5 lợi ích chính của Machine Learning trong công ty

Các đơn vị đang vận dụng Machine Learning ngày càng nghiều và lý do vì sao thì rất rõ ràng. Từ việc cải thiện quan hệ với khách hàng đến nâng cao năng suất, Machine Learning đang mở ra những cách thức mới để hoàn tất công tác kinh doanh và giúp các đơn vị tìm thấy lợi thế cạnh tranh của mình.

Machine Learning là hoạt động phân tách dữ liệu để tìm các hình mẫu ẩn bên trong có thể rất bổ ích cho việc phát triển các dự đoán về hiệu suất trong tương lai. Dưới đây là một số ích lợi chính của Machine Learning trong kinh doanh.

hỗ trợ khách hàng

hỗ trợ khách hàng là một trong những lĩnh vực chính mà Machine Learning đang mang lại lợi ích cho hoạt động kinh doanh. Công ty hiện đang sử dụng Machine Learning để theo dõi dữ liệu về khách hàng của họ, phát triển các bức tranh chính xác hơn về thị hiếu của người tiêu dùng và thông tin cho các nỗ lực hỗ trợ khách hàng.

Bằng cách cho phép các đơn vị hiểu khách hàng của họ ở mức độ sâu hơn, Machine Learning giúp các nhóm hỗ trợ giải quyết các mối quan hoài của khách hàng theo cách chủ động hơn. Ngày nay, nhiều công ty đang sử dụng Machine Learning để xác định những khách hàng có khả năng gặp sự cố và đề nghị cách giải quyết những vấn đề đó trước khi khách hàng liên can. Nhiều nhà bán sỉ trực tuyến đang sử dụng chương trình Machine Learning để giúp khách hàng duyệt quá trình mua hàng với mục đích giảm bớt các giao thiệp mua hàng bị bỏ rơi.

Bảo trì dự báo

Bảo trì dự đoán (Predictive maintenance) là một trong những lợi ích mạnh mẽ nhất của Machine Learning trong kinh doanh. Ngày nay, các đơn vị trong các lĩnh vực từ sản xuất đến dầu khí đang sử dụng bảo trì dự báo để giữ cho máy móc của họ hoạt động thông thường. Thiết bị này là huyết mạch chính của các loại tổ chức này, bởi vậy bất kỳ thời kì downtime nào cũng có thể gây tốn kém tổn phí. Đó là lý do tại sao họ đã đầu tư rất nhiều vào việc duy trì và vận hành máy móc.

Bảo trì dự báo hoạt động bằng cách giám sát các luồng dữ liệu do thiết bị tạo ra. Điều này thiết lập một hồ sơ cơ sở diễn đạt các hoạt động thường ngày. Khi dữ liệu bắt đầu đổi thay so với đường cơ sở này, nó có thể là dấu hiệu của một vấn đề tiềm ẩn. Cung cấp đủ dữ liệu và thời kì, các thuật toán bảo trì dự đoán có thể học cách phát hiện các vấn đề cơ học cụ thể, nhắc nhở nhóm làm việc khắc phục sự cố trước khi hoạt động tạm dừng.

>>> Xem thêm: mua dell r750xs



Tự động hóa công nghiệp và tự động hóa quy trình

Tự động hóa thường được coi là một trong những lý do chính để áp dụng Machine Learning. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ, tổ chức có thể giảm thiểu sai sót của con người và phóng thích lực lượng cần lao của họ để tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị hơn.

Trong môi trường công nghiệp, điều này tức là lập trình cho máy móc (bot, robot) để thực hành một tác vụ nào đó. Càng ngày những con robot này càng được cung cấp một lớp Machine Learning để giúp chúng thực hiện nhiệm vụ một cách sáng ý hơn. Khả năng nhận hình dạng ảnh và thị giá qua máy tính (computer vision) cho phép robot điều hướng thế giới vật lý, giúp chúng thực hành những việc như phân loại lô hàng và di chuyển các pallet.

Machine Learning cũng đang giúp các con bot tự động hóa các tác vụ trong thế giới ảo. Hiện tại, tự động hóa quy trình bằng robot, hay RPA, là một trong những thiên hướng mạnh mẽ nhất trên thị trường tự động hóa. Các bot này, có thể được lập trình để thực hành các tác vụ cụ thể, đang ngày một bổ sung thêm một lớp Machine Learning, cho phép chúng học những cách tốt hơn, nhanh hơn để hoàn thành nhiệm vụ với ít lỗi hơn. Các tác vụ có đầu vào và đầu ra rõ ràng, như nhập dữ liệu, là những ứng cử viên hàng đầu để tự động hóa bằng các phương tiện RPA. Nhưng các thuật toán sáng dạ cũng cho phép RPA thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn. Các phương tiện nhận hình dáng ảnh hiện giúp bot có thể quét dữ liệu phi cấu trúc, chả hạn như ảnh biên nhận, để làm những việc như tự động tạo báo cáo chi phí.

Dự báo

Machine Learning có thể giúp dự báo chính xác hơn trong rất nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Các nhà bán lẻ đang sử dụng các dụng cụ dự báo Machine Learning để cải thiện dự đoán nhu cầu của khách hàng; các tổ chức tài chính đang sử dụng nó để dự đoán hiệu suất tương lai của cổ phiếu; các công ty trong chuỗi cung ứng đang sử dụng nó để dự đoán cách nhanh nhất để đưa hàng hóa đến tay người tiêu dùng.

lợi ích của Machine Learning là rất rõ ràng. Nếu bạn biết những điều kiện nào có thể xảy đến với mình, bạn có thể đáp ứng theo cách mang lại cho bạn lợi thế cạnh tranh so với các đơn vị khác. Đó là lý do vì sao các phương tiện dự báo đã trở thành rất phổ thông trong công ty.

Cải thiện điều kiện làm việc

Đã có rất nhiều lời bàn tán khi ngày càng có nhiều công ty ứng dụng AI và Machine Learning về việc thôi việc làm. Nhiều người tin rằng những công nghệ này sẽ tự động hóa công tác trên quy mô lớn. Ngoại giả, trong khi một số loại công việc đã bị mất, thì về tổng quan Machine Learning đang đổi thay cách các loại công tác được tạo, thay vì loại bỏ chúng. Và đây có thể là một điều tốt đẹp đối với người cần lao, và đặc biệt là cần lao phổ thông.

Machine Learning tốt nhất trong việc tự động hóa các tác vụ đơn giản và lặp lại. Đây là những quy trình có các bước được xác định rõ ràng và kết quả mong đợi. Đây cũng là những quá trình mà người cần lao có khuynh hướng không thích thú. Chúng nhàm chán, lặp đi lặp lại và tốn thời kì. Khi các doanh nghiệp chuyển giao những công việc này cho máy móc, họ thường không loại bỏ nhân công của mình. Thay vào đó, họ cho phép nhân viên của mình dành thời gian cho những nhiệm vụ chiến lược hơn để tăng thêm giá trị. Vì vậy, mặc dầu bóng ma nghỉ việc do Machine Learning chưa biến mất hoàn toàn, nhưng nó vẫn chưa tạo ra liên quan đáng kể, và thậm chí còn mở ra thời cơ cho những người cần lao phổ thông bấy lâu.

>>> Xem thêm: giá dell r6515