Бритвина П.В.
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В БИЗНЕСЕ: ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ АНАЛИЗА ДАННЫХ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ *
Аннотация:
в статье рассматривается, как интеграция машинного обучения в бизнес-процессы может помочь компаниям сократить расходы на персонал, улучшить качество продуктов и услуг, прогнозировать спрос и управлять рисками.
Ключевые слова:
информационные технологии, машинное обучение, развитие, машинное обучение, бизнес-процессы, эффективность
Одним из ключевых преимуществ интеграции машинного обучения в бизнес-процессы является возможность автоматизации многих операций, что позволяет компаниям существенно сократить расходы на персонал и повысить эффективность работы. Например, в сфере финансовых услуг, машинное обучение может использоваться для автоматического анализа кредитных заявок и принятия решений о выдаче кредита. Это не только ускоряет процесс принятия решений, но и повышает точность оценки рисков.Еще одним преимуществом интеграции машинного обучения является возможность улучшения качества продуктов и услуг. Алгоритмы машинного обучения могут использоваться для анализа больших объемов данных, например, отзывов клиентов, что позволяет компаниям быстро выявлять недостатки своих продуктов и услуг и улучшать их.Интеграция машинного обучения также позволяет компаниям более точно прогнозировать спрос на свои продукты и услуги. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать исторические данные о продажах и прогнозировать будущий спрос, что позволяет компаниям более точно планировать свою деятельность и сокращать издержки.Еще одной областью, где машинное обучение может быть полезным инструментом, является управление рисками. Алгоритмы машинного обучения могут использоваться для анализа больших объемов данных и выявления потенциальных рисков, например, в сфере финансовых услуг. Это позволяет компаниям быстро реагировать на возможные угрозы и предотвращать финансовые потери.Наконец, интеграция машинного обучения в бизнес-процессы позволяет компаниям быстрее и точнее принимать решения. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие объемы данных и предоставлять бизнес-лидерам ценные инсайты, которые помогают принимать обоснованные стратегические решения. В результате, компании, которые осознанно используют машинное обучение в своей деятельности, могут получить значительное конкурентное преимущество и выйти на новый уровень эффективности.
Номер журнала Вестник науки №1 (70) том 4
Ссылка для цитирования:
Бритвина П.В. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В БИЗНЕСЕ: ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ АНАЛИЗА ДАННЫХ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ // Вестник науки №1 (70) том 4. С. 439 - 441. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/12652 (дата обращения: 17.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2024. 16+