إعلانات

تطبيقات التعلم الآلي للأعمال

تطبيقات التعلم الآلي للأعمال

تقدم التعلم الآلي من عصر الخيال العلمي إلى مكون رئيسي للمؤسسات الحديثة، خاصة وأن الشركات في جميع القطاعات تقريبًا تستخدم تقنيات مختلفة للتعلم الآلي. على سبيل المثال، تستخدم صناعة الرعاية الصحية تطبيقات أعمال التعلم الآلي لتحقيق تشخيصات أكثر دقة وتقديم علاج أفضل لمرضاهم.

يستخدم تجار التجزئة أيضًا التعلم الآلي لإرسال السلع والمنتجات المناسبة إلى المتاجر الصحيحة قبل نفاد المخزون. لا يُستبعد الباحثون الطبيون أيضًا عندما يتعلق الأمر باستخدام التعلم الآلي حيث يقدم الكثيرون أدوية أحدث وأكثر فاعلية بمساعدة هذه التكنولوجيا. تظهر العديد من حالات الاستخدام من جميع القطاعات حيث يتم تنفيذ التعلم الآلي في اللوجستيات والتصنيع والضيافة والسفر والسياحة والطاقة والمرافق.

فيما يلي الاستخدامات العشرة الشائعة للتعلم الآلي المستخدم في الأعمال لحل المشكلات وتقديم فوائد تجارية ملموسة

  1. أنظمة الدردشة الفورية

    روبوتات المحادثة هي واحدة من أهم أشكال الأتمتة. لقد قاموا بسد فجوة الاتصال بين البشر والتكنولوجيا من خلال تمكيننا من التواصل مع الآلات التي يمكنها بعد ذلك تنفيذ الإجراءات وفقًا للمتطلبات أو الطلبات التي أعرب عنها الأفراد. صُممت الأجيال الأولى من روبوتات المحادثة لتتبع القواعد النصية التي أرشدت الروبوتات إلى الإجراءات التي يجب تنفيذها بناءً على كلمات رئيسية معينة.

    ومع ذلك، فإن ML (التعلم الآلي) و NLP (معالجة اللغة الطبيعية)، وهما جزء آخر من هيئة تقنية الذكاء الاصطناعي، يمكِّن روبوتات المحادثة من أن تكون أكثر إنتاجية وتفاعلية. هذه المجموعات الجديدة من روبوتات المحادثة تستجيب بشكل أفضل لاحتياجات المستخدمين وتتواصل بشكل متزايد كبشر حقيقيين. تتضمن بعض الأمثلة الرائعة لروبوتات الدردشة المعاصرة ما يلي: Alexa و Google Assistant و Siri و Watson Assistant ومنصات الدردشة على خدمة طلب الركاب.

  2. دعم القرار

    هذا جانب آخر حيث يمكن أن تساعد تطبيقات أعمال التعلم الآلي المؤسسات في تحويل الجزء الأكبر من البيانات التي لديها إلى رؤى مفيدة وقابلة للتنفيذ تقدم قيمة. في هذا المجال، الخوارزميات التي تم تدريبها على العديد من مجموعات البيانات والبيانات التاريخية ذات الصلة قادرة على تحليل المعلومات ومعالجة العديد من السيناريوهات المحتملة على نطاق وسرعة يستحيل على البشر التوصية بأفضل مسار للعمل لاعتماده. يتم استخدام أنظمة دعم القرار في العديد من القطاعات الصناعية، وبعضها يشمل: صناعة الرعاية الصحية، والقطاع الزراعي، والأعمال التجارية.

