4 преимущества машинного обучения для бизнеса

Сегодняшние передовые организации используют возможности искусственного интеллекта для автоматизации процесса принятия решений. На самом деле, корпоративные инвестиции в ИИ, по прогнозам, достигнут 100 миллиардов долларов к 2025 году. В результате этого быстрого цифрового преобразования, многие изменения произойдут на рабочем месте. В частности, существует ряд способов, которыми машинное обучение уже оказывает влияние на компании в каждой отрасли. Вот 4 преимущества машинного обучения для бизнеса.

1. Персонализация опыта клиента.

Одним из наиболее интересных преимуществ машинного обучения для бизнеса является тот факт, что технология может помочь улучшить качество обслуживания клиентов и одновременно снизить затраты. Благодаря таким вещам, как глубокий анализ данных, обработка естественного языка и алгоритмы непрерывного обучения, клиенты могут получать высоко персонализированную поддержку практически без вмешательства человека.

2. Улучшение лояльности и удержания клиентов.

С помощью машинного обучения QBF (Quant Based Funds) компании могут глубоко погрузиться в поведение клиентов, чтобы выявить тех, кто подвергается большему риску оттока. Это позволяет организациям разрабатывать и реализовывать шаги, направленные на то, чтобы нацеливать и удерживать клиентов с высоким риском. Чем активнее компания в этой области, тем выгоднее она будет со временем.

3. Улучшение процесса найма.

Отвечая на вопрос о наиболее трудной части их работы, менеджеры по найму почти единодушно перечисляют задачу отбора квалифицированных кандидатов на вакансии. С десятками, а иногда и сотнями претендентов, просеивание и сужение вариантов может быть монументальной задачей. Машинное обучение в корне меняет способ обработки этого процесса, позволяя программному обеспечению выполнять грязную работу, быстро выявляя и отбирая кандидатов, которые подходят лучше всего.

4. Обнаружение мошенничества.

Знаете ли вы, что средняя организация теряет до 5% своих доходов каждый год из-за мошенничества? Алгоритмы машинного обучения могут использоваться для отслеживания данных и применения распознавания образов для выявления аномалий. Это может помочь управлению рисками обнаруживать мошеннические транзакции в режиме реального времени, чтобы их можно было предотвратить. Этот тип «алгоритмической защиты» также может применяться к кибербезопасности, используя ИИ для быстрого и точного определения угроз, чтобы их можно было устранить до того, как они смогут нанести ущерб.

Кредитные риски Залог
Банк Платежные риски Налоги Бизнес-риски
Риски обеспечения Отраслевые риски Страновые риски
Таможня Резервы Кредит Региональные риски Рыночные риски Риски ликвидности
Проблемные активы 115-ФЗ Операционные риски
Риски финансовых институтов
Заемщик Арбитраж Гос.бюджет Правовые риски Банкрот Инвестиционные риски Бухгалтерский учет