Những lợi ích của công nghệ machine learning học máy trong kinh doanh

• Tầm quan trọng của đường ống dữ liệu AI trong học máy
• Tìm hiểu về vai trò của Học máy trong dự đoán địa điểm khảo cổ
• Vai trò của Kỹ thuật tính năng AI trong các ứng dụng học máy
• Ứng dụng học máy trong việc tìm kiếm sự sống ngoài Trái Đất
• Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về hệ thống thông tin AI

Những lợi ích của công nghệ machine learning học máy trong kinh doanh được biểu hiện như thế nào? Theo dõi ngay bài viết dưới đây để biết được những đóng góp của học máy trong kinh doanh tại các doanh nghiệp.

1. Bảo trì dự đoán tài sản thiết bị kinh doanh

Bảo dưỡng máy móc thiết bị đúng cách là điều kiện tiên quyết của hoạt động kinh doanh hiệu quả đối với các công ty sản xuất. Nó không chỉ làm tăng sản lượng sản xuất mà còn giúp ngăn ngừa thời gian ngừng hoạt động và các chi phí liên quan đến sửa chữa. Đối với các công ty thuộc loại này, học máy tạo cơ hội để dự đoán những thất bại có thể xảy ra và thực hiện các biện pháp chủ động.

Làm thế nào họ có thể đạt được nó? Các thuật toán cụ thể quan sát hiệu suất của các cơ chế, thu thập các thông số đặc trưng cho trạng thái hoạt động bình thường, trạng thái “tắt” và các bất thường trong hành vi. Dựa trên thông tin này, họ có thể phát hiện quang sai báo hiệu rằng một phần thiết bị đang không hoạt động. Sau đó, nhân viên dịch vụ nhận được cảnh báo về tình huống này, điều này cho phép họ thực hiện các biện pháp ngăn ngừa lỗi kịp thời.

Ví dụ: để giúp ngăn động cơ ngừng hoạt động, nhóm Giải pháp SaM đã tạo ra một hệ thống bảo trì dự đoán phân tích trạng thái của động cơ bo mạch. Hệ thống thu thập các thông số hoạt động của động cơ và truyền chúng tới Amazon Web Services. Sau đó, dựa trên các thuật toán học máy, nó xác định trạng thái động cơ dựa trên công nghệ Amazon Greengrass và Amazon Lambda.

2. Chẩn đoán chính xác

Y học là một trường hợp khác của việc sử dụng học máy trong kinh doanh. Vào năm 2016, Tổ chức Y tế Thế giới đã tiết lộ trong nghiên cứu của mình, “Các lỗi chẩn đoán: Chuỗi kỹ thuật về chăm sóc ban đầu an toàn hơn”, rằng yếu tố con người là nguyên nhân chính dẫn đến các chẩn đoán sai. Đặc biệt, sự thất bại và chậm trễ trong chẩn đoán, chẩn đoán sai và không sắp xếp một xét nghiệm thích hợp có thể gây ra  88% các trường hợp , dẫn đến những kết quả nghiêm trọng về đạo đức và tài chính.

Máy học có thể giảm thiểu vấn đề không chỉ bằng cách hợp lý hóa việc phân tích dữ liệu và xử lý lượng thông tin lớn hơn con người mà còn bằng chất lượng phân tích cao hơn. Các thuật toán thông minh dựa trên dữ liệu thống kê, cho phép chúng phát hiện các yếu tố phụ thuộc chính xác hơn, từ đó cho phép thiết lập chẩn đoán chính xác.

Có nghĩa là chẩn đoán không phụ thuộc vào trình độ của bác sĩ, mức độ chú ý của họ đối với bệnh nhân và các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến chất lượng phán đoán của họ. Các cơ chế hỗ trợ máy không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố loại này, trong khi chúng có quyền truy cập vào nguồn dữ liệu rộng hơn nhiều, góp phần đưa ra quyết định tốt hơn.

>>> Đọc thêm: Sự khác nhau giữa kỹ sư machine learning và Data scientist

3. Tăng trải nghiệm hài lòng của khách hàng

Phân khúc thị trường và đề xuất sản phẩm là một ví dụ khác về tác động của học máy trong kinh doanh. Khả năng học hỏi của nó cho phép Netflix tiết kiệm 1 tỷ đô la  hàng năm, nhờ vào việc cá nhân hóa nội dung tốt hơn. Các công ty làm theo ví dụ của Netflix cũng có thể thu hút sự tham gia của người dùng cao hơn và cung cấp cho khách hàng của họ các dịch vụ và sản phẩm phù hợp hơn.

Các thuật toán đặc biệt gửi các dịch vụ khác nhau đến các phân khúc thị trường khác nhau, cho phép các doanh nghiệp gia tăng giá trị cho các chiến dịch tiếp thị của họ. Ngoài ra, với phương pháp này, các công ty có thể đưa ra các đề xuất sản phẩm phù hợp, thay vì các quảng cáo ngẫu nhiên thường xuyên bị bỏ sót nhãn hiệu nhất.

