Hoe ML en AI bedrijven helpen om bedrijfsgegevens effectief te gebruiken?
I write about fintech, data, and everything around it
Deze blog is een poging om licht te werpen op de beste manier waarop bedrijven bedrijfsgegevens effectief kunnen gebruiken met behulp van machine learning en kunstmatige intelligentie. Implementeer deze zakelijke use cases en maak uw organisatie slimmer, efficiënter en winstgevender.
Het hebben van een enorme database en het kunnen ophalen van een relevant trefwoord bestaat al sinds de jaren 1970. Als zoekbedrijf zou het je niet verbazen als Google dit zou doen. Maar wat de techgigant uniek maakt, is dat het de meest relevante resultaten toont – en dat doet het door middel van machine learning.
Er wordt veel gepraat over
regelgebaseerde en machine-leersystemen
vooral onder bedrijven. Het lawaai rond de technologie zal alleen maar toenemen, dankzij de echte toepassingen die het met zich meebrengt. Je denkt misschien aan
kunstmatige intelligentie en machinaal leren
gebeuren in een ver land, maar dat is verre van het geval.
Amazon wil je gerelateerde producten laten zien zodat je winkelwagen groter en waardevoller wordt. Airbnb wil u advertenties tonen die relevant zijn voor uw wensen. IKEA wil dat je de juiste meubels kiest voor je appartement met 2 slaapkamers. The New York Times wil een flexibele paywall bouwen die gepersonaliseerd is voor individuele lezers aan de hand van honderden criteria.
We zijn allemaal onderhevig aan ongelooflijke toepassingen in ons leven. Van de filmaanbevelingen op Netflix tot het boeken van de dichtstbijzijnde taxi op Uber, veel van onze dagelijkse bezigheden worden aangestuurd door AI en ML. Hetzelfde geldt ook voor ondernemingen.
Grote ondernemingen implementeren deze technologieën om een hoger innovatieniveau te bereiken en organisaties intelligenter, efficiënter en winstgevender te maken.
Hoe helpen technologieën voor machinaal leren en kunstmatige intelligentie bedrijven?
ML- en AI-technologieën zijn onmisbare hulpmiddelen geworden waarmee bedrijven zinvolle inzichten uit hun gegevensbronnen kunnen halen. Hier onderzoeken we hoe ML en AI organisaties in verschillende sectoren helpen om het volledige potentieel van hun gegevens te benutten. We verkennen de centrale rol van AI- en ML-technologieën in gegevensanalyse, automatisering, personalisering, fraudedetectie en risicobeheer en leggen uit hoe deze technologieën een revolutie teweegbrengen in het gebruik van gegevens.
1) Gegevensanalyse en inzichten:
- ML en AI stellen organisaties in staat om geavanceerde analyses uit te voeren op hun gegevens.
Deze technologieën kunnen enorme datasets en complexe berekeningen aan, waardoor het mogelijk wordt om patronen, trends en afwijkingen te identificeren die anders misschien onopgemerkt zouden blijven. - ML-modellen kunnen toekomstige uitkomsten voorspellen op basis van historische gegevens. In sectoren zoals de detailhandel wordt voorspellend modelleren gebruikt voor voorraadbeheer en vraagvoorspelling. Dit stelt bedrijven in staat om hun voorraadniveaus te optimaliseren en de transportkosten te verlagen, terwijl ze er tegelijkertijd voor zorgen dat producten direct beschikbaar zijn wanneer klanten ze nodig hebben.
- AI kan besluitvormers helpen door datagestuurde inzichten te verschaffen. Dit is vooral nuttig in de gezondheidszorg, waar AI patiëntgegevens kan analyseren om artsen te helpen bij het nauwkeuriger diagnosticeren van ziekten en het voorstellen van op maat gemaakte behandelplannen.
2) Gegevensverwerking en automatisering:
- Gegevens opschonen en transformeren zijn vaak tijdrovende taken. ML-algoritmen kunnen het proces van het verwijderen van inconsistenties, uitschieters en fouten uit datasets automatiseren. Dit resulteert in schonere gegevens, wat de nauwkeurigheid van latere analyses verbetert.
- RPA, aangedreven door AI, kan repetitieve en regelgebaseerde taken automatiseren. In de financiële sector bijvoorbeeld, kunnen RPA-bots de factuurverwerking automatiseren, waardoor het risico op fouten afneemt en aanzienlijke hoeveelheden tijd en middelen worden bespaard.