  3. محركات توصية العملاء

    يدعم ML محركات توصية العملاء المصممة لتقديم تجارب مخصصة وتحسين تجربة العملاء بشكل عام. هنا، تحلل الخوارزميات نقاط البيانات حول كل عميل، بما في ذلك مشتريات العميل السابقة ومجموعات البيانات الأخرى مثل الاتجاهات الديموغرافية والمخزون الحالي للمؤسسة وتاريخ الشراء للعملاء الآخرين من أجل معرفة الخدمات والمنتجات التي يجب تقديمها كتوصيات لكل منهم عميل فردي. فيما يلي بعض الأمثلة على الشركات التي تعتمد نماذج مؤسساتها على محركات التوصية: Amazon و Walmart و Netflix و YouTube.

  4. نمذجة زبد العملاء

    تستخدم الشركات أيضًا التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتحديد متى يبدأ ولاء العميل في التقلص ولإيجاد استراتيجيات لحلها. في حالة الاستخدام هذه، تساعد تطبيقات أعمال التعلم الآلي المحسّنة الشركات في التعامل مع واحدة من أطول مشاكل المؤسسة وأكثرها شيوعًا: اضطراب العملاء.

    بهذه الطريقة، تحدد الخوارزميات الاتجاهات في أحجام المبيعات الضخمة والبيانات التاريخية والديموغرافية لتحديد وفهم السبب وراء خسارة الشركة للعملاء. يمكن للمؤسسة بعد ذلك استخدام إمكانات ML لتقييم الأنماط بين العملاء الحاليين لمعرفة العملاء الذين من المحتمل أن يتخلوا عن العمل ويذهبوا إلى مكان آخر، وتحديد الأسباب الكامنة وراء قرار هؤلاء العملاء بالمغادرة، ثم تحديد الخطوات الضرورية التي يجب على الشركة اتخاذها من أجل الاحتفاظ بهم.

    الشركات التالية هي أمثلة على الشركات التي تستخدم نمذجة الاضطراب: The Wall Street Journal و Bloomberg News و The New York Times و Spotify و HBO و Amazon و Netflix و Salesforce و Adobe.

  5. إستراتيجيات تسعير ديناميكية أو حسب الطلب

    يمكن للشركات أن تبدأ في استخراج بيانات التسعير التاريخية الخاصة بها جنبًا إلى جنب مع مجموعات البيانات على عدد كبير من المتغيرات الأخرى من أجل فهم كيفية تأثير بعض الديناميكيات المعينة – من موسم إلى طقس إلى وقت اليوم – على الطلب على المنتجات والخدمات.

    يمكن لخوارزميات ML التعلم من هذه البيانات والجمع بين البصيرة مع المزيد من بيانات المستهلكين والسوق لمساعدة الشركات على تسعير منتجاتها ديناميكيًا بما يتماشى مع تلك المتغيرات الواسعة والكثير – وهو تكتيك يمكّن الشركات في النهاية من زيادة إيراداتها إلى الحد الأقصى.

    يمكن رؤية المثال الأكثر وضوحًا لتسعير الطلب أو التسعير الديناميكي في قطاع النقل. يمثل ارتفاع الأسعار في Bolt و Uber مثالاً على ذلك.

  6. تقسيم العملاء وأبحاث السوق

    لا يقتصر دور تطبيقات الأعمال على التعلم الآلي على مساعدة الشركات في تحديد الأسعار ؛ كما أنها تساعد الشركات على توفير السلع والخدمات المناسبة للمناطق المناسبة في الوقت المناسب عبر تقسيم العملاء والتخطيط التنبئي للمخزون.

    على سبيل المثال، يستخدم تجار التجزئة ML للتنبؤ بالمخزون الذي سيبيع أكثر من أي من منافذ البيع الخاصة به اعتمادًا على الظروف الموسمية التي تؤثر على منفذ معين والتركيبة السكانية لتلك المنطقة ونقاط البيانات الأخرى – مثل الأخبار الشائعة على وسائل التواصل الاجتماعي. يمكن للجميع استخدام تطبيق التعلم الآلي هذا! من صناعة التأمين إلى ستاربكس.