Theo cách như vậy, máy học cho phép thông điệp của công ty đạt được mục tiêu và thúc đẩy doanh số bán hàng trực tuyến. Hơn nữa, việc bán cho đối tượng mục tiêu và việc duy trì nó sẽ có giá thấp hơn so với khách hàng không thường xuyên.

4. Phân tích tài chính hiệu quả

Khả năng học hỏi của máy móc cũng đã lan sang lĩnh vực bảo hiểm. Theo bản tóm tắt điều hành của Ernst and Young về “Tương lai của bảo lãnh phát hành”, bảo hiểm có thể tận dụng tối đa việc học máy thông qua việc đánh giá dữ liệu liên tục. Nó giúp phát hiện các điểm bất thường khác nhau và do đó dự đoán và ngăn chặn gian lận.

Một trường hợp sử dụng khác dựa trên khả năng thấy trước gian lận của máy móc là các khoản cho vay. Các thuật toán có thể kiểm tra thông tin của người đăng ký khoản vay và dựa vào đó, xác định xem có khả năng người đó không trả được khoản vay hay không.

Ngoài ra, các thuật toán thông minh có quyền truy cập vào dữ liệu lịch sử cho phép phát triển các quy tắc và mô hình tài chính chính xác. Chúng có thể chỉ ra liệu một giao dịch có tiềm năng gian lận hay không, điều này rất cần thiết cho giao dịch định lượng và quản lý danh mục đầu tư.

5. Phòng ngừa tai nạn, sự cố tại nơi làm việc

Kỹ thuật này giúp doanh nghiệp ngăn ngừa các tai nạn có thể xảy ra tại nơi làm việc. Ví dụ, hệ thống cảnh báo phát hiện những sai lệch so với các đặc điểm môi trường bình thường, chẳng hạn như ô nhiễm không khí hoặc thải ra các chất độc hại, và ngăn ngừa say và cháy nổ. Một ví dụ khác là cảnh báo của tài xế xe tải rằng các tín hiệu về các tình huống va chạm có thể xảy ra.

6. Nhận dạng hình ảnh dễ dàng

Thị trường nhận dạng hình ảnh dự kiến ​​sẽ đạt gần  39 tỷ USD vào năm 2021 , gấp 2,5 lần quy mô thị trường hiện tại. Lý do cho sự mở rộng ngày càng tăng của nó là do ngày càng có nhiều ngành công nghiệp nhằm đạt được những lợi ích của khả năng nhận dạng hình ảnh do máy móc hỗ trợ.

Có thể, một trong những trường hợp sử dụng chính của chức năng này là máy quét QR nhận dạng mã và đưa chúng vào mối tương quan với các đối tượng, địa điểm, biểu trưng hoặc con người. Chăm sóc sức khỏe, thương mại , trò chơi và sản xuất ô tô cũng được hưởng lợi từ nhận dạng hình ảnh.

7. Tăng cường bảo mật

Trong khi ngày càng nhiều công ty đang gặp phải các cuộc tấn công mạng, các thuật toán học máy cũng có thể giúp phát hiện các lỗ hổng và mối đe dọa có thể xảy ra. Học máy trong kinh doanh có thể bảo mật an toàn dữ liệu như thế nào? Công nghệ này cho phép các cơ chế thông minh phát hiện các sai lệch so với đặc điểm lưu lượng cơ sở, các mẫu hành vi của người dùng và các thông số khác.

Các doanh nghiệp cũng có thể tận dụng tối đa các thuật toán này để giải quyết vấn đề gửi thư rác. Thư rác không chỉ làm ô nhiễm mạng công ty với hàng loạt thư không mong muốn mà còn có thể chứa đầy các tệp đính kèm hoặc liên kết độc hại thường gây ra các cuộc tấn công mạng. Các giải pháp dựa trên công nghệ máy học lọc lưu lượng truy cập đến và phát hiện hành vi đáng ngờ điển hình cho spam và lừa đảo.

8. Quy trình kinh doanh được tổ chức khoa học

Nhân viên hiện đại dành một lượng thời gian đáng kể trong giờ làm việc của họ cho việc thu thập dữ liệu. Máy học cho phép các công ty giảm thời gian cần thiết cho việc thu thập và nhập dữ liệu, vì nó có thể được thực hiện theo cách tự động. Hơn nữa, số hóa quy trình giúp ngăn ngừa lỗi in sai, lỗi dữ liệu và các lỗi khác thường phát sinh do yếu tố con người.

>>> Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

Machine learning là gì? Những đóng góp của machine learning

Những điều cần biết về học máy Machine learning

Các loại machine learning bạn nên biết

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc