Machine Learning
Πρόβλεψη αποτελεσμάτων με μεγαλύτερη ακρίβεια.
Λάβετε τις σωστές αποφάσεις για τη διαχείριση των εργασιών σας!
Τι είναι Machine Learning;
Η μηχανική μάθηση (ML) είναι ένας τύπος τεχνητής νοημοσύνης (AI) που επιτρέπει στις εφαρμογές λογισμικού να γίνονται πιο ακριβείς στην πρόβλεψη των αποτελεσμάτων χωρίς να είναι προγραμματισμένες να το κάνουν. Οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης χρησιμοποιούν ιστορικά δεδομένα ως είσοδο για να προβλέψουν νέες τιμές εξόδου.
Οι μηχανές προτάσεων είναι μια συνηθισμένη περίπτωση χρήσης για τη μηχανική εκμάθηση. Άλλες δημοφιλείς χρήσεις περιλαμβάνουν τον εντοπισμό απάτης, το φιλτράρισμα ανεπιθύμητων μηνυμάτων, τον εντοπισμό απειλών κακόβουλου λογισμικού, την αυτοματοποίηση επιχειρηματικών διαδικασιών (BPA) και την προληπτική συντήρηση.
Λύσεις μηχανικής μάθησης
01
CRM
Το λογισμικό διαχείρισης πελατειακών σχέσεων μπορεί να χρησιμοποιήσει μοντέλα μηχανικής εκμάθησης για να αναλύσει τα email και να ζητήσει από τα μέλη της ομάδας πωλήσεων να απαντήσουν πρώτα στα πιο σημαντικά μηνύματα.
02
ΠΡΟΒΛΕΨΗ ΚΑΤΑΝΑΛΩΣΗΣ
Η ομάδα μας δημιουργεί ακριβή μοντέλα Machine Learning για να προβλέψει την κατανάλωση σε έργα μεγάλης κλίμακας για μεμονωμένα άτομα, εταιρείες με βάση ιστορικά, γεωγραφικά, μετεωρολογικά, οικονομικά δεδομένα ή δεδομένα παραγωγικότητας.
03
ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΟ ΕΜΠΟΡΙΟ
Λήψη στοχευμένων αποφάσεωνσχετικά με τη διαχείριση αποθεμάτων. Βελτίωση παραγγελιών σύμφωνα με τη ζήτηση της αγοράς και των καταναλωτών.
Αύξηση της συνολικής αποτελεσματικότητας των υλικοτεχνικών και επιχειρησιακών διαδικασιών.
Διασύνδεση με πλατφόρμες μάρκετινγκ για την απευθείας διάθεση προϊόντων που απευθύνονται σε συγκεκριμένους καταναλωτές.
04
ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ
Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν στη χρηματοοικονομική ανάλυση για απλές εργασίες, όπως η πρόβλεψη δαπανών της επιχείρησης και η εκτέλεση ανάλυσης κόστους. Πολύπλοκες εργασίες όπως αλγοριθμική διαπραγμάτευση και ανίχνευση απάτης. Όλες αυτές οι περιπτώσεις χρήσης βασίζονται στην ανάλυση ιστορικών δεδομένων για την ακριβή πρόβλεψη των μελλοντικών αποτελεσμάτων. Η ακρίβεια αυτών των προβλέψεων μπορεί να κυμαίνεται ανάλογα με τον αλγόριθμο ML και τα παρεχόμενα δεδομένα.
05
ΤΙΜΗ ΠΡΟΪΟΝΤΩΝ
Οι εταιρείες μπορούν να χρησιμοποιήσουν ιστορικά δεδομένα τιμών και άλλα σύνολα δεδομένων για να μάθουν πώς ορισμένες συνθήκες επηρεάζουν τη ζήτηση αγαθών και υπηρεσιών. Οι πληροφορίες από τους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης βοηθούν τις επιχειρήσεις να τιμολογούν δυναμικά τα προϊόντα τους ανάλογα με πολλούς παράγοντες, βοηθώντας στη μεγιστοποίηση των εσόδων τους.