- AI kan informatie categoriseren, indexeren en extraheren uit documenten en bestanden. Dit is van onschatbare waarde in advocatenkantoren voor het efficiënt verwerken van contracten en juridische documenten.
3) Personalisatie:
- AI-algoritmes maken gedetailleerde profielen van gebruikers op basis van hun interacties en gedrag. Deze gegevens worden vervolgens gebruikt om gepersonaliseerde ervaringen te bieden. In e-commerce bijvoorbeeld beveelt AI producten aan op basis van de surf- en aankoopgeschiedenis van een gebruiker, wat leidt tot meer verkoop en klanttevredenheid.
- Streamingdiensten zoals Netflix gebruiken AI om gebruikersvoorkeuren te analyseren en films, muziek of programma’s aan te bevelen die aansluiten bij de individuele smaak. Hierdoor blijven gebruikers betrokken en geabonneerd.
- In de reis- en horeca-industrie kan AI prijzen personaliseren op basis van factoren zoals vraag, gebruikersvoorkeuren en historische gegevens. Deze dynamische prijsstrategie optimaliseert de inkomsten en verhoogt de conversie.
4) Fraudedetectie:
- ML-modellen kunnen leren hoe “normale” transacties eruit zien en vervolgens ongebruikelijke of verdachte activiteiten markeren. In de banksector detecteren deze modellen frauduleuze transacties in realtime, waardoor onbevoegd gebruik van creditcards wordt voorkomen.
- AI kan patronen in gebruikersgedrag analyseren om potentiële fraude te identificeren. Het kan bijvoorbeeld ongebruikelijke aanmeldlocaties of koopgedrag detecteren dat afwijkt van de historische gegevens van een gebruiker.
- Op het gebied van cyberbeveiliging kan AI continu netwerkverkeer monitoren en afwijkingen detecteren die kunnen duiden op een lopende cyberaanval, zodat organisaties snel kunnen reageren en gevoelige gegevens kunnen beschermen.
5) Risicobeheer:
- AI-gestuurde kredietscoremodellen analyseren de kredietgeschiedenis, het inkomen en andere factoren van een individu om de kredietwaardigheid te bepalen. Dit is van vitaal belang voor financiële instellingen om het kredietrisico nauwkeurig in te schatten.
- AI verwerkt een breed scala aan gegevens, waaronder nieuws, sociale media en marktindicatoren, om markttrends te voorspellen en beleggingsbeslissingen te sturen. Hedgefondsen en handelshuizen gebruiken AI voor algoritmische handelsstrategieën.
- AI analyseert historische en real-time gegevens om de toeleveringsketen te optimaliseren. Het kan productiebedrijven bijvoorbeeld helpen om kosten te minimaliseren door de meest efficiënte transportroutes te bepalen en de productie te plannen op basis van vraagvoorspellingen.
Populaire Machine Learning & Kunstmatige Intelligentie use cases voor bedrijfsdata
Bedrijven in alle sectoren verzamelen, bewaren en beheren veel meer informatie dan ooit tevoren. Het probleem is echter dat bedrijven vaak niet weten hoe ze hun gegevens effectief kunnen gebruiken. Machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI) worden cruciale hulpmiddelen bij het beheer van bedrijfsgegevens – hier volgen enkele van de populairste gebruikscases voor deze technologieën:
- Geavanceerde automatisering
- Eenvoudige en naadloze op AI gebaseerde bedrijfsproducten
- Soepel financieel beheer
- Verbeterde beveiliging
- Verhoogde klanttevredenheid
- Verkoopoptimalisatie
- Marktprognose en -planning
- Natuurlijke taalverwerking voor tekstgegevens
- Merksentimenten bewaken
- Aanbevelingsmotor
Let’s get started.
AI & ML zakelijke use case #1: geavanceerde automatisering
Automatisering wordt over het algemeen beschouwd als het uitvoeren van repetitieve taken met behulp van een op regels gebaseerd systeem. Maar door machine learning toe te voegen aan de mix, kun je automatisering creëren die steeds beter wordt.
Machine Learning automatisering of Intelligente Automatisering
kan in verschillende industrieën worden gebruikt. Machine learning-algoritmen zijn de afgelopen jaren toegepast op verschillende automatiseringstaken.
Dit heeft geresulteerd in een aantal succesvolle use cases zoals:
Ad Tech – Automatisch detecteren en blokkeren van schadelijke advertenties in realtime.
Verzekering – Automatisch fraude detecteren in realtime.
