از آنجایی که امروزه، سازمانها به دنبال مدرنسازی و بهینهسازی فرآیندهای خود هستند، یادگیری ماشین (machine learning) ابزاری قدرتمند برای هدایت فرآیند ها و اتوماسیون سازمان است . برخلاف اتوماسیون پایه و مبتنی بر اصول ثابت (که معمولاً برای فرآیندهای استاندارد و قابل پیش بینی است). یادگیری ماشین (machine learning) می تواند فرآیندهای پیچیده تری را مدیریت کند و در طول زمان یاد بگیرد در نتیجه سبب افزایش دقت و کارایی می شود(کارایی فرآیند سازمان را تا ۳۰ درصد یا بیشتر افزایش می دهند و در عین حال درآمد را نیز ۵ تا ۱۰ درصد افزایش می دهند.). یادگیری ماشین (machine learning) با درک نحوه رفتار و عملکرد داده های موجود در شبکه میتوانند برای کمک به حل مشکلات پیچیده بپردازند، و تجزیه و تحلیل داده ها را ساده کنند. در حقیقت یادگیری ماشین (machine learning) قابلیت حل مشکلات چند متغیره را دارد.
برای کاهش پیچیدگی، پیشرفته ترین سازمان ها از یک رویکرد ۳ بعدی برای عملیاتی کردن یادگیری ماشین (machine learning) در فرآیندها استفاده می کنند.
بعد اول یادگیری ماشین :
از آنجایی که فرآیندها اغلب چندین واحد تجاری را در بر می گیرند. شرکت ها به جای اینکه بخواهند یادگیری ماشین
(machine learning) را در بخشی از یک فرآیند اعمال کنند، می توانند آن را در کل فرآیند اعمال کنند. این رویکرد بر هم افزایی میان عناصر در چندین مرحله، مانند انواع ورودیها، کنترلها، پردازش، و مستندسازی اعمال می شود.
بعد دوم یادگیری ماشین :
ارزیابی قابلیت و روش های توسعه
اتوماسیون کسب و کار می تواند بهره وری کارکنان و توسعه کسب و کار را افزایش می دهد، و ارایه خدمات و در دسترس بودن را در ۲۴*۷/۳۶۵ روز تضمین و عملکرد را به حداکثر برساند.
بعد سوم یادگیری ماشین :
یادگیری ماشین (machine learning) سبب کاربردی شدن ماهیت داده می شود.
حتی اگر یک شرکت دادههای باکیفیت داشته باشد، ممکن است نتواند از این دادهها برای آموزش مدل یادگیری ماشین
(machine learning) استفاده کند، که برای استقرار موفق یادگیری ماشین(machine learning) ، نیاز به سه محیط متمایز و متوالی است. محیط توسعه دهنده، جایی که سیستم ها ساخته می شوند و به راحتی می توان آنها را تغییر داد. محیط آزمایشی، که در آن کاربران می توانند عملکرد سیستم را آزمایش کنند اما نمی توانند آنرا تغییر دهند. و محیط اجرا که در دسترس کاربران نهایی قرار می گیرد.
کاربردهای یادگیری ماشین برای مدیران:
یافتن زمینه هایی برای به حداکثر رساندن کارایی
کسب و کار ها از یادگیری ماشین می توانند برای استخراج اطلاعات حیاتی خود استفاده کنند، که سبب به حداکثر رساندن کارایی شود. و هم چنین سبب بهبود عملکرد کسب و کار و مقیاس پذیری آن را در سطح بین المللی افزایش می دهد.
یادگیری ماشین (machine learning) هزینه پیشبینی را کاهش میدهد
پیشبینی ریشه در تمام تصمیمهای تجاری دارد. یادگیری ماشین (machine learning) به کارآفرینان و صاحبان کسب و کار کمک کند تا مدل های کسب و کاری خود را بر اساس پیش بینی تغییر دهند. و ارزیابی دقیقی از هزینه های ثابت و متغیر داشته باشند. این مدلسازی پیشبینیکننده به وسیله یادگیری ماشین (machine learning) میتواند به این سؤال پاسخ دهد که «در آینده چه اتفاقی میافتد» و «بهترین چیزی که میتواند اتفاق بیفتد چیست».
یادگیری ماشین (machine learning) در تصمیمگیری شما نقش موثری دارد
طبق گزارشهای مکنزی بهترین کاربرد یادگیری ماشین (machine learning) در کسب و کار، قابلیت تصمیمگیری سریع است. ۵۰ درصد از شرکتهایی که از ابزار استفاده میکنند به هدفگذاریهای خود رسیده اند. زیرا می توانند بسیار سریع و دقیق تصمیم بگیرند و بینش و آگاهی کاملی برای پیش دارند.
خودکار کردن وظایف معمول و پر تکرار
یادگیری ماشینی میتواند وظایف معمول و تکراری فناوری اطلاعات مانند نظارت بر امنیت، ممیزی، کشف دادهها ، طبقهبندی و گزارشدهی را به صورت خودکار انجام دهد ، که در این صورت تیم میتواند بر روی فعالیت های استراتژیکتر متمرکز شود.
ایجاد بینش موثر
کارآفرینان و صاحبان مشاغل می توانند از یادگیری ماشینی (machine learning) برای پردازش کارآمدتر داده های مشتری استفاده کنند. و به مدیران این فرصت را می دهد که چه نوع کاربرانی با احتمال بیشتر به مشتری تبدیل میشوند، رفتار مشتریان چگونه است. پیش بینی دقیق تر محصولات و خدمات مرتبط با نیاز آن ها به شما کمک می کند تا درآمد بدست آمده از هر مشتری را افزایش دهید. مدیران هم چنین می توانند به پیش بینی اینکه بازار در حال تغییر استفاده کرد و به شناسایی شرکای کلیدی بالقوه برای تقویت موقعیت خود یا شناسایی رقبا و تهدیدهای جدید استفاده کرد. الگوریتمهای یادگیری ماشین (machine learning)، نه تنها میتوانند به پیشبینی مشتریانی که احتمالاً در آینده نزدیک از ریزش می کنند بپردازد، بلکه می تواند به توضیح عواملی که منجر به ریزش مشتری میشوند و میزان تاثیر گذاری آن را بررسی کنند.