Как машинное обучение помогает в бизнесе

Искусственный интеллект долго преподносился как инновационная технология на презентациях и отраслевых конференциях. На практике же работало только одно из его направлений — машинное обучение. Хотя о нём не говорят повсюду, оно способствовало росту популярности искусственного интеллекта. Уточним, что это такое и как его можно использовать в интересах бизнеса.

Что такое машинное обучение

Машинное обучение — это дисциплина, а не технология, хотя иногда его так называют. Дисциплина возникла в 1959 году, тогда же учёный Артур Самуэль придумал такой термин. В то время он означал способность компьютеров учиться без традиционного программирования новых навыков.

Что значит обучение? Подразумевается, что к компьютерным моделям применяют методы, с помощью которых они обрабатывают предоставленные данные и учатся на них. Чаще всего используются такие методы машинного обучения:

• с учителем (или контролируемое);
• без учителя (или неконтролируемое);
• с частичным привлечением учителя (или полуавтоматическое);
• с подкреплением.

Затем модели самостоятельно применяют полученные знания на практике, например, при принятии решений или создании прогнозов, а также совершенствуются по мере обретения опыта. Главная цель — позволить компьютерам автоматически обучаться без вмешательства человека и корректировать действия в соответствии с требуемыми задачами и результатами.

Чем машинное обучение полезно в бизнесе

Использование машинного обучения позволяет компаниям легче адаптироваться к меняющимся условиям рынка, улучшать бизнес-операции, лучше понимать нужды потребителей. У нас, как разработчиков финтех-решений, есть опыт создания ML-алгоритмов, которые потом применялись в финансовой аналитике. Наши приложения использовались как для простых задач (анализ затрат и прогнозирование расходов), так и сложных (выявление отмывания денег и алгоритмическая торговля).

Подобные сценарии использования часто опираются на анализ исторических данных, чтобы можно было точнее прогнозировать будущие результаты. Точность этих прогнозов зависит от входных данных и созданного алгоритма. Например, для прогнозирования расходов компании хватит простого алгоритма, работающего с небольшим набором данных. Однако для чего-то посложнее, например, для алгоритмической торговли, модель придётся обучать на десятилетиях данных, со множеством модификаций и ревизий.

Точные прогнозы помогают компаниям управлять общими расходами, повышать рентабельность, своевременно выходить на рынок. А аналитика с автоматизацией приводит к экономии затрат.

Когда стоит внедрять машинное обучение

Небольшие компании выполняют большой объём работы при ограниченных ресурсах, что делает ИТ-решения ценными для них. Однако большинство бизнесменов игнорируют технологии, считая их недоступными по цене. Они ошибаются во многих случаях, в том числе в отношении направлений искусственного интеллекта. Это 20 лет назад услуги машинного обучения считались технически сложными и дорогими, а сегодня они доступны любым компаниям. Техногиганты и облачные провайдеры даже запустили ML-платформы, которые позволяют бизнесу любого размера создавать свои приложения на основе данных.

Машинное обучение может понадобиться вашей компании не в какой-то подходящий период, например, когда бизнес дорастёт до определённого уровня, а в зависимости от задач, которые надо выполнять уже сегодня. Подумайте, стоит ли автоматизировать с помощью машин подобные задачи:

• Следить за финансовым состоянием компании.
• Ускорить время выхода на рынок и окупаемость инвестиций.
• Совершенствовать рабочие процессы.
• Повысить гибкость и производительность.
• Оценивать риски при трудозатратах.
• Делегировать административные задачи голосовому помощнику.
• Обрабатывать документы с помощью искусственного интеллекта.
• Получать маркетинговые инсайты в реальном времени.
• Бороться с рекламным мошенничеством.
• Обнаруживать нарушения безопасности и кражи.
• Защищаться от фишинговых атак.

Если что-то из этого касается вашего бизнеса и у вас есть достаточные объёмы данных, то внедрение машинного обучения будет выгодным. Нужно только адаптировать алгоритмы к вашим процессам, в чём мы поможем, если напишете нам.