Financiële diensten – Intraday risicobewaking, Trade Surveillance, Klantsegmentatie, Lead Scoring, Prijsoptimalisatie, Transactie-uitvoering, Kredietrisicoanalyse.
Gezondheidszorg – Risicovoorspelling en behandelingsaanbeveling voor patiënten, fraudedetectie.
Detailhandel – productaanbeveling (klantsegmentatie), voorraadoptimalisatie, prijsoptimalisatie.
Productie – Voorspellend onderhoud / Anomaliedetectie (bijv. detecteren wanneer een bepaald onderdeel het gaat begeven)
AI & ML Business Use Case #2: Eenvoudige & naadloze op AI gebaseerde bedrijfsproducten
Hoewel de algoritmen achter AI en machine learning in data science complex kunnen zijn, zijn enkele van de grootste successen op het gebied van AI gericht op het leveren van een eenvoudig product of eenvoudige dienst die het leven van gebruikers makkelijker maakt.
We hebben dit gezien bij apps voor consumenten zoals Uber en Lyft, die zelflerende algoritmen gebruiken om chauffeurs en passagiers in realtime te routeren en zo een naadloze ervaring voor beide partijen te creëren.
Er zijn veel eigen gegevens en een bestaand netwerk van klanten die je kunt gebruiken om AI-producten in te zetten voor een onderneming. Je zult naar klantgegevens en hun uiteenlopende eisen moeten kijken en op zoek moeten gaan naar patroonherkenningstaken die op schaal kunnen worden uitgevoerd met behulp van
MLOps
methodologie in plaats van handmatig.
Hier zijn enkele van de meest opwindende manieren waarop bedrijven kunstmatige intelligentie en machine learning gebruiken om de efficiëntie te verhogen, de kosten te verlagen en de klantenservice te verbeteren met eenvoudige producten die geschikt zijn voor AI:
Spamfilters – Machine learning wordt gebruikt om spammails te identificeren door patronen in de onderwerpregels van e-mails, de inhoud van de e-mail en zelfs de domeinnamen van de afzender te bekijken.
Face ID – De gezichtsherkenningstechnologie die wordt gebruikt in Apple’s iPhone X is een voorbeeld van ML die wordt gebruikt voor beveiligingsdoeleinden. Het maakt gebruik van een neuraal netwerk dat getraind is met behulp van duizenden afbeeldingen van gezichten van mensen.
Chatbots – Chatbots bestaan al een tijdje, maar zijn de laatste tijd nog populairder geworden dankzij de vooruitgang in technologieën voor machinaal leren. Ze kunnen worden gebruikt voor het automatiseren van klantenservice en het genereren van leads door het voeren van mensachtige gesprekken met klanten via tekstberichten of spraakinteractie.
AI & ML Business Use Case #3: Soepel financieel beheer
Financieel beheer wordt bijvoorbeeld steeds meer geautomatiseerd. De dagen van back-office gegevensinvoer zijn snel aan het verdwijnen. Hierdoor is er behoefte aan nieuwe processen en technologie om de enorme hoeveelheden gegevens in de financiële sector te verwerken.
Enkele voorbeelden van toepassingen van machine learning in financieel beheer zijn:
Risicobeheer – Modellen voor machinaal leren kunnen worden gebruikt om patronen te identificeren die voor mensen niet zichtbaar zijn. Hierdoor kun je modellen ontwikkelen die frauduleuze transacties of investeringen kunnen identificeren.
Portefeuilleoptimalisatie – Beleggen is niet altijd zo makkelijk als het klinkt. De markt is zeer volatiel en zelfs de knapste koppen nemen soms irrationele beslissingen. Door algoritmes voor machinaal leren toe te passen, kun je beter begrijpen welke bedrijfsportfolio ideaal is voor het risicotolerantieniveau van je bedrijf.
Kredietscores – In plaats van een kredietscore toe te kennen op basis van beperkte informatie – zoals FICO-scores – gaan banken en financiële instellingen over op machine learning om de kredietwaardigheid te voorspellen. Ze gebruiken algoritmes om duizenden kenmerken van consumenten te analyseren en kennen een risicoscore toe om de kredietwaardigheid te bepalen.
Leningbeslissingen in enkele minuten – Machine learning kan instellingen helpen leningaanvragen te beoordelen en snel beslissingen te nemen, vaak al in enkele minuten. Dit stelt banken in staat om leningen buiten reguliere werktijden (’s avonds of in het weekend) goed te keuren en een snelle klantenservice te bieden waar traditionele systemen niet aan kunnen tippen.
