Các doanh nghiệp đang áp dụng Machine Learning ngày càng nghiều và lý do tại sao thì rất rõ ràng. Từ việc cải thiện quan hệ với khách hàng đến nâng cao năng suất, Machine Learning đang mở ra những cách thức mới để hoàn thành công việc kinh doanh và giúp các doanh nghiệp tìm thấy lợi thế cạnh tranh của mình.
Machine Learning là hoạt động phân tích dữ liệu để tìm các hình mẫu ẩn bên trong có thể rất hữu ích cho việc phát triển các dự đoán về hiệu suất trong tương lai. Dưới đây là một số lợi ích chính của Machine Learning trong kinh doanh.
Hỗ trợ khách hàng
Hỗ trợ khách hàng là một trong những lĩnh vực chính mà Machine Learning đang mang lại lợi ích cho hoạt động kinh doanh. Doanh nghiệp hiện đang sử dụng Machine Learning để theo dõi dữ liệu về khách hàng của họ, phát triển các bức tranh chính xác hơn về sở thích của người tiêu dùng và thông báo cho các nỗ lực hỗ trợ khách hàng.
Bằng cách cho phép các doanh nghiệp hiểu khách hàng của họ ở mức độ sâu hơn, Machine Learning giúp các nhóm hỗ trợ giải quyết các mối quan tâm của khách hàng theo cách chủ động hơn. Ngày nay, nhiều tổ chức đang sử dụng Machine Learning để xác định những khách hàng có khả năng gặp sự cố và đề xuất cách giải quyết những vấn đề đó trước khi khách hàng liên hệ. Nhiều nhà bán lẻ trực tuyến đang sử dụng chương trình Machine Learning để giúp khách hàng thông qua quá trình mua hàng với mục đích giảm bớt các giao dịch mua hàng bị bỏ rơi.
Machine Learning cung cấp thông tin cho nhiều công cụ được sử dụng trong các Call Center.
Bảo trì dự báo
Bảo trì dự đoán (Predictive maintenance) là một trong những lợi ích mạnh mẽ nhất của Machine Learning trong kinh doanh. Ngày nay, các công ty trong các lĩnh vực từ sản xuất đến dầu khí đang sử dụng bảo trì dự báo để giữ cho máy móc của họ hoạt động bình thường. Thiết bị này là mạch máu chính của các loại doanh nghiệp này, vì vậy bất kỳ thời gian downtime nào cũng có thể gây tốn kém chi phí. Đó là lý do tại sao họ đã đầu tư rất nhiều vào việc duy trì và vận hành máy móc.
Bảo trì dự báo hoạt động bằng cách giám sát các luồng dữ liệu do thiết bị tạo ra. Điều này thiết lập một hồ sơ cơ sở mô tả các hoạt động bình thường. Khi dữ liệu bắt đầu thay đổi so với đường cơ sở này, nó có thể là dấu hiệu của một vấn đề tiềm ẩn. Cung cấp đủ dữ liệu và thời gian, các thuật toán bảo trì dự đoán có thể học cách phát hiện các vấn đề cơ học cụ thể, nhắc nhở nhóm làm việc khắc phục sự cố trước khi hoạt động tạm dừng.
Tự động hóa công nghiệp và tự động hóa quy trình
Tự động hóa thường được coi là một trong những lý do chính để áp dụng Machine Learning. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ, doanh nghiệp có thể giảm thiểu sai sót của con người và giải phóng lực lượng lao động của họ để tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị hơn.
Trong môi trường công nghiệp, điều này nghĩa là lập trình cho máy móc (bot, robot) để thực hiện một tác vụ nào đó. Càng ngày những con robot này càng được cung cấp một lớp Machine Learning để giúp chúng thực hiện nhiệm vụ một cách thông minh hơn. Khả năng nhận dạng hình ảnh và thị giá qua máy tính (computer vision) cho phép robot điều hướng thế giới vật lý, giúp chúng thực hiện những việc như phân loại lô hàng và di chuyển các pallet.
Machine Learning cũng đang giúp các con bot tự động hóa các tác vụ trong thế giới ảo. Hiện tại, tự động hóa quy trình bằng robot, hay RPA, là một trong những xu hướng mạnh mẽ nhất trên thị trường tự động hóa. Các bot này, có thể được lập trình để thực hiện các tác vụ cụ thể, đang ngày càng bổ sung thêm một lớp Machine Learning, cho phép chúng học những cách tốt hơn, nhanh hơn để hoàn thành nhiệm vụ với ít lỗi hơn. Các tác vụ có đầu vào và đầu ra rõ ràng, như nhập dữ liệu, là những ứng cử viên hàng đầu để tự động hóa bằng các công cụ RPA. Nhưng các thuật toán thông minh cũng cho phép RPA thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn. Các công cụ nhận dạng hình ảnh hiện giúp bot có thể quét dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như ảnh biên nhận, để làm những việc như tự động tạo báo cáo chi phí.
Dự báo
Machine Learning có thể giúp dự báo chính xác hơn trong rất nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Các nhà bán lẻ đang sử dụng các công cụ dự báo Machine Learning để cải thiện dự đoán nhu cầu của khách hàng; các công ty tài chính đang sử dụng nó để dự đoán hiệu suất tương lai của cổ phiếu; các công ty trong chuỗi cung ứng đang sử dụng nó để dự đoán cách nhanh nhất để đưa hàng hóa đến tay người tiêu dùng.
Lợi ích của Machine Learning là rất rõ ràng. Nếu bạn biết những điều kiện nào có thể xảy đến với mình, bạn có thể đáp ứng theo cách mang lại cho bạn lợi thế cạnh tranh so với các doanh nghiệp khác. Đó là lý do tại sao các công cụ dự báo đã trở nên rất phổ biến trong doanh nghiệp.
Cải thiện điều kiện làm việc
Đã có rất nhiều lời bàn tán khi ngày càng có nhiều công ty áp dụng AI và Machine Learning về việc mất việc làm. Nhiều người tin rằng những công nghệ này sẽ tự động hóa công việc trên quy mô lớn. Tuy nhiên, trong khi một số loại công việc đã bị mất, thì về tổng quan Machine Learning đang thay đổi cách các loại công việc được tạo, thay vì loại bỏ chúng. Và đây có thể là một điều tốt đẹp đối với người lao động, và đặc biệt là lao động phổ thông.
Những công việc này có khả năng tồn tại trong quá trình tự động hóa Machine Learning.
Machine Learning tốt nhất trong việc tự động hóa các tác vụ đơn giản và lặp lại. Đây là những quy trình có các bước được xác định rõ ràng và kết quả mong đợi. Đây cũng là những quá trình mà người lao động có xu hướng không thích thú. Chúng nhàm chán, lặp đi lặp lại và tốn thời gian. Khi các doanh nghiệp chuyển giao những công việc này cho máy móc, họ thường không loại bỏ nhân công của mình. Thay vào đó, họ cho phép nhân viên của mình dành thời gian cho những nhiệm vụ chiến lược hơn để tăng thêm giá trị. Vì vậy, mặc dù bóng ma mất việc do Machine Learning chưa biến mất hoàn toàn, nhưng nó vẫn chưa tạo ra tác động đáng kể, và thậm chí còn mở ra cơ hội cho những người lao động phổ thông lâu nay.