Dată fiind utilitatea lor în activitățile zilnice ale unei companii, soluțiile de tip machine learning sunt din ce în ce mai apreciate și mai cunoscute, rata de creștere a cerinței pentru ele fiind resimțită sub forma unor aplicații custom prin platforma Softlead. Pornind de la o creștere a adopției cybersecurității, la siguranța publică, de la analiza Big Data, la eficientizarea serviciilor pentru clienți și chiar realizarea unor previziuni, algoritmii de tip machine learning se adaptează cerințelor specifice organizației și ocupă o poziție vizibil mai puternică în direcția evoluției software.
Ce înseamnă machine learning:
Machine learning reprezintă tipul de inteligență artificială care le redă PC-urilor și dispozitivelor abilitatea de a învăța în mod autonom. Fără a fi, astfel, special programați în acest sens, algoritmii machine learning se focusează pe dezvoltarea programelor informatice în direcția deprinderii capacității de creștere, adaptare și schimbare, fie pe baza experienței deja dobândite, fie prin trasarea unor deducții potrivite datelor furnizate.
Soluțiile care au la bază această învățare automatizată dezvoltă oportunități multiple pentru companii, în special dacă acestea doresc să funcționeze optim și eficient, atât pe plan intern, precum și extern, în atragerea și menținerea relației cu viitorii clienți sau cei actuali. Multe dintre rețelele sociale, spre exemplu, utilizează machine learning pentru a-și personaliza conținutul și a recunoaște diferite informații.
Care sunt industriile unde soluțiile machine learning sunt cel mai des utilizate:
- Companiile web
- Serviciile de securitate
- Retailerii
- Instituțiile financiare
- Instituțiile juridice
- Instituții lemedicale
- Smart houses
O soluție de tip machine learning poate identifica modele sau structuri pe care oamenii, în mod normal, le-ar trece cu vederea sau nu ar fi capabili să le găsească atât de repede într-o cantitate uriașă de date. Organizațiile utilizează machine learning pentru a face noi descoperiri, dar și pentru a identifica și remedia anumite probleme, într-o modalitate rapidă și eficace.
11 motive pentru care o soluție de tip machine learning este utilă în cadrul companiilor:
- Protecţia împotriva programelor spion şi a altor aplicaţii software dăunătoare (malware), prin parcurgerea, înțelegerea și apoi respingerea milioanelor de fișiere dăunătoare.
- Realizarea unor descoperiri importante în sistemul medical, precum caracteristici ale bolilor, motive care au dus la anumite tratamente, predicții.
- Înțelegerea documentelor juridice (legi, contracte, convenții etc.), prin parcurgerea acestora și transpunerea lor într-un limbaj pe care să îl înțeleagă și o persoană nespecializată în domeniu.
- Prevenirea fraudei și spălării de bani la nivel înalt, astfel încât o companie să poată discerne între vendori și achizitori frauduloși sau legitimi.
- Îmbunătățirea cybersecurității, prin monitorizarea traficului dintre PC-uri și servere, identificarea posibilului comportament anormal și minimalizarea impactului acestuia, raportarea eventualelor probleme, în scopul protejării sistemului, ca întreg, și a datelor despre companie și clienții ei.
- Crearea unei strategii inteligente de a concura, datorită monitorizării performanțelor competitiorilor, prin analizarea datelor despre aceștia, identificarea credibilității informațiilor și utilizarea lor în beneficiul propriu.
- Micșorarea fraudei pe platformele de Ecommerce, prin gestionarea corectitudinii și legitimității tranzacțiilor într-un mod cât mai precis, înainte ca produsele să fie trimise, în scopul evitării întârzierii acestora, la destinatar.
- Îmbunătățirea și fluidizarea metodelor de verificare din punct de vedere public (controale la intrarea pentru un concert, la aeroport, pe stadion etc., unde oamenii sunt scanați de sistemele și gărzile de securitate), unde o machine learning se poate adapta cu siguranță la schimbările de sezon, care să explice folosirea unei valize mai mari, a unui tip diferit de îmbrăcăminte sau a unui anumit dispozitiv, care nu ascund sau produc consecințe negative.
- Îmbunătățirea calității serviciilor pentru client, prin identificarea clienților care folosesc pentru prima oară un produs și aceia care au mai multă experiență și pentru care se permite o personalizare a comunicării și ofertei. De asemenea, algoritmii pot recunoaște și veni cu soluții în mod proactiv, dacă utilizatorul va avea o anumită problemă (spre exemplu, adăugarea produsului la coșul de cumpărături virtual, care ar putea fi rezolvat printr-un pop-up care să ofere asistență virtuală sub formă de chat).
- A fi cu un pas înaintea celeilalte părți care se află în litigiu, în fața unui organ de jurisdicție. Juriștii trebuie să treacă (de obicei, manual) prin volume mari de date în scopul construirii unor cazuri solide. Această activitate le poate lua de la săptămâni, până la luni, fără înainte de a ajunge efectiv la realizarea unei strategii eficiente. Machine learning poate contribui la optimizarea procesului și identifica detalii semnificative, pe care jurișii le-ar putea trece, din greșeală, cu vederea.
- Data mining – analize predictive bazate pe colectarea de date (Big Data), ce pot ajuta companiile să afle mai multe informații despre tendințele de comportament ale clienților (care sunt moodulele pe care ei le folosesc cel mai des, produsele achiziționate în mod constant, care dintre utilizatori sunt mai implicați etc.), pe care să le folosească în scopul îmbunătățirii serviciilor și produselor și personalizării unor oferte, în scopul atingerii obiectivelor de business și menținerii unei relații mutual benefice.