Fraudedetectie – Dankzij machine learning kunnen platforms voor online bankieren gedragsanalyses gebruiken om fraude in realtime nauwkeurig te detecteren, wat een positieve invloed heeft op de ervaringen van klanten door frauduleuze transacties te blokkeren in plaats van legitieme transacties te weigeren.
AI & ML Business Use Case #4: Verbeterde beveiliging
Dankzij webgebaseerde technologieën is er veel onderlinge verbondenheid tussen systemen, wat een beveiligingsrisico met zich meebrengt. Van datalekken tot phishingaanvallen, ransomware en andere privacyproblemen, er zijn zoveel dingen waar een bedrijf voorzichtig mee moet zijn. Om de veiligheid van uw klanten en bedrijf te garanderen, moeten specifieke mechanismen worden gevolgd.
Machine Learning kan in dit geval helpen bij het monitoren en beoordelen van kwetsbaarheden en zelfs een aanvulling vormen op het bestaande beveiligingsteam. ML & AI kunnen ook helpen bij het voorspellen van bedreigingen en wijzen op de zwakke plekken in de omgeving, zodat toekomstige aanvallen worden voorspeld met behulp van de aanvalsgegevens uit het verleden.
Hieronder volgen use cases voor machine learning in cyberbeveiliging:
Logging en monitoring – Machine learning kan de enorme hoeveelheid logbestanden doorzeven die elke dag op bedrijfsnetwerken worden aangemaakt om afwijkingen in gebruikersgedrag, schendingen van toegangsrechten, malware-infecties, enz. te vinden, waardoor IT-teams beveiligingsrisico’s sneller kunnen identificeren.
Frauduleuze activiteiten detecteren – Bedrijven kunnen frauduleuze activiteiten detecteren door middel van machine learning-technieken zoals clustering op basis van IP-adressen, locatie, OS-type of apparaattype. Het kan ook legitiem vs. illegitiem gedrag classificeren op basis van historische kenmerken.
Spam en phishing e-mails detecteren – Machine learning algoritmes kunnen e-mails uit het verleden analyseren om te bepalen of een nieuwe e-mail spam of phishing is op basis van de inhoud. Phishing-e-mails kunnen worden gedetecteerd door de domeinnaam van de afzender te vergelijken met de domeinnaam in de body van het bericht of andere kenmerken van de identiteit van de afzender.
Security Analytics – De meeste organisaties genereren grote hoeveelheden gegevens die vaak moeilijk handmatig te controleren zijn. Machine learning helpt organisaties bij het bewaken en analyseren van gegevens voor ongebruikelijke activiteiten die kunnen duiden op een beveiligingsrisico.
AI & ML Business Use Case #5: Verhoogde klanttevredenheid
Als bedrijfseigenaar ben je altijd op zoek naar manieren om de klanttevredenheid te verhogen. Met AI en machine learning kun je nu de behoeften van je klanten voorspellen voordat ze het zelf weten. Amazon maakt gebruik van machine learning om producten aan te bevelen op basis van eerdere aankopen. Het is zelfs zo dat 35% van de verkochte artikelen op Amazon via deze aanbevelingen tot stand komt!
De afgelopen jaren hebben bedrijven data-analyse gebruikt om inzicht te krijgen in het gedrag en de voorkeuren van hun klanten. Traditionele methoden voor gegevensanalyse zijn echter gebaseerd op regelgebaseerde systemen. Dit betekent dat een menselijke analist bepaalt welke factoren relevant zijn om een voorspelling te doen en die informatie vervolgens in het systeem programmeert. Dit kan tijdrovend, duur en foutgevoelig zijn omdat er mensen bij betrokken zijn.
Machine-leersystemen kunnen regelgebaseerde systemen vervangen door intelligente systemen die niet draaien op autonome gegevensmodellen. De aanbevelingsmachine van Netflix die op ML werkt ,bespaart de streamingdienst meer dan een miljard dollar per jaar.
Enkele van de meest voorkomende toepassingen van ML en AI in de klantenservice zijn:
- Geautomatiseerde klantenondersteuning via chatbots
- Sentimentanalyse sociale media
- Voorspelling van klantgedrag/intentie
AI & ML-bedrijfsgebruikscasus #6: Verkoopoptimalisatie
Welk gebied zal volgens jou een onmiddellijke impact hebben op de resultaten van het bedrijf? Verkoop. ML herkent patronen, dus het is gemakkelijk om te vinden welk type klanten klaar is voor een upsell of een cross-sell. Het kan je zelfs vertellen welk soort leads meer kans hebben om te sluiten en het juiste soort producten aanbevelen op basis van klantprofielen en eerdere verkoopgegevens. Door dit alles te gebruiken, kan het bedrijf zijn conversie verhogen.
