Bár a gépi tanulás már évtizedek óta létezik – és egyre inkább elterjedtebbé válik -, népszerűsége a nagy adatok korában robbanásszerűen növekszik, és a piac 2024-ig várhatóan 42%-os éves növekedési ütemben bővül. Mivel a világ egyre inkább digitálisan összekapcsolódik, naponta soha nem látott mennyiségű adat keletkezik, a szervezeteknek olyan eszközökre van szükségük, amelyek segítenek átvizsgálni és feldolgozni ezt a rendkívüli adatmennyiséget. A gépi tanulás segítségével a vállalatok olyan modelleket építhetnek, amelyek gyorsan feldolgozzák a hatalmas adatmennyiséget, és számtalan módon hasznosítják is azt.
Hatékonyan alkalmazva a gépi tanulás öt kulcsfontosságú területen gyakorolhat jelentős szervezeti hatást: döntéshozatal, előrejelzés, személyre szabás, hatékonyságnövelés és eszközgazdálkodás területén.
A döntéshozatal tökéletesítése
A gépi tanulás forradalmasította a vállalkozások adatfeldolgozását és -elemzését, és minden eddiginél gyorsabban juthatunk el az adatoktól az információig. Minél gyorsabban kapnak bepillantást a folyamatokba a döntéshozók, annál gyorsabban tudnak kritikus döntéseket hozni. Gyakran a versenyelőny nem percekben vagy órákban, hanem milliszekundumokban rejlik.
Például a gépi tanuláson alapuló, a vállalat biztonsági környezetében található anomáliák azonosítására szolgáló szoftver azonnal észlelheti az adatlopást, és azonnal értesítheti a szervezeten belüli megfelelő szakembereket. Az ilyen gépi tanulási modellekből származó intelligencia lehetővé teszi, hogy ezek a csapatok gyors döntéseket hozzanak a hatékony helyreállításról, megvédjék az ügyfelek adatait, megőrizzék üzleti hírnevüket és elkerüljék a költséges helyreállítási intézkedéseket. A gépi tanulás ezen döntéshozatali előnyeinek optimalizálásához a szervezeteknek a megfelelő adatokat kell összegyűjteniük és az adatmodellezési környezetnek megfelelően használni. Ezután jól működő prediktív modelleket kell létrehozniuk, és előrejelzéseket kell készíteniük az adatokból. Azonban nem munkatársainktól kell elvárnunk, hogy keressék és hasznosítsák az eredményeinket – az előrejelzéseket a döntéshozók által használt rendszerekbe kell integrálnunk. Ideális esetben akár teljesen automatizálhatják a döntéshozatali folyamatot az úgynevezett „fordított ETL” segítségével.
Egyre pontosabb kereslet előrejelzések
Különösen az ellátási lánc zavarai és késedelmei közepette óriási nyomás nehezedik a szervezetekre, hogy előre lássák a piaci trendeket és a vásárlói viselkedést. A gépi tanulási modelleket is alkalmazó adatelemzési módszerek sokkal pontosabb és erőteljesebb előrejelzéseket tudnak nyújtani, így hatékonyabb készletgazdálkodást és költségcsökkentést tesznek lehetővé. Ilyen lehet például az ellátási lánc gyakran kaotikus természetének kezelése. Sokszor nehezen előrejelezhetőnek tűnhet, azonban ha az adatokat felbontjuk trend, ciklus és szezonalitás komponensekre, egy jól működő autoregresszív előrejelző modellt kaphatunk. Ez segít minimalizálni a pazarló készletezést, miközben a készlethiánnyal járó kockázatot is számszerűsíti. Amint számszerűsíteni tudjuk a kedvezőtlen események valószínűségét, kezelni is tudjuk azokat.
Személyreszabott ügyfélkapcsolatok
Napjainkban a végfelhasználók és a fogyasztók megszokták, hogy azt kapják, amit akarnak, akkor, amikor akarják. A személyre szabott élmény megteremtése kulcsfontosságú stratégia a piaci versenyben. A gépi tanulási platformok felhasználhatók a felhasználói viselkedés elemzésére, és a személyre szabott javaslatok nyújtására (p. további termékek) vásárlási előzmények alapján.
A globális óriás Amazon a kiskereskedelmi szektorban remek példa erre, hiszen gépi tanulás segítségével ajánlanak termékeket a vásárlók számára. Így a személyre szabottabb élmény segítségével exponenciálisan több eladást tudnak generálni. A streaming platformokon (pl. Spotify, Netflix) az ajánlások szintén gépi tanulási algoritmusokon alapulnak. Ezek az algoritmusok a korábban hallgatott zenék és nézett műsorok alapján azonosítanak és ajánlanak számunkra releváns tartalmakat. A Netflix 1 milliárd dollárt takarított meg a személyreszabásnak és az ajánlásoknak köszönhetően.
A hatékonyság növelése
A gépi tanulásban és a mesterséges intelligenciában rejlő lehetőségek nemcsak a termelékenység, hanem a hatékonyság és az innováció területén is jelentős változásokat eredményezhetnek. Mivel a gépi tanulás lehetővé teszi, hogy a számítógépek végezzék az ismétlődő feladatokat (ráadásul gyorsabban, mint az emberek), a szervezetek az emberi erőforrásokat magasabb értékű tevékenységekre csoportosíthatják át. Ilyen példa egy olyan modell, ami dokumentumkeresést végez annak az időnek töredéke alatt, amennyi alatt az emberi szemnek tart átvizsgálni. Ez a szabályozási megfeleléssel és a jogi kutatással kapcsolatos információkeresési tevékenységek költségeinek csökkenéséhez vezet, így lehetővé téve, hogy a munkavállalók kreatívabb módon vegyenek részt az értékteremtésben.
A tőkejavak hatékonyabb kezelése és karbantartása
Néha nehezen felmérhető, hogy a vállalatnak mikor van szüksége karbantartási munkálatokra vagy korszerűségekre, pedig ezek költségei magasak lehetnek. A prediktív gépi tanulási modellek segíthetnek úgy, hogy a berendezések és alkatrészek teljesítményadatait összegyűjtve figyeljük azok állapotát és kiszámítjuk azok hátralevő élettartalmát. A Siemens Power and Gas sikerrel jár ezen a téren, mivel a turbinák érzékelőinek adatait felhasználva segít a karbantartási üzemtervek optimalizálásában. Bár a karbantartás költségei igen jelentősek lehetnek, ezek még mindig sokkal alacsonyabbak, mint egy turbina üzemen kívül helyezése.
Másik iparági példa: bankok és pénzintézetek gép tanulási modellek segítségével azonosíthatják a tipikus paraméterektől – például vásárlás összegétől, felhasználó tartózkodási helyétől – eltérő tranzakciókat, és figyelmeztetheti a megfelelő csapatokat, felhasználókat, ha szokatlan tevékenységre kerül sor. Nagy mennyiségű vállalati adattal való munka mindig kihívásokkal jár, de a vállalkozás alkalmazkodókészsége és a versenytársak megelőzése érdekében a döntéshozóknak a gépi tanulás segítségével fel kell szabadítani az adatokban rejlő potenciált. Természetesen ahhoz, hogy ezen alkalmazások a lehető legjobb eredményt érjük el, ezeket a modelleket megfelelően kell tanítani, ügyelve az adatok minőségére. Ez létfontosságú – a szervezet adatainak minősége közvetlen kapcsolatban áll a szervezet működésébe nyert betekintés jóságával.
Forrás: datanami