Бизнесите могат да използват ML, за да коригират стратегиите си

Бизнесите могат да употребяват ML, с цел да поправят тактиките си за продажби
(снимка: CC0 Public Domain)

При толкоз обещания за капацитета на изкуствения разсъдък и машинното самообразование от ден на ден компании стартират да пробват тези нови технологии в търсене на най-хубавата допустима възвръщаемост на вложенията. Някои от най-често срещаните случаи на потребление на AI и ML в бизнеса включват разкриване на измами, оптимизация на продажбите, маркетинг и разбор на документи.

Усилията за внедряване на машинно самообразование, фокусирани върху оперативния разбор, могат да понижат разноските, да покачат успеваемостта и да усилят динамичността на пазара, споделя Стив Тайкаст, шеф данни и разбори в AIM Consulting, представен от. Бизнесите могат да употребяват ML, с цел да плануват краткосрочното и дълготрайното влияние върху продажбите и надлежно да поправят тактиката си, добавя Крейг Кели, вицепрезидент по разбори в Syntax.

Освен това световното е нещо, което добавя потребността от използването на машинно самообразование. „ Конкретен образец за това биха били фирмите, които създават персонални защитни средства – те могат по-добре да плануват съмненията в търсенето и да схванат по-конкретно къде най-вече ще са нужни дадени материали ”, споделя Кели.

Маркетинг

Маркетингът е една от областите, където може да помогне доста. Един образец за това може да е притежателят на хотел или хотелска верига, който употребява ML, с цел да проучва интереса към продуктите и услугите, които продава. Това ще му помогне да намира нови маркетингови принадлежности. Компанията-притежател на хотелите може да автоматизира процеса на препоръчване на добавки и екстри за гостите.

Процедурата лишава към три седмици, споделя Кристина Конели, шеф по данни и разбори в AIM Consulting, на база съответен план, осъществен в хотелска верига. Първоначалното съмнение на притежателя на хотела бързо изчезва, когато вижда, че рекомендациите дават резултат. „ Те осъзнаха, че в този момент имат време да изпълнят ролята на анализатор, което доста им оказва помощ ”.

Анализ на контракти

Друго поле за изява на ML е анализът на договорите. Това е потребно, да вземем за пример, за правни адвокатски фирми. Използвайки обработка на натурален език (NLP), може да „ прочете ” документите, насъбрана с времето, и резултатите. Сравнявайки всеки нов случай с наличната информация, той може да даде оценка какви са възможностите за триумф.

В тази област могат да се намесят и профилирани принадлежности за юридически разбор, които допълват системата за машинно самообразование.

Управление на контракти

Добро приложение на машинното самообразование е ръководството на контракти, по-специално автоматизирането на процеса на сключване. Софтуерната компания Conga оказва помощ на предприятията да автоматизират ръководството на виталния цикъл на договорите (CLM), в това число нуждата от голям брой подписи на книжен документ.

Платформата разрешава на потребителите на Salesforce да ръководят контракти непосредствено в приложението, като в същото време автоматизира CLM от основаването до последния автограф. Софтуерът също по този начин автоматизира отчитането, следенето и напомнянията.

Директорът по на Conga Айшлин Финеган споделя, че най-хубавият метод за потребление на ML е да се съпоставят технологиите със съществуващите процеси на компанията и да се построи индивидуализирана пътна карта за цифрова промяна. „ Ако имате по-програматичен метод, вие ще имате по-голям надзор ”, споделя тя.

Автоматизирането на договорния развой е изключително значимо в този момент, когато редица компании работят напълно отдалечено. „ Екипите по продажбите са в положение да генерират жизненоважни за бизнеса документи вкъщи си – и да ги показват бързо на клиентите ”, споделя тя.