Machine Learning или Машинное обучение – это методика анализа данных, которые позволяют искусственному интеллекту самостоятельного обучаться посредством решения массива сходных задач.

Недавно мы уже говорили о том, как ИИ может помочь в развитии бизнеса. Рассказываем, как машинное обучение улучшает работу в самых разных областях.

Производство: уменьшение случаев простоев и автоматизация промышленности

Снижение количества случаев простоев. В промышленности эта проблема приводит к большим финансовым потерям. Использование машинного обучения уменьшает вероятность возникновения сбоя: собираются статистические данные с индикаторов на оборудовании, чтобы проанализировать частые причины простоев. В дальнейшем это дает возможность заблаговременно предупреждать о возникновении сбоя.

Создание системы управления производством. Машинное обучение (МО) и индикаторы на оборудовании помимо узконаправленных задач помогают следить за качеством работы всего производства в целом:

• с помощью анализа причин снижать процент брака;
• сокращать расходы благодаря уменьшению используемого материала;
• автоматизировать и оптимизировать определенные этапы производства;
• следить за загруженностью оборудования, его физическим состоянием.

Обнаружение угроз безопасности. МО делает производство безопаснее, так как способно находить даже самые мелкие изменения в работе оборудования и предупреждать о возможных опасных сбоях.

Финансы: снижение рисков и борьба с махинациями

Оценка рисков. Часто в оценке кредитоспособности клиента банка участвует менеджер, и, как следствие, велика вероятность ошибки. Например, подтверждение кредита неплатежеспособному и отказ тем, кто в состоянии их платить. Плюс на такой анализ человеком тратиться много времени.

Машинное обучение на основе статистических данных клиентов (выдавались ли ранее кредиты, выплачены они или нет и т.д.) ускоряет процесс рассмотрения заявки, автоматизирует выдачу кредитов.

Борьба с махинациями. Благодаря тому, что алгоритм можно научить определять признаки мошеннических операций и блокировать их, снижается риск потери денег банками и их клиентами.

Медицина: увеличение лояльности и постановка диагноза

Повышение клиентоориентированности. Связь очевидна: машинное обучение ускоряет процесс регистрации пациента, соответственно уменьшает ожидание в очереди, облегчает работу врачам и повышает уровень лояльности пациентов.

Диагностика заболеваний. На основе диагностических данных и данных осмотра можно научить программу ставить диагноз пациенту. Причем скорость постановки диагноза актуально для скорой помощи.

Участие роботов в операциях. МО обучает медицинских роботов делать операции на основе анализа множества факторов.

Ритейл и маркетинг: анализ действий клиентов и управление товарными остатками

Прогноз действий клиентов, рассылка персональных предложений. Машинное обучение на основании анализа поведения покупателя может предсказать будущие действия: 

• определить время ближайшей покупки;
• понять любимые продукты и рекомендовать их;
• персонализировать акции и скидки, чтобы увеличить вероятность покупки.

Управление товарными остатками. МО на основании прогнозируемого спроса и анализа действий клиентов способно автоматизировать закупки, а именно что, когда и сколько закупать.

Логистика: уменьшение сбоев и минимизация используемых ресурсов

Экономия ресурсов. Главной статьей расходов в логистике является топливо. Машинное обучение помогает ее оптимизировать, например, адекватно сокращая количество транспорта без снижения производительности.

Минимизация сбоев в поставках. Машинное обучение способно предсказывать риски задержки транспорта, своевременно их предотвращать, а также на основании анализа всех имеющихся факторов корректировать время доставки товара.

В прошлом году количество компаний в Европе, США и Китае, которые использовали в работе машинное обучение, составило 34%. Эксперты считают, что к 2024 году их число вырастет на 8%.