Деловой мир всегда был местом конкуренции, и только самые умные организации занимали лидирующие позиции в определенной нише или отрасли. Часто даже самая яркая бизнес-идея не так важна для достижения успеха, как время и исполнение. Сейчас все вращается вокруг технологий, и важно как можно быстрее использовать последние инновации в ваших интересах. Такие технологии, как искусственный интеллект и машинное обучение, уже захватывают планету, и многочисленные успешные примеры изменили способы ведения бизнеса и получения доходов.

Итак, если вы являетесь бизнес-лидером, стремящимся повысить рентабельность инвестиций в свой новаторский продукт, руководителем крупного предприятия, идущим по пути устаревшей модернизации, или просто интересуетесь инновациями в области бизнес-аналитики - то, что я здесь буду обсуждать, может найти у вас отклик.

Вкратце, это руководство по машинному обучению для руководителей. Я постараюсь объяснить, почему именно ваша организация должна стать компанией, управляемой данными, и как превратить информацию в дополнительный поток доходов и источник экономии.

Зачем компаниям вообще нужно собирать данные?

Для начала, это хороший вопрос. Информация - король в современном мире. Вот несколько основных преимуществ сбора данных для вашей организации. Размер вашей компании не имеет значения, потому что все компании могут извлечь выгоду из следующих преимуществ.

Улучшение принятия решений

Согласно исследованию Deloitte, почти половина респондентов заявили, что аналитика данных помогает им принимать правильные решения в нужное время. Это неудивительно, потому что даже самый маленький бизнес генерирует много данных. Допустим, у вас есть веб-сайт и вы принимаете электронные платежи - существует множество показателей, которые можно проанализировать. Если говорить о крупных предприятиях с многочисленными отделами, станками и компаниями-партнерами, то источники полезной информации резко расширяются. Использование данных для бизнес-аналитики, которая приводит к выигрышным решениям, является одним из наиболее важных способов использования информации для создания и корректировки вашей стратегии.

Понимание производительности

Чем крупнее компания, тем труднее успевать за всем, что происходит. Иногда бывает не так просто увидеть, как работает организация и какие факторы больше всего влияют на результаты. Данные помогут вам получить представление о внутренних процессах и о том, что каждый отдел вносит в общую производительность для планирования вашего бюджета и финансирования областей, которые нуждаются в улучшении.

Оптимизированные процессы

Когда вы узнаете обо всех внутренних операциях, пора приступить к их оптимизации. Организации любого размера имеют определенный процент неэффективных процессов, сотрудников или даже отделов, которые негативно влияют на производительность. Увеличьте рентабельность инвестиций, сосредоточив внимание на наиболее эффективных областях вашего бизнеса, или улучшите слабые, в зависимости от вашей глобальной стратегии.

Понимание клиентов и рынка

Ваша маркетинговая команда - это тот отдел, который сильно зависит от точных данных, и правильная информация имеет решающее значение для ее работы. Сбор, обработка и анализ данных - единственный способ узнать поведение ваших клиентов, спрогнозировать их предпочтения и возможные действия.

Как машинное обучение может помочь вашему бизнесу извлечь выгоду из данных?

Самая большая проблема с данными в настоящее время заключается в том, что их слишком много. Знаете ли вы, что мы ежедневно получаем 2,5 эксабайта новой информации? Прогнозируется, что глобальный объем данных составит около 45 зеттабайт. Ваш бизнес также является производителем данных, и даже у самой маленькой компании или стартапа есть масса точек данных для анализа. Вы можете сделать некоторые выводы вручную и нанять команду экспертов для анализа, что является правильным шагом. Однако один из лучших вариантов для получения реальной выгоды от данных - использовать машинное обучение.

Машинное обучение (ML) - это подразделение искусственного интеллекта, которое фокусируется на обучении компьютеров обучению самостоятельно, не будучи сильно запрограммированным людьми. Прогресс компьютерных технологий и больших данных привел к росту популярности машинного обучения. В зависимости от случая ML может потребовать или не потребовать большого количества данных. Это зависит от проблемы и выбранных алгоритмов ее решения. Значимые данные и достаточно времени для анализа и кодирования данных необходимы для любого проекта машинного обучения. Внедрение машинного обучения можно рассматривать как долгосрочное вложение, а раскрытие всего потенциала технологии может занять несколько лет. Вот как вы можете использовать ML в своем бизнесе:

Аналитика поведения клиентов

Для отраслей розничной торговли и электронной коммерции количество информации о клиентах, поступающей каждый день, просто поражает. Маркетологам сложно проанализировать его и вывести все возможные тенденции клиентов, которые в нем содержатся. Однако с помощью алгоритмов машинного обучения можно структурировать, понять и спрогнозировать поведение клиентов и предложить лучшие варианты для будущих маркетинговых кампаний.

