Wie Machine Learning das Geschäft im Jahr 2023 transformiert

Maschinenlernen (ML), eine Art künstlicher Intelligenz, ist zu einem unschätzbaren Asset für die Geschäftsinnovation geworden. Machine Learning ermöglicht es Maschinen, Muster zu erkennen und Vorhersagen aus großen Datenmengen zu treffen, wodurch Unternehmen in der Lage sind, in zahlreichen Branchen zu arbeiten, zu konkurrieren und zu gedeihen.

Machine Learning kann Ihr Geschäft revolutionieren, indem es Prozesse automatisiert, Operationen optimiert, das Kundenerlebnis verbessert, die Genauigkeit und Geschwindigkeit erhöht und bessere umsetzbare Vorhersagen trifft sowie Möglichkeiten zur Kostensenkung bietet. Machine Learning (ML) kann zu einem unverzichtbaren Asset für Ihr Unternehmen werden.

Dieser Artikel wird die Vorteile von Machine Learning (ML) und seine möglichen Anwendungen für Unternehmen im Jahr 2023 untersuchen.

Was genau ist Machine Learning und wie beeinflusst es Unternehmen?

Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, aus vorherigen Daten oder Erfahrungen ohne explizite Programmierung zu lernen. Es hilft Maschinen, Muster in großen Datenmengen zu erkennen, um ihre eigenen Ergebnisse durch statistische Modellierungstechniken vorherzusagen. Fortschrittliche benutzerdefinierte ML-Algorithmen und statistische Modelle helfen Maschinen, große Informationsmengen in diesem Prozess zu analysieren.

Die revolutionäre Natur des Machine Learning liegt in seiner Fähigkeit, umsetzbare Erkenntnisse zu generieren und datengestützte Entscheidungsfindung zu nutzen, im Gegensatz zu seinen Vorgängern, die stark auf manueller Analyse und vordefinierten Regeln basierten. Machine Learning ermöglicht es Organisationen, das volle Potenzial ihrer Daten zu erschließen, im Gegensatz zu traditionellen Methoden, die stark auf manueller Analyse oder vordefinierten Regeln basieren; darüber hinaus ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Chancen zu entdecken, indem komplexe Aufgaben automatisiert, verborgene Muster aufgedeckt oder schnell auf sich ändernde Umstände reagiert wird.

Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die No-Code ML bieten kann:

1. Verbessern Sie das Kundenerlebnis

KI kann die Interaktionen mit Kunden verbessern und personalisieren. Machine Learning spielt hier eine integrale Rolle, indem es basierend auf vergangenem Verhalten Vorschläge an Kunden oder Mitarbeiter macht. Darüber hinaus automatisiert KI Interaktionen, beispielsweise durch Chatbots, die Daten aus früheren Gesprächen nutzen, um genaue Antworten zu geben.

2. Neue Möglichkeiten erschließen:

KI kann neue Geschäftsmöglichkeiten erschließen. Unternehmen können unerforschte Märkte, Kundensegmente und Produktnischen durch Datenanalyse aufdecken. KI und Machine Learning können neue Einnahmequellen erschließen und Unternehmen Chancen zur Expansion in einem sich ständig weiterentwickelnden Markt bieten, indem sie helfen, Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die speziell auf die Kundenanforderungen zugeschnitten sind.

3. Umsetzbare Vorhersagen

Fortgeschritten No-Code KI-Plattformen können Verbraucherverhaltenmuster analysieren, um das Verbraucherverhalten vorherzusagen, wobei zukünftige Finanzmitarbeiter mehr Robot Advisors erwarten, die von KI unterstützt werden.

KI- und Machine Learning-Technologien haben sich im Laufe der Zeit schnell weiterentwickelt und sind zu wesentlichen Geschäftstechnologien geworden, die revolutionieren, wie Organisationen Daten analysieren und darauf zugreifen, um intelligentere Entscheidungen zu treffen und die Effizienz zu steigern. Sowohl IT- als auch Data Science-Teams bereiten sich auf die Vorteile von KI-unterstützten Plattformen in ihren Organisationen vor.

4. Verbesserte Genauigkeit

Machine Learning ermöglicht es Unternehmen, zeitgerechte, informierte Entscheidungen mit größerer Effizienz und Effektivität zu treffen, was zu verbesserten betrieblichen Effizienzen und Effektivität führt. Machine Learning Modelle können beispielsweise in der Finanzbranche eingesetzt werden, um große Datenmengen schnell zu verarbeiten und gleichzeitig betrügerische Transaktionen genauer zu erkennen; dies verringert die Auswirkungen von Betrug auf Unternehmen und deren Kunden gleichermaßen.

5. Automatisierte Entscheidungsfindung

Laut einem Bericht von McKinsey and Company können über 45% der Arbeitsaktivitäten durch Machine Learning automatisiert werden – was dessen Bedeutung für Unternehmen unterstreicht. Obwohl der Bericht ursprünglich 2015 veröffentlicht wurde, sind seine Ergebnisse heute noch relevant, da Deep Learning Modelle ein Bereich der KI sind, der Muster in Daten analysiert, um zukünftige Zustände und Ereignisse vorherzusagen.

6. Anpassung

Maschinenlernen kann die Fertigung transformieren, indem es Massenanpassung ermöglicht. Während maßgeschneiderte Produkte zuvor nur durch mühsame manuelle Arbeit erstellt werden konnten, sind jetzt die fortschrittlichen No-Code-Maschinenlernplattformen in der Lage, automatisch personalisierte Designs basierend auf den Spezifikationen der Kunden zu erstellen, wodurch Hersteller maßgeschneiderte Artikel schneller in Massenproduktion herstellen können, ohne zusätzliche Kosten zu verursachen.

