5 måter maskinlæring påvirker bedrifter på

Det er ikke uvanlig å høre folk fordømme fremveksten av maskinlæring og klage over den potensielt skadelige innvirkningen på bedrifter både store og små. Det er heller ikke vanskelig å se hvor de kommer fra. I lengste tid har maskinlæring og fremveksten av kunstig intelligens blitt fremstilt som et skummelt, jobbstjelende, menneskeutslettende fenomen som vil erstatte oss alle en dag. Dette er imidlertid ikke sannheten i det hele tatt. I virkeligheten er maskinlæring et nyttig verktøy som tar over repeterende oppgaver for å frigjøre tid og plass for ansatte og bedrifter til å bruke mer tid på mye viktigere ting. Her er bare en håndfull eksempler på maskinlæring i aksjon.

Implementering av automatiserte markedsføringskampanjer

En av de vanskeligste delene av annonsering – spesielt nettannonsering, der publikum er mye større enn de som kjører forbi et enkelt skilt eller går forbi et enkelt skilt i en bedrifts hjemby – er å bestemme hvem nøyaktig målgruppen er og hvordan du kan nå dem best. Takket være maskinlæring kan bedrifter implementere automatiserte markedsføringskampanjer for bedre å bestemme målgruppen, kommunisere mer effektivt med dem og mer effektivt bringe dem inn som nye kunder.

Gjennom denne implementeringen av maskinlæring kan markedsførere bruke tid og krefter på å lage kampanjer som henvender seg direkte til målgruppen deres i stedet for å måtte bruke den tiden og kreftene på å bestemme målgruppen i utgangspunktet. Ikke bare er det en stor tidsbesparelse, det er også et viktig verktøy for både bedrifter og markedsførere.

Forenkling av rekrutterings- og ansettelsesprosessen

Hvis du syntes jobbsøkingsprosessen var vanskelig, vent til du havner på den andre siden av den – rekrutterings- og ansettelsesprosessen er utrolig anstrengende for bedrifter, ikke bare fordi de må gjennomføre dager og uker med intervjuer, men også fordi de må sortere gjennom utallige CVer for å identifisere hvem de faktisk ønsker å intervjue i utgangspunktet. I det siste har maskinlæring blitt brukt for å forenkle denne rekrutterings- og ansettelsesprosessen ved automatisk å sortere gjennom CV og følgebrev for å luke ut kandidater som ikke passer regningen.

Ved å bruke maskinlæring for denne prosessen, trenger ikke rekrutterere og leietakere å trette seg ut av å dykke ned i en haug med CVer og følgebrev, og kan spare all innsats for selve intervjuene. Det er en stor tidsbesparelse, og det bidrar også til å forhindre utilsiktede forglemmelser.

Forbedre kunderelasjoner

De som jobber i kundeservicebransjen må utvise ekstrem tålmodighet og et ekspertnivå av kunnskap for å både håndtere misfornøyde kunder og hjelpe dem med å løse det problemet de står overfor. Dette gjelder spesielt når du har å gjøre med kunder som stiller spørsmål som enkelt kan besvares via virksomhetens nettside eller FAQ. På grunn av dette har bedrifter begynt å bruke maskinlæring for å forbedre sine kunderelasjoner.

Kundeservice forsterket med maskinlæring bruker verktøy som kunstig intelligente chat-bots som første forsvarslinje, for å si det sånn: Kunder vil snakke med AI-boten først, og hvis spørsmålet deres ikke kan besvares, vil de bli henvist til en representant. Dette er en enorm ressurs for de som bruker mesteparten av dagen på å svare på enkle spørsmål som tetter opp kundeservicetelefonen, noe som gjør det vanskeligere for de med mer komplekse samtaler å komme gjennom.

Forbedre sikkerhetstiltak

Uansett størrelsen på virksomheten er cybersikkerhet og cybersikkerhetstrusler en veldig reell bekymring. Så lenge finansiell informasjon og andre personopplysninger er på internett, vil det være nettkriminelle med den hensikt å ta den og utnytte den for egen personlig vinning. Når det er sagt, er det ikke alltid lett å forhindre at disse angrepene skjer – uansett om du er en liten bedrift eller et stort selskap. Heldigvis jobber maskinlæring for å forbedre sikkerhetstiltakene på nettet som aldri før.

Ved å vite hvordan man selv justerer og tolker nøkkelmønstre, kan maskinlæring og kunstig intelligent sikkerhetsprogramvare fungere sammen for å identifisere og helt forhindre svindel fra å oppstå på en bedrifts nettside. Det har blitt en må-ha innovasjon for enhver bedrift som driver virksomhet på nettet.

Finne (og korrigere) feil i sanntid

Selv den minste feil kan ha en enorm innvirkning på en bedrift – fra en feilplassert desimal på et viktig finansielt dokument til en skrivefeil i en juridisk kontrakt til en enkel feil i driftstiden, disse små lappene er bare en del av det å være menneske, men de kan også ha en veldig reell og veldig alvorlig effekt. Ved hjelp av maskinlæring og kunstig intelligens kan disse feilene faktisk bli funnet og rettet i sanntid.

Maskinlæring er designet for å identifisere mønstre og gjenkjenne algoritmer, noe som betyr at den kan implementeres i virksomhetens økonomi eller virksomhetens nettsted og varsle deg om disse feilene i datasettet ditt etter hvert som de oppstår. Dette kan være en ekte livredder for bedrifter, for å si det mildt.