随着数字经济的迅猛发展，机器学习技术已成为各行业高管竞相投入的重要领域，被普遍视为在当今快节奏经济环境中竞争的关键技术。
数字化转型解决方案公司UST的首席AI架构师阿德南·马苏德（Adnan Masood）表示：“机器学习是当今商业的基石，将数据转化为洞察，再将洞察转化为行动和可预测性。这正是机器学习高度实用的原因。”
马苏德指出，机器学习（ML）支持广泛的业务流程，从决策到维护再到服务交付，从而推动了机器学习的持续采用，技术和商业领袖正在整个运营过程中实施ML能力。
机器学习是什么？如何工作？深入指南
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机器学习作为人工智能的一个子集，其特征在于软件系统能够分析数据，并根据这些分析提供可操作的见解。此外，它还能持续学习，以随着时间的推移产生更精细、更准确的见解。
它是一种强大且多产的技术，为人们日常生活中遇到的许多服务提供支持，从在线产品推荐到客户服务聊天机器人。
事实上，专家表示，当今许多公司使用的AI能力都特别与机器学习相关。
研究公司Everest Group的合伙人维沙尔·古普塔（Vishal Gupta）表示，机器学习的优势可以归纳为以下四大类：
- 效率。这主要通过提高生产力或优化流程来实现。
- 效果。机器学习可以提高工作的质量。
- 体验。使用机器学习，员工、客户和其他利益相关者之间的互动总体上变得更好。
- 业务本身的演变。机器学习使新产品、服务和市场机会成为可能。
由Rackspace Technology与Dell Technologies和VMware合作委托的“2024年IT展望报告”发现，在接受调查的1420名IT专业人士中，有34%的人表示，机器学习将是他们在2024年的组织优先事项。
咨询公司Credera的数据业务合伙人赖安·格罗斯（Ryan Gross）表示：“在大多数企业中，有很多用例已经在今天使用了机器学习，并且明天仍然可以使用，即使在生成式AI存在的世界中也是如此。事实上，机器学习通常是正确的解决方案。对于大多数用例来说，它仍然是最有效、最具有成本效益的技术。”
常见的机器学习用例
虽然机器学习有无数用例，但专家们特别指出了以下12个用例作为当今商业中机器学习的顶级应用。
1. 聊天机器人
大多数人在工作中以聊天机器人的形式与机器学习有过直接互动。
顾名思义，这些软件程序使用机器学习和自然语言处理（NLP）来模仿人类对话。它们根据预编程的脚本工作，通过访问公司数据库来与个体互动并回答他们的问题，以提供对这些查询的答案。
2. 推荐引擎
机器学习还驱动推荐引擎，这些引擎最常用于在线零售和流媒体服务。
在这里，算法处理数据——如客户的过去购买记录以及关于公司当前库存和其他客户购买历史的数据——以确定向客户推荐哪些产品或服务。
3. 动态定价
机器学习还使公司能够根据不断变化的市场条件近乎实时地调整其产品和服务的价格，这种做法被称为动态定价。
4. 客户流失建模、客户细分、定向营销和销售预测
在许多组织中，销售和营销团队是机器学习的最频繁使用者，因为该技术支持他们的大部分日常活动。
5. 欺诈检测
机器学习的另一个重要商业用途是在欺诈检测中，特别是在银行和金融服务领域，机构使用它来警告客户其信用卡和借记卡可能存在欺诈行为。
6. 网络威胁检测
机器学习分析大量活动中的复杂模式以确定正常行为并识别异常的能力，也使其成为检测网络威胁的有力工具。
7. 优化
另一个跨行业和业务功能的用例是使用特定的机器学习算法来优化流程。
8. 决策支持
组织还使用机器学习来帮助他们做出更好的决策。
在Rackspace的调查中，受访者被问及他们期望从AI和ML计划中获得哪些好处。改善决策排在创新、降低成本和提高性能之后，位列第四。