Повышение качества обслуживания клиентов

Понимание поведения ваших клиентов также может помочь вам улучшить обслуживание клиентов и все аспекты их пути к покупке. Как только вы полностью осознаете это, вы сможете поднять качество обслуживания клиентов на совершенно новый уровень. Знание того, что вам нужно изменить, также снизит затраты, поскольку вы сможете устранить, улучшить или скорректировать неэффективные действия в процессе обслуживания клиентов.

Профилактическое обслуживание

Гиганты в промышленном и производственном секторах часто следуют стратегиям корректирующего и профилактического обслуживания. Эти методы обычно дороги и не очень эффективны. Машинное обучение здесь может выявить скрытые закономерности в заводских данных и получить полезную информацию. Этот подход называется профилактическим обслуживанием, и это гораздо более эффективный метод снижения непредвиденных расходов по сравнению с традиционными методами.

Обнаружение и предотвращение мошенничества

Одним из наиболее значительных преимуществ машинного обучения является решение проблем кибербезопасности. Ведущие банковские и финансовые учреждения использовали передовые методы обнаружения и предотвращения мошенничества, предлагая передовые решения безопасности, о которых раньше даже не догадывались.

Финансовый анализ

Алгоритмическая торговля, управление портфелем и андеррайтинг кредитов уже являются областями, в которых ML процветает.

Предложения по продуктам

На данный момент большинство веб-сайтов электронной коммерции уже активно используют машинное обучение, чтобы предлагать продукты своим клиентам. На высоком уровне это работает довольно просто: алгоритмы машинного обучения предлагают клиентам продукты на основе истории покупок.

Реальные примеры использования машинного обучения, которые повлияли на бизнес

Давайте посмотрим на две компании, которым удалось развить свои услуги и продукты за счет внедрения технологии машинного обучения и укрепить свои позиции лидеров отрасли в своих нишах.

Прогнозная аналитика в производстве

Пионер в области промышленного искусственного интеллекта на основе моделей для производителей поделился ситуацией с глобальной производственной компанией в области биотехнологий с более чем 2040 продуктами и оборотом в 450 миллионов долларов. Производитель столкнулся с увеличением простоев производственной линии на 3,6% за один квартал.

Основная производственная линия включала смесительный бак, дистиллятор, реактор, насос и центрифугу. Эта неизвестная проблема вызвала высокий уровень вязкости продукта и привела к закупорке труб между реактором и центрифугой. Из-за засоров требовалась дополнительная очистка, увеличивалось количество отходов, снижалась пропускная способность и, в конечном итоге, задерживалось время выхода на рынок из-за остановок во время серийного производства. Все производственные параметры кажутся нормальными, и следствие не дало никаких ответов.

Компания решила инвестировать в решение Индустрии 4.0, чтобы использовать аналитику данных и машинное обучение, получить точную и понятную информацию об операционном процессе и иметь возможность прогнозировать время простоя в будущем.

Компания-разработчик машинного обучения определила взаимосвязь событий, вызвавших эту блокировку, на основе анализа исторических и онлайн-данных с производства. Как обнаружил алгоритм, определенная комбинация параметров в смесительном баке, дистилляторе и реакторе вызвала проблему. Каждые 1-2 часа после появления этой комбинации проблема выскакивала. Теперь оперативная группа смогла своевременно получить предупреждение и предотвратить возникновение этого сценария.

Возможность прогнозировать производственный сбой привела к сокращению простоев на 83% и снижению затрат на простои на 72%. Мощность производственной линии увеличилась на 5,1%, а своевременность доставки составляет 98%.

Индивидуальные развлечения от Netflix

Netflix, крупнейшая потоковая компания в мире, насчитывает 193 миллиона платных участников в 190 странах мира. Индустрия потокового вещания сталкивается с такими проблемами, как постоянное снижение концентрации внимания зрителей, высокие затраты на создание оригинального контента и наличие конкурентного рынка. Netflix увеличил свою клиентскую базу и улучшил качество обслуживания зрителей, используя новейшие алгоритмы машинного обучения для автоматического предложения контента. Такой подход помог компании предложить лучший сервис рекомендаций на рынке и окупить вложения в оригинальный контент, улучшив вовлеченность своих подписчиков.

