使机器学习为您的企业服务的5个理由

对机器学习的需求激增。这种增长的推动力不仅是由“中级采用者”在看到早期采用者受益于机器学习后认识到机器学习的巨大潜力，还得益于机器学习技术本身的不断改进。现在肯定地说机器学习是根据像摩尔定律这样的可预测框架发展的，现在还为时过早。摩尔定律是关于计算能力的著名训诫，已经持续了近50年，直到最近才开始显示出紧张的迹象。但是，该行业显然正在快速发展。

随着机器学习算法变得越来越聪明，越来越多的组织想到将这项强大的技术集成到他们的流程中，您的企业也该考虑将机器学习付诸实践了。

首先，考虑收益和成本。您的企业很可能会充分利用这五个理由中的至少一个来采用机器学习，无论是驯服看似无限量的非结构化数据还是最终个性化您的营销活动。

1.用有限的资源驯服大量的非结构化数据

机器学习的最著名用例之一是处理的数据集太大，传统的数据处理方法无法处理。随着数据变得更易于生成，收集和访问，这一点变得越来越重要，特别是对于小型B2C企业而言，这些企业通常处理的交易和客户数据超出了有限资源所能管理的范围。

您如何使用机器学习来处理和“驯服”您的数据将取决于您希望从该数据中获得什么。您是否需要帮助做出更明智的产品开发决策?为了更好地向您的客户推销?要获得新客户?分析可以改进的内部流程?机器学习可以解决所有这些问题，甚至更多。

2.自动化日常任务

机器学习的最初承诺是效率。即使其用途已超出单纯的自动化，它仍然是一项核心功能，也是最可行的商业用例之一。使用机器学习自动执行日常任务，节省时间和更有效地管理资源，对于有效地执行此任务的企业来说，具有非常诱人的副作用：减少开支和增加净收入。

机器学习可以自动化的任务列表很长。与数据处理一样，如何将机器学习用于流程自动化将取决于哪些功能对您的时间和资源造成最大的拖累。

需要想法吗?当用于自动数据分类，报告生成，IT威胁监控，丢失和欺诈预防以及内部审计时，机器学习已显示出令人鼓舞的现实结果。但是可能性确实是无止境的。

3.提高营销个性化和效率

机器学习是营销活动中强大的力量倍增器，几乎可以实现无穷无尽的消息传递和购买者资料排列，无需完全的撰稿人或宣传人员，就可以开启完全个性化营销的大门。

对于没有太多营销专业知识的小型企业而言，特别令人鼓舞的是，机器学习的潜力已融入到日常的顶级数字广告平台中，即Facebook和Google。您无需训练自己的算法即可在下一个微定位广告系列中使用此技术。

4.应对业务趋势

机器学习还证明了其在检测大数据集中趋势方面的价值。这些趋势通常对于人类来说太微妙了，或者也许数据集太大，以至于“哑巴”程序无法有效处理。

无论机器学习在此领域取得成功的原因是什么，其潜在的好处一目了然。例如，许多中小型企业使用机器学习技术来预测和减少客户流失，寻找客户正在考虑竞争对手的迹象，并以更高的成功概率触发保留过程。

在其他地方，各种规模的公司都在将机器学习集成到他们的招聘过程中变得越来越自在。通过加强以人为主导的聘用和晋升方面的现有偏见，较早的算法弊大于利，但较新的模型能够抵消隐性偏见并增加获得公平结果的机会。

5.加快研究周期

在研发部门中推出的机器学习算法就像一群超级聪明的实验室助手一样。随着越来越多的企业发现机器学习可以在实验室内外使用的能力，他们对使用它消除一些令人沮丧的反复试验感到更加自信，这些反复试验会延长研究周期并增加开发成本。机器学习不会很快取代研发专家，但是它确实使他们能够更有效地利用他们的时间。可能会产生更多更好的创新。

如果已经部署了机器学习的竞争对手企业的经验为您提供了自己的经验指南，那么这个问题的答案是肯定的。

更加有趣的问题是如何选择使机器学习适合您的企业。这引发了另一个问题，关于您的机器学习过程将带来哪些操作和结构变化。这些变化(包括减少裁员人数或结束整个业务范围)可能会在短期内带来痛苦，即使它们从长远来看可以增强您的企业实力。

就像所有提高运营效率并消除低价值工作的重大创新一样，机器学习并不能平等地使所有人受益。负责这些算法的人员必须使过渡尽可能有序而轻松。似乎机器学习还无法完成某些事情……。

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