Dit zijn de gebruikscases van Machine Learning & Kunstmatige Intelligentie in Verkoop:
Predictive Lead Scoring – Machine learning voorspelt de waarschijnlijkheid dat een lead een opportunity wordt, die vervolgens wordt gerangschikt en geprioriteerd voor verkoopteams.
Intelligente leadroutering – AI wordt gebruikt om de context, persoonlijkheid en toon van het gesprek te begrijpen, dat vervolgens op het juiste moment naar de juiste agent wordt gerouteerd.
Automatische e-mailpersonalisatie – Machine-learningtechnieken worden gebruikt voor automatische e-mailpersonalisatie, waarbij gegevens over klantgedrag en interesses worden gebruikt om e-mailcontent voor elke klant te personaliseren.
Verkoopprognoses – AI-tools kunnen marktomstandigheden, historische gegevens en andere factoren analyseren die van invloed zijn op verkoopprestaties. Als een bedrijf een gedetailleerd inzicht heeft in deze factoren, kan het nauwkeurigere voorspellingen doen over de toekomstige verkoop. Een bedrijf dat begrijpt hoe zijn verkoop het de komende drie maanden waarschijnlijk zal doen, is beter in staat om zijn activiteiten en investeringen daarop af te stemmen.
AI & ML zakelijke gebruikscasus #7: Marktprognose en -planning
Forecasting is het gebruik van historische gegevens om de richting van toekomstige trends te bepalen. Bedrijven maken gebruik van prognoses om te bepalen hoe ze hun budgetten moeten toewijzen of plannen voor verwachte uitgaven voor een komende periode.
Als een bedrijf wil weten hoeveel klanten een product in een bepaalde maand zullen kopen, kan het prognoses gebruiken om dat aantal te voorspellen. Prognoses kunnen worden gebruikt voor elke variabele, zoals verkoop, kosten per eenheid, omzet of bedrijfswinst.
Bedrijven maken vaak gebruik van prognoses om toekomstige uitgaven te plannen. Als een bedrijf de marketinguitgaven in een bepaalde maand wil verhogen, kan het een prognose maken van het aantal verkopen dat extra marketinguitgaven kunnen opleveren.
Hier zijn enkele andere belangrijke manieren waarop bedrijven machine learning en AI gebruiken voor marktvoorspellingen en planning:
Voorraadoptimalisatie – De mogelijkheid om de meest effectieve voorraadniveaus te voorspellen zal een zegen zijn voor bedrijven overal ter wereld. Bedrijven kunnen overstappen van de traditionele aanpak van het aanhouden van grote voorraden naar just-in-time bestellingen op basis van vraagvoorspellingen, waardoor hun kosten dalen en de klantenservice verbetert.
Vraagvoorspelling – Net als bij voorraadoptimalisatie is vraagvoorspelling een gebied waar AI bedrijven in staat zal stellen om hun prestaties aanzienlijk te verbeteren. Bedrijven zullen veel betere informatie hebben over de producten en diensten die klanten willen, wanneer ze die willen, hoeveel ze willen en tegen welke prijs, waardoor ze effectief kunnen reageren op veranderende marktomstandigheden. Het zalbeter mogelijk zijn om verkoopvolumes in de loop der tijd en pieken in de vraag als gevolg van vakanties of speciale aanbiedingen tevoorspellen.
Prijsoptimalisatie – Met AI-gestuurde prijsoptimalisatie kunnen bedrijven voor elk product of elke dienst afzonderlijk de optimale prijs bepalen op basis van de marktdynamiek. Dit is vooral waardevol voor online retailers die toegang hebben tot enorme hoeveelheden gegevens over de prijzen van concurrenten die AI-systemen kunnen analyseren.
Voorspellend onderhoud – Het idee hier is om te voorspellen wanneer een bedrijfsmiddel defect zal raken voordat het daadwerkelijk gebeurt. Om dit te doen, moet je een model maken dat de patronen in je gegevens leert en deze patronen gebruikt om fouten te voorspellen. Je kunt hiervoor gegevensmodellering en machine-learning algoritmen gebruiken.