Прошло достаточно времени, чтобы сказать, что использование машинного обучения было правильным решением для компании. Netflix экспериментировал со сложными контролируемыми (например, регрессия и классификация) и неконтролируемыми (например, сжатие и кластеризация) алгоритмами машинного обучения, чтобы выявить закономерности в поведенческих привычках зрителей и улучшить их опыт. Всего за два года этих экспериментов компании удалось снизить процент оттока до 9% в год - самого низкого уровня в отрасли в 2016 году. Почти 80% просматриваемого контента поступает из рекомендаций алгоритмов машинного обучения, что дает более 1 миллиарда долларов США. ежегодная экономия за счет снижения уровня оттока.

Как начать? Советы по использованию машинного обучения в вашем бизнесе

Развивайте себя

Это не означает, что вы должны сразу углубляться в технические детали, но иметь твердое понимание на высоком уровне необходимо. AI For Every by Coursera может стать отличным местом, чтобы начать путешествие в мир искусственного интеллекта для руководителей.

Научитесь ходить, прежде чем сможете бегать

Ваш первый проект машинного обучения не должен изменить мир. Понимание того, что инновации могут принести бизнесу, будет очень полезным. Как насчет того, чтобы начать с такого решения, как прогноз оттока? Это даст вам представление о том, какие клиенты могут отказаться от своих услуг в ближайшем будущем и почему.

На основе исторических данных

Любое решение для контролируемого машинного обучения может стать отличным местом для начала. Все, что вам нужно, - это доступ к историческим данным, и вы можете создать решение, которое может прогнозировать спрос или обнаруживать мошенничество и подозрительную активность. С контролируемым машинным обучением относительно менее сложно отвечать на определенные вопросы и предлагать решения конкретных бизнес-проблем.

Не переоценивайте большие данные

Большие данные дороги и требуют массивной инфраструктуры для размещения огромного количества информации, не говоря уже о необходимой вычислительной мощности, чтобы все это работало. На самом деле методы машинного обучения не всегда требуют большого объема данных. Для создания первоклассного алгоритма прогнозирования гораздо важнее качество данных.

Используйте облако

Облачные платформы с системами на основе API дешевле и более пригодны для повторного использования. Возьмем, к примеру, Amazon или Facebook. Эти компании используют системы машинного обучения в облаке как часть внутренней инфраструктуры своей компании.

Сделайте это прямо сейчас

Если вы работаете в отрасли, где машинное обучение еще сравнительно недавно, у вас есть реальные шансы стать лидером исключительно благодаря технологическому преимуществу. Размер вашего бизнеса не имеет значения, но имеет значение стремление к инновациям.

Как лучше всего разработать проект машинного обучения?

Лучше всего начать с поиска экспертов, которые могут помочь с постановкой проблемы - вам нужно знать точные бизнес-задачи, которые вам нужно решить, прежде чем искать разработчиков. Как только цели будут ясны, вы можете переходить к формированию своей команды. Собственная команда разработчиков имеет ряд существенных преимуществ - вы будете контролировать весь процесс и сможете лично общаться с каждым членом команды разработчиков. Но иногда бывает сложно найти специалистов в округе, и цена их работы может быть высокой. Вот почему вы можете рассмотреть вопрос об аутстаффинге или аутсорсинге.

Самые популярные регионы аутсорсинга - Восточная Европа, Индия и Китай. Только в Восточной Европе можно найти более сотни компаний по разработке программного обеспечения с квалифицированными специалистами по машинному обучению. Проведите тщательное исследование своих потенциальных партнеров по аутсорсингу - идеальный поставщик машинного обучения должен быть прозрачным во всех моделях ценообразования и взаимодействия, что даст вам четкое представление о стоимости услуг. Также было бы плюсом получить доступ к команде разработчиков и узнать об используемых ими инструментах и ​​методах общения.

Заключительные мысли о взглядах руководителей на машинное обучение

По данным Forbes, мировой рынок машинного обучения достигнет 20,83 млрд долларов в 2024 году, увеличиваясь в среднем на 44,06% по сравнению с 2017 годом. Похоже, что мы только в начале внедрения этой технологии, а бум машинного обучения продолжается. прямо за углом.

В настоящее время предприятия любого размера могут извлечь выгоду из тех или иных решений в области искусственного интеллекта или машинного обучения. Если вы решите игнорировать эту технологическую революцию, ваши конкуренты воспользуются возможностью занять лидирующие позиции на вашем рынке любыми необходимыми средствами. Независимо от того, являетесь ли вы соучредителем стартапа, владельцем магазина электронной коммерции или руководителем международной корпорации, вы можете использовать решение машинного обучения для улучшения своего бизнеса. Чтобы оправдать ожидания и превзойти их, может потребоваться несколько лет и несколько итераций вашего проекта машинного обучения. Если вы готовы реализовать долгосрочный проект, чтобы получить все преимущества, стоит подумать об использовании этой технологии в вашей организации.