机器学习是当今时代的工具，可以从可用的原始数据中潜在地得出有意义的商业见解。这些数据可以是结构化的，也可以是非结构化的，这取决于有价值来源的复杂性和丰富性。但所有功劳都归功于机器学习算法，它们一直在帮助企业以非明确的方式揭示隐藏的秘密。让我们来看看几个标准报告研究的一些有价值的统计数据和事实：
- 机器学习的全球市场规模预计将呈上升趋势——到 2021 年，潜在收入可能为73 亿美元，到 2024 年，预计将达到306 亿美元左右。因此，复合年增长率等于 48%。
- 企业正在使用十多种应用程序来分析欺诈行为并根据市场趋势对消费者进行细分。这可能包括人工智能处理器、聊天机器人、图像识别应用程序以及其他硬件和软件的集成服务。
- 83%的信息和技术领导者认为机器学习可以在客户参与方面带来惊人的转型提升。因此，他们不再担心机器学习对业务的影响，因为最近的参与是积极的。
- 对于在能源消耗、工资单处理和人力上无法控制地花费的公司来说，可以降低38% 的成本。
从上述见解中可以很明显地看出，这些操作已经很好地扩展了，并且在未来的时间里也将大幅扩展。在全球范围内，从机器学习用例中提取的分析导致了经济实惠的数据存储和更快+可靠的计算处理的繁荣。因此，我们必须了解组织通过 ML 的变体实时获得的好处。
1. 客户终身价值预测
它的简称是 CLV，在当今的企业中占有重要地位。但我们不能忽视的事实是，预测当前或未来的销售额会受到该值的影响。在这里，监督学习的使用改进了预测，因为公司拥有大量数据，机器学习算法将被训练以提取相关的业务洞察力。根据 Gartner 的客户洞察，当有 20%的客户保留率有保证时，您的业务收入的80% 就会得到确认。 CLV 在预测消费者在购买或识别为他们提供某些价值的产品时的不同行为方面发挥着重要作用。
根据报告，大约有66%的营销人员与销售代表的互动是在创造非常有效的客户时发现的。略有 45% 的交易能够衡量 LTV 的核心价值并实现其目标。同样，该指标对 26%的会话进行了很好的跟踪，并且提到了不同的百分比。通过对 CLV 的不同测量，高级营销人员更多地关注客户保留和战略性地推动组织重点。所有这些都带来了盈利和繁荣，在这里，机器学习的各种方法都以有监督和无监督的方式参与。
2. 通过自动化更好的决策来简化运营
重复和不准确的数据是当今企业面临的最常见和最大的问题。大约29%的网络包含需要自动化的重复数据。这些企业不必太担心，因为他们可能会在由自动化程序组成的流程中吸收无错误的预测建模算法。这些程序将理解重复的行和列，然后根据发现的有价值的见解区分异常。因此，机器学习如何帮助企业不再是大型组织的员工关心的问题。这是因为他们使用的数据库可能会检测到浪费的成本、错失的销售和收入资本机会或导致客户保留率低的不准确报告。此外，可以及时发现沟通不畅或绩效指标不佳等挑战，并且可以克服由此产生的风险。因此，企业现在能够利用他们的时间来简化他们的运营，因为决策的质量价值将使他们现有的利润率成倍增加。
3. 预测性维护
通过这种维护，制造公司能够遵循有助于提高其运营效率和成本效益的实践。在这种情况下，历史和实时数据都用于预测问题并监控解决问题的策略。在这里，无监督学习的算法在提取有意义的见解方面做出了很大贡献，从而减少了失败和相关风险。毫无疑问，预测性维护的市场规模将灵活增长，因为所使用的工作流可视化工具有望消除不必要的开支。企业现在可以考虑提供有价值的性能，因为资产可以与不太重要的关键性很好地连接起来。为了了解预测性维护的估计市场规模，我们将查看此表示。
图片来源：https://iotbusinessnews.com/2021/05/06/85410-predictive-maintenance-market-the-evolution-from-niche-topic-to-high-roi-application/
- 2021 年，预测性维护市场有潜力产生69 亿美元，到 2026 年，增长将达到282 亿美元。因此，所描绘的复合年增长率为 31%。
- 2021 年初创公司的增长可以很好地体现出来，因为 280 多家解决方案提供商已准备好通过其全球公认的战略为他们提供帮助。到 2026 年，此类供应商的数量将达到500 家或更多。
- 停机时间、维修成本和制造流程将根据性能趋势进行评估，并对现有业务进行转型。从 2021 年 80% 以上的 ROI 百分比可以清楚地看出这一点。所有这些都将使投资具有吸引力，并且在我们到达 2026 年时可以预期 ML 的杀手级应用。
企业的所有这些优势都加强了对不易发生风险和其他失败的转型的正确理解。通过预测建模通过 ML 维护当前资产也见证了受欢迎程度和创收。
4. 以较低成本实现可扩展性
在这种情况下，可扩展性是组织在规模、服务和增长率方面很好地扩展自身的能力。在可扩展性的初始阶段，如果组织计划获得更高收入的更好结果，则不可避免地需要进行更大的投资。但是，尽管如此，机器学习的半监督算法很好地标记了基于图形的预测，通过这些预测，组织可以利用有用的客户资料，并从客户的角度提高其品牌的忠诚度。所有这一切都成为可能，因为机器学习工具精通预防性维护，有望减少设备故障。
此外，还有其他市场因素可以使 ML 发展良好，并让组织改变其促进销售的策略。那些可能喜欢很好地参与客户购买或查看可用产品的活动，针对与客户保留和忠诚度相关的风险因素等。通过半监督机器学习图中突出显示的分类和预测，可以很好地估计这些因素。因此，组织不需要采用额外的解决方案来最小化当前的风险和扩展其运营，而拥有机器学习一瞥的策略将在预期时间之前带来更高的收益。
5. 财务分析
不可否认，财务分析是分析您业务的完整组合的事实。借助 ML 的定性和定量方法，企业可以提高生产力并以最大的稳健性扩展其运营规模。下面，我们可以分析金融领域机器学习算法分析提供的流程自动化。
大约54%的与会计和财务相关的机器学习分析能够将历史和当前数据的解释游戏化。此外，通过支持安全性、合规性、信用评分管理等接口的自动化应用程序，可以很好地处理税收和内部审计。然而，聊天机器人也被用于企业，以消除供应商的低效率，从而消除从传统金融原则中继承的复杂性。
6. 图像识别
它