения для слушателей на основе их предпочтений.

ML выявляет дефекты в оборудовании

ML повышает эффективность работы промышленных предприятий, ЖКХ и транспортных компаний. Вот, как это происходит.

На оборудовании установлены датчики IoT, собирающие данные. Машинное обучение анализирует информацию, поступающую с датчиков. Технология "замечает" аномалии в работе оборудования и предупреждает об этом менеджера. Менеджер решает проблему до того, как оборудование сломается. Например, робот выполняет 150 движений в минуту. Когда он замедляется и совершает 140 движений в минуту, датчик посылает сигнал в систему. Алгоритмы выявляют несоответствие установленной норме и предупреждают операторов. Робот не сломан, но требует обслуживания. Инженер отремонтирует его до того, как производственная линия остановится и фабрика потеряет деньги.

Этот механизм работы используется в различных отраслях промышленности. В логистике предотвращает поломку грузовиков по дороге к заказчику. В коммунальном хозяйстве помогает избежать аварий на водопроводах или электростанциях. При авиаперевозках датчики предупреждают об износе деталей самолета. Специалисты ремонтируют оборудование до того, как произойдет поломка. Это безопаснее для людей и экономичнее для компаний, которым не нужно тратить деньги на ликвидацию масштабных последствий аварий.

Deloitte подсчитала, что профилактическое техническое обслуживание повышает производительность на 25%, снижает количество поломок на 70% и снижает затраты на техническое обслуживание на 25%.

ML помогает управлять производством

Машинное обучение меняет способ производства. Технология анализирует работу оборудования. Она предлагает решения по ускорению отдельных операций в производстве. Google использовала машинное обучение в бизнесе для управления системой кондиционирования воздуха в серверных фермах. В результате компания стала тратить на 40% меньше электроэнергии.

Нефтяная компания Exxon Mobil использует ИИ и машинное обучение для сбора данных о нефтяных месторождениях и безопасного бурения скважин на дне океана. Такими темпами компания увеличит добычу на 50 000 баррелей нефтяного эквивалента в сутки к 2025 году.

General Motors строит более легкие и надежные автомобили с искусственным интеллектом и машинным обучением. Инженеры заносят в программу основные параметры модели: материалы, требования к прочности, вес и возможный способ изготовления деталей. Система предлагает сотни оригинальных вариантов оформления. Так, автомобильный гигант уменьшил вес автомобиля на 40% и увеличил его прочность на 20%.

ML лечит людей

На основе машинного обучения разрабатываются эффективные инструменты диагностики и планы лечения. Устройства IoT отслеживают все — от артериального давления и режима сна до уровня кислорода и сахара. Эти данные собираются и отправляются в приложение врача, который назначает лечение на их основе.

Алгоритмы находят раковые опухоли на маммограммах и обнаруживают рак кожи. Они анализируют сетчатку, чтобы распознать диабетическую ретинопатию. Пациенты с высоким риском выявляются из медицинских карт и прогнозируются повторные госпитализации.

Например, программа Corti распознает остановку сердца по голосу и дыханию вызывающего скорую помощь. Система делает это на 20% точнее и на 31 секунду быстрее, чем человек.

Программа распознавания лиц на основе машинного обучения успешно регистрирует людей в больнице или поликлинике. К приемному столу подходит пациент, и администратор сразу выдает направление в нужный кабинет врача. Это решает проблему очередей и упрощает работу операторов. Неудивительно, что рынок здравоохранения AI и ML к 2025 году вырастет до 34 миллиардов долларов.

Машинное обучение обнаруживает киберугрозы

Каждую минуту любая компания может стать мишенью для хакеров. Фишинг, вредоносное ПО, DDoS, SQL-инъекция, эксплойт нулевого дня. Это лишь некоторые из кибератак, которые могут угрожать организации. Для защиты своих активов компании используют механизмы контроля и борьбы: межсетевые экраны, приложения для управления угрозами, строгую политику хранения данных и многое другое.

Машинное обучение в бизнесе становится ценным механизмом кибербезопасности. Алгоритмы анализируют приложение и знают покупательские привычки клиентов. Когда потребитель платит за продукт, технология определяет транзакцию как законную или мошенническую. Он замечает ненормальные покупки и предупреждает банк. В свою очередь банк связывается с держателем карты и предупреждает о краже личных данных.

ML анализирует финансовую информацию

Алгоритмы решают простые и сложные задачи финансовой аналитики. Например, они оценивают расходы компании, помогают торговать акциями на бирже или оценивают платежеспособность клиентов банка. Более половины хедж-фондов используют AI и ML для принятия инвестиционных решений. Две трети менеджеров генерируют торговые идеи и оптимизируют портфели.

В заключении:

Мы упомянули наиболее распространенные варианты использования машинного обучения в бизнесе. На самом деле эта сфера огромна: от анализа настроений до управления интеллектуальными сетями. Чтобы понять, какая из этих технологий улучшит ваш бизнес, вам необходимо провести исследование и проконсультироваться с экспертами по разработке машинного обучения. Они не понаслышке знают, как машинное обучение меняет бизнес. Сегодня ученые и аналитики данных могут создавать модели ИИ для нужд разных отраслей.