機器學習，其中軟件算法使用數據和人工智能來改進經驗，已成為企業的強大工具。但是公司用它做什么呢？在這里，我們看一下當今部署機器學習的一些最常見的方式。

1.決策

機器學習快速吸收新數據以不斷提供最新見解和預測的能力已被許多組織用于幫助他們做出決策。算法經過訓練可以使用最相關的數據集，并且能夠以令人難以置信的速度分析它們以模擬可能的場景。這有助于決策者找到最佳行動方案，例如，機器學習模型在大流行期間被廣泛使用，以幫助英國政府預測封鎖、戴口罩和疫苗接種等限制措施的影響。

2.聊天機器人

許多網站的一個功能，聊天機器人是人工智能在線聊天助手，用于取代人類客戶服務人員。與人類同行不同，聊天機器人可以同時處理多個對話，加快客戶服務速度，同時降低人員成本。

聊天機器人之所以能夠做到這一點，是因為機器學習和自然語言處理使它們能夠更好地理解用戶輸入的語言，并像人類一樣做出用戶喜歡的反應。由于機器學習，與他們互動的次數越多，他們的理解和交流就越好。今天，聊天機器人不僅以書面形式回應；它們已經演變成我們許多人每天使用的語音助手，例如 Google Assistant、Alexa 和 Siri。

3.客戶保留

獲得新客戶的成本可能很高，因此保留盡可能多的現有客戶是有意義的。今天，企業通過使用機器學習來識別客戶何時可能離開并制定可以阻止它的策略，從而在這方面取得了更大的成功。算法通過查找歷史數據中的趨勢來分析客戶流失，機器學習用于預測哪些客戶最有可能離開并找到扭轉局面的方法。

4.定價策略

在競爭激烈的市場中，正確定價產品或服務至關重要。如今，機器學習正在幫助企業根據需求優化動態定價策略。通過結合各種變量分析定價數據，企業可以了解在不同時間收取的最佳價格，無論是一年中的某個時間還是一天中的某個時間。這會影響幾乎每個行業的價格。

5.個性化客戶推薦

客戶推薦引擎正廣泛用于電子商務和金融行業等領域，為客戶提供相關且適合他們的產品和服務信息。消費者喜歡它是因為它改善了客戶體驗，企業喜歡它是因為它可以提高銷售量。

推薦引擎使用機器學習來分析客戶數據，例如細分數據、客戶旅程數據和用戶提供的任何個人數據。此外，它將考慮產品可用性和消費趨勢等因素，以推薦最好的產品和服務。

6.自動化

機器學習最常見的用途之一是改進自動化流程。雖然自動化嚴重依賴人工智能來運行操作，但機器學習的引入使系統能夠隨著時間的推移進行學習。這樣，它可以提高效率，增加安全性并減少停機時間。事實上，當使用自然語言處理時，它可以提高以非結構化格式存儲數據的流程的自動化，例如財務和法律文檔。

7.預防網絡犯罪

機器學習在識別模式和發現異常方面非常有效。出于這個原因，它在保護系統和網絡免受網絡犯罪方面發揮著強大的作用。例如，它可以使用來自歷史攻擊的數據來識別新型垃圾郵件、網絡釣魚和惡意軟件，并分析網絡流量以發現新興 DDoS 和暴力黑客攻擊的跡象。每次發現新的攻擊時，它都會從中學習，以幫助它在未來變得更加有效。

機器學習廣泛用于在線行業，例如在 eukhost，我們使用它來保護我們的數據中心和客戶帳戶。大多數人在他們的設備上使用的防病毒和反垃圾郵件軟件也將以這種方式利用機器學習。

結論

隨著數字化轉型步伐的加快，基于云的機器學習應用程序正在被廣泛采用。它們使公司能夠在整個業務的運營中更有價值地使用他們的數據。希望這篇文章中的示例能夠讓您了解如何在自己的公司中從機器學習中受益。