  7. الكشف عن الغش

    إن قدرة التعلم الآلي على فك رموز الأنماط – والكشف الفوري عن الحالات الشاذة التي تظهر خارج تلك الاتجاهات – تجعله أداة ممتازة لتحديد الأنشطة الاحتيالية.

    في واقع الأمر، كانت الشركات في القطاع المالي تستخدم ML بنجاح في هذا الجانب لسنوات. يمكن رؤية استخدام تطبيقات الأعمال الآلية في اكتشاف الاحتيال في الصناعات التالية: البيع بالتجزئة والألعاب والسفر والخدمات المالية.

  8. تصنيف الصور والتعرف على الصور

    بدأت الشركات في التحول إلى الشبكات العصبية والتعلم العميق والتعلم الآلي لمساعدتها على تكوين معنى للصور. إن تطبيق تقنية التعلم الآلي هذه واسع – من نية Facebook إلى وضع علامات على الصور المنشورة على نظامها الأساسي، إلى قيادة فرق الأمن للكشف عن الأنشطة الإجرامية في الوقت الفعلي، إلى الحاجة إلى السيارات الآلية لرؤية الطريق.

  9. الكفاءات التشغيلية

    في حين أن بعض حالات استخدام ML لديها تخصص عالٍ، فإن الكثير من الشركات تتبنى هذه التقنية لمساعدتها في إدارة عمليات المؤسسة الروتينية، مثل تطوير البرامج والمعاملات المالية. وفقًا لـ Guptill، “حالات الاستخدام الأكثر مشاهدة على نطاق واسع في تجربتي (حتى الآن) هي في مؤسسات تمويل المؤسسات، وأنظمة التصنيع والعمليات، والأكثر تأثيرًا، تطوير البرامج واختبارها.

    وتقريبا كل حالة تحدث في إطار العمل الشاق ”. يتم استخدام ML من قبل العديد من أقسام الأعمال لدفع الكفاءة، بما في ذلك فرق العمليات والشركات والأقسام المالية وأقسام تكنولوجيا المعلومات التي يمكنها الاستفادة من التعلم الآلي كعنصر من مكونات أتمتة اختبار البرامج لزيادة هذه العملية وتعزيزها بشكل كبير.

  10. استخراج البيانات

    سيجمع ML مع معالجة اللغة الطبيعية تلقائيًا أجزاء مهمة من المعلومات المنظمة من المستندات حتى إذا تم تخزين البيانات الضرورية في تنسيقات شبه منظمة أو غير منظمة. يمكن للشركات الاستفادة من تطبيق ML هذا لمعالجة أي شيء من الفواتير إلى المستندات الضريبية إلى العقود القانونية، مما يؤدي إلى تعزيز الدقة والكفاءة العالية في مثل هذه العمليات وبالتالي تحرير الموظفين البشريين من المهام الرتيبة والمتكررة.

افكار اخيرة

بشكل عام، يتم استخدام تطبيقات الأعمال للتعلم الآلي بسرعة في الأعمال التجارية لأسباب عديدة وجيهة. إنها تعمل على تحسين الدقة وتقليل الأخطاء، وتسريع عملية العمل، وتجعل التجربة الشاملة ممتعة لكل من العملاء والموظفين.

هذا هو السبب في أن المزيد من الشركات الموجهة نحو الابتكار تبحث عن طرق لدمج التعلم الآلي لدفع فرص عمل جديدة من شأنها أن تجعل علامتها التجارية تبرز في السوق. انضم إلى بعض العلامات التجارية الرائدة في العالم في الاستفادة من الفرص الوفيرة التي توفرها تطبيقات الأعمال في ML اليوم.

اقرأ أيضا:  الأمن السيبراني: تعريف، أنواع، مجالات وتحديات [2022]

هل تحتاج مساعدة في بناء استراتيجية تسويق لمشروعك؟

اطلع على خدماتنا من هنا.

مقالات قد تهمك:

ادخل ايميلك للتوصل بكل جديد رواد الأعمال العرب