7. Kostenersparnis

Durch die Automatisierung zeitaufwändiger und sich wiederholender Aufgaben können maßgeschneiderte ML-Algorithmen die Betriebseffizienz steigern und gleichzeitig Ressourcen freisetzen, die andernfalls verschwendet werden könnten.

8. Reduzierung menschlicher Fehler

Einer der wichtigsten Vorteile von KI und Maschinenlernen im Geschäftsleben ist die Reduzierung menschlicher Fehler. No-Code KI Werkzeuge können sich wiederholende Aufgaben wie die Dateneingabe automatisieren, um Risiken menschlicher Fehler zu reduzieren, während sie auch Muster oder Anomalien erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen. Dies ermöglicht es Unternehmen, Fehler zu erkennen, bevor sie Probleme für das Unternehmen verursachen; eine McKinsey-Studie ergab, dass die Verwendung von ML Fehler um bis zu 80 % reduzieren könnte!

9. Vorausschauende Wartung

Prädiktive Wartung ist eine Datenanalysetechnik, die Zustandsüberwachungstools nutzt, um die betriebliche Leistung zu messen. Unternehmen können Kosten senken und Unterbrechungen vermeiden, indem sie Wartung effizienter planen – KI/ML-Algorithmen bieten erhebliche Vorteile, wie Unternehmen wie General Electric zeigen, die KI- und ML-basierte Wartungslösungen implementierten, die das Versagen von Turbinenmotoren um bis zu 33 % reduzierten!

10. Personalisierung

No-Code-KI-Technologie kann helfen, ein individuelles Einkaufserlebnis zu schaffen. Amazon verwendet Maschinenlernalgorithmen, um Produkte basierend auf der Kundenhistorie vorzuschlagen. Dies macht es viel schneller, genau das zu finden, wonach Sie suchen, und schafft gleichzeitig ein angenehmes Einkaufserlebnis für die Kunden.

11. Sentiment-Analyse

Unternehmen, die Sentiment-Analysen zur Analyse von Kundenbewertungen verwenden, können Machine Learning (ML) nutzen, um Trends und Stimmungen in Kundenfeedback und Bewertungen zu erkennen sowie Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Diese Daten ermöglichen es Unternehmen, die Kundenpräferenzen besser zu verstehen, die Servicequalität zu erhöhen und fundiertere Entscheidungen in der Produktentwicklung zu treffen.

Zum Beispiel können Hospitality-Unternehmen Machine Learning (ML) nutzen, um Online-Bewertungen zu identifizieren, die häufige Beschwerden und Bereiche der Exzellenz aufdecken, was es ihnen ermöglicht, die Kundenerwartungen besser zu bedienen, indem sie ihre Angebote entsprechend anpassen.

eCommerce-Plattformen, die KI-gestützte Plattformen nutzen, können Machine Learning verwenden, um personalisierte Produktempfehlungen basierend auf dem Browserverlauf und vorherigen Käufen bereitzustellen, was die Kundenzufriedenheit erhöht und das Umsatzwachstum vorantreibt. Dieses Maß an Anpassung erhöht die Kundenloyalität und fördert gleichzeitig das Umsatzwachstum.

12. Anomalieerkennung

Fortschrittliche ML-Plattformen können große Datenmengen schnell und genau analysieren, um Anomalien, Muster und Trends zu erkennen, die auf Betrug oder andere Risiken hinweisen, um sich selbst und ihre Kunden zu schützen und finanzielle Verluste zu vermeiden, indem sie potenzielle Probleme schnell und effektiv angehen, die als potenziell riskant identifiziert werden.

Banken und andere Sektoren verlassen sich stark auf Machine Learning, um Betrug zu erkennen. Es verwendet verschiedene Variablen wie Benutzerverhalten, geografischen Standort, Transaktionshistorie, Ausgabemuster und Benutzerhistorie, um prädiktive Modelle zu entwickeln. Ein Kartenverifizierungsmodell könnte Betrug potenziell identifizieren, wenn mehrere Kartennutzungen innerhalb eines kurzen Zeitrahmens stattfinden – beispielsweise, wenn Kunden ihre Karten schnell in verschiedenen Ländern verwenden.

Fazit

Machine Learning hat die Geschäftsabläufe revolutioniert. Es unterstützt datengestützte Entscheidungen und verschafft Organisationen einen Wettbewerbsvorteil, und die zunehmende Verfügbarkeit von Daten macht Machine Learning zu einem unverzichtbaren Asset in mehreren Branchen. Grand View Research schätzt, dass die globale Machine-Learning-Branche bis 2027 6 Milliarden Dollar erreichen wird, mit einem Wachstum von 43,8 % zwischen 2020 und 2025.

Künstliche Intelligenz (AI), das übergeordnete Technologiefeld von ML, hat eine entscheidende Rolle dabei gespielt, Unternehmen bei der Einführung von Automatisierungsplattformen zu unterstützen. Microsofts Copilot AI Coding Assistant und ChatGPT Conversational AI-gestützte Plattformen haben dazu beigetragen, Aufgaben sowohl für nicht-technische Benutzer als auch für Entwickler zu optimieren.

AI und ML haben ein enormes Potenzial, Geschäftsabläufe zu transformieren – sogar in kleineren Unternehmen. Beide Bereiche werden weiterhin Fortschritte machen und grundlegend verändern, wie Unternehmen funktionieren.

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