AI & ML Business Use Case #8: Natuurlijke taalverwerking voor tekstgegevens
Natural Language Processing (NLP) is een tak van kunstmatige intelligentie die menselijke taal kan interpreteren. NLP kan bedrijven helpen waardevolle inzichten te verkrijgen uit grote hoeveelheden tekstgegevens.
De menselijke taal begrijpen of interpreteren vereist inzicht in de linguïstische elementen, zoals grammatica en semantiek, en de communicatieve functie ervan. Een mens kan een zin als “Ga je met ons mee?” gemakkelijk begrijpen, maar deze zin zou voor een machine moeilijk te interpreteren zijn.
Hieronder volgen enkele NLP-gebruiksgevallen die kunnen worden toegepast op tekstgegevens:
Automatisering van de klantenservice – Als iemand een e-mail of bericht op sociale media stuurt over een probleem met een dienst of product, kunnen bedrijven NLP gebruiken om automatisch te reageren met een oplossing of een verzoek om meer details. Als je bijvoorbeeld meldt dat je problemen hebt met inloggen op de mobiele app van je bank, kan de bank NLP gebruiken om je instructies te sturen om je wachtwoord opnieuw in te stellen.
Spraakherkenning – Spraakherkenningstechnologie helpt bij het omzetten van audiogegevens in tekstformaat. Het wordt in veel toepassingen gebruikt, zoals virtuele assistenten zoals Siri en Google Assistant, apps voor spraak-naar-tekstconversie en callcenterautomatisering. Het kan ook worden gebruikt tijdens zakelijke vergaderingen om een MoM te maken en eenvoudig te delen met andere belanghebbenden.
Slim zoeken – Online bedrijven kunnen NLP gebruiken om hun zoekfunctionaliteit te verbeteren zodat klanten betere resultaten krijgen die overeenkomen met wat ze zoeken. Denk aan de slimme zoekfunctie van Amazon, die productcategorieën suggereert terwijl je je zoekopdracht intypt.
Samenvatten: Samenvatten condenseert lange alinea’s tekst tot een paar belangrijke zinnen met behulp van NLP-technieken. Dit kan worden gebruikt voor het extraheren van belangrijke onderwerpen voor nieuwsartikelen, blogs, enz.
AI & ML-gebruikscasus #9: merksentimenten bewaken
Organisaties gebruiken de machine learning-technologie om de interne en externe merksentimenten te monitoren. Het systeem kan worden getraind op wat een positieve of negatieve boodschap over het merk is. Het systeem scant vervolgens alle sociale mediakanalen, blogs en websites op berichten die betrekking hebben op het merk. Wanneer dergelijke berichten worden gepost, worden ze snel geïdentificeerd en gemarkeerd, afhankelijk van of het positieve of negatieve berichten zijn. Het management kan deze informatie vervolgens bekijken en gebruiken om hun relatie met klanten en werknemers en hun merkstrategieën te verbeteren.
AI & ML bedrijfsgebruikscasus #10: Aanbevelingsmotor
Amazon gebruikt machine learning-algoritmes zoals collaborative filtering om producten aan te bevelen op basis van de beoordelingen en aankopen van klanten. Netflix gebruikt ook soortgelijke algoritmen om films aan te bevelen op basis van wat een klant eerder heeft bekeken. Hoe vaker een gebruiker producten bekijkt of koopt, hoe nauwkeuriger deze aanbevelingsmachines na verloop van tijd worden.
Recommendation engines zijn een essentieel onderdeel geworden van e-commerce bedrijven omdat ze helpen de conversie te verbeteren door relevante aanbevelingen te doen aan klanten.
Laatste gedachten
Machine Learning en Kunstmatige Intelligentie zijn hard op weg om een belangrijk radertje te worden in de raderen van ondernemingen. Effectief gebruik van bedrijfsgegevens is alleen mogelijk door gebruik te maken van deze geavanceerde technologieën. Het kan helpen bij het oplossen van complexe problemen waardoor bedrijven hun activiteiten snel kunnen opschalen.
De effecten van AI en ML zullen de komende tien jaar nog duidelijker zichtbaar worden, omdat elke denkbare branche zijn kernprocessen zal transformeren om er voordeel uit te halen en marktleider te worden.
Als je deze technologieën wilt implementeren in je bedrijf en op zoek bent naar een partner, dan helpen de mensen van Zuci je graag verder.
Bel ons
met ons om te horen hoe we u kunnen helpen.
