Mejorar la experiencia del usuario, facilitar las tareas, reducir tiempos, costos y recursos son algunas de las ventajas que reporta esta tecnología a las organizaciones. ¿Tenés idea de todo lo que podés automatizar en tu compañía? Estos tips pueden ayudarte a repensar el negocio.
1. Comportamiento del cliente predilecto: El Machine Learning o aprendizaje automático (ML) está siendo utilizado por compañías de todo el mundo. Y es que al observar los patrones de compra y navegar a través de los historiales de compra, las empresas pueden ofrecer un mejor producto o servicio personalizado a clientes individuales y mejorar los pronósticos de demanda.
2. Recomendaciones de productos: En el comercio electrónico, los algoritmos ML se pueden utilizar para motivar la compra del producto. Al combinar con un gran inventario de productos, se puede usar el aprendizaje automático para identificar patrones ocultos y agrupar cosas similares. Estos productos pueden ser sugeridos a los clientes.
3. Mejorar la estrategia de marketing: ML puede generar una gran cantidad de datos en tiempo real para que sea más relevante y útil. Los datos recibidos del análisis del comportamiento del cliente se pueden utilizar para realizar cambios apropiados en la estrategia de marketing y ventas de una empresa, que incluyen ventas adicionales y ventas cruzadas.
4. Asistencia para el ingreso de datos: El modelado predictivo y los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a simplificar el proceso de documentación de una empresa, eliminando los riesgos relacionados con el ingreso manual de datos. La fórmula se puede utilizar para automatizar el proceso de entrada de datos y finalmente, permitir que los recursos especializados se centren en tareas importantes y creativas.
5. Análisis financiero: La detección de fraudes demuestra ser un obstáculo importante en el sector financiero actual. ML puede ayudar no solo a encontrar, sino también a predecir el fraude en un gran volumen de transacciones mediante la aplicación de tecnologías de computación cognitiva a datos sin procesar. En la cartera monetaria, ML también puede ayudar en la gestión de riesgos, predicciones de inversión, mejorar el servicio al cliente y desplegar asistentes digitales, gestión de préstamos y medidas de seguridad, entre otras cosas.
6. Predicción y tratamiento médico: El sector sanitario es como la mina de oro de los datos y más cuando los datos mejoran el modelo de aprendizaje automático. Si se aplica bien en el sector farmacéutico y de medicamentos, podría conducir a un mejor diagnóstico de enfermedades, un tratamiento personalizado, una mayor eficiencia de la investigación y ensayos clínicos, registros de salud inteligentes, predicción de brotes y mejores medidas de control.
7. Detectar intrusiones de red: Además, al predecir comportamientos complejos de los clientes, la minería de datos también se puede usar para predecir patrones en las intrusiones de red, y en consecuencia, eliminarlos.
8. Reconocimiento de imagen: El reconocimiento de imágenes se refiere a la tecnología que identifica individuos, ubicaciones, logotipos, etc. Al usar ML, recopila y procesa datos de alta dimensión de todo el mundo en información numérica y simbólica. Implica la extracción de datos, el reconocimiento de patrones y el descubrimiento de conocimientos de bases de datos. La tecnología de reconocimiento de imagen habilitada para ML es utilizada por varias industrias como seguridad, comercio electrónico, automotriz, juegos, etc.