专家指出，决策支持系统（DSS）还可以帮助降低成本并增强性能，确保员工做出最佳决策。
为了支持决策制定，ML算法在历史数据和其他相关数据集上进行训练，使它们能够分析新信息，并以人类无法匹敌的规模和速度运行多个可能场景。然后，算法会提出最佳行动方案的建议。
在医疗保健领域，DSS可以协助临床医生诊断患者、阅读和解释医学成像和诊断扫描，并制定治疗方案。
在农业领域，基于机器学习的决策支持工具结合气候、能源、水资源、资源和其他要素的数据，指导农民进行作物管理决策。
在商业运营中，DSS可以帮助管理团队预测趋势、识别问题并加快决策速度。
机器学习成为商业竞争关键技术，各行业高管纷纷加大投入
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机器学习已成为各行业高管竞相投入的关键技术，支持广泛的业务流程并推动决策优化。本文介绍了机器学习的四大优势及常见商业用例，包括聊天机器人、推荐引擎、动态定价等。
五种机器学习技术如何应用于商业领域。
9. 预测性维护
格罗斯说，为预测性维护提供动力是机器学习的另一种长期应用。
公司的机器学习系统会从许多不同的来源获取数据——历史运营数据、来自物联网设备的性能数据、供应链数据和市场预测信息——以预测对设备进行维护的最佳时间。
预测性维护不同于预防性维护，因为预测性维护可以根据多个因素精确确定应在何时进行何种维护。例如，它可以结合市场条件和员工可用性来确定进行维护的最佳时间。
这通过将不必要的维护或设备生命周期早期不必要的工作安排最小化，从而最大化对设备的投资，同时减少任何设备停机时间的影响。
格罗斯说，航空公司、农民、矿业公司和运输公司都使用机器学习进行预测性维护。
与此同时，一些公司正在使用预测性维护来创建新服务，例如向购买其设备的客户提供预测性维护调度服务。
10. 监控和质量保证
IT服务公司Globant北美首席技术官尼古拉斯·阿维拉（Nicolas Avila）表示，机器学习以人类无法匹敌的规模、速度和水平理解和区分数据中的模式，使该技术特别适用于监控需求和质量保证。
他举了一个例子，说明如何使用机器学习来监控供应链运营，该技术不断分析模式，以识别任何偏离正常参数的内容，从而可能表明需要注意的问题。
阿维拉说：“它能够突出任何看起来不对劲的东西。”
与此同时，深度学习、神经网络和计算机视觉等机器学习技术类型可用于更有效地监控生产线和其他工作场所产出，以确保产品符合既定的质量标准。
11. 情感分析
在情感分析中，机器学习模型会扫描和分析人类语言，以确定所展示的情感基调是积极的、消极的还是中性的。机器学习模型还可以被编程为对情感进行评级，例如从1到5。
公司经常使用情感分析工具来分析客户评论的文本，并评估客户在与公司互动中所展示的情感。
丰特西拉说，情感分析还使公司能够更恰当地响应客户的需求。
例如，在呼叫中心使用情感分析可以帮助识别客户的语气，并将该分析与其他系统（如聊天机器人或人类代理的决策支持系统）共享，以便根据这些情感调整响应或建议的脚本。
12. 信息提取
使用自然语言处理、光学字符识别和智能字符识别等机器学习技术构建的信息检索和信息提取系统可以自动从文档中识别关键的结构化数据片段，即使这些信息以非结构化或半结构化格式保存。
丰特西拉说，该技术还可以与语音转文本过程一起使用。
机器学习的这种用途提高了文档处理的效率和准确性。它还将人类人才从通常单调重复的工作中解放出来。
编辑注：本文于2024年6月更新，以提供最新的研究数据并改善读者的阅读体验。
Mary K. Pratt是一位屡获殊荣的自由职业记者，专注于报道企业IT、网络安全管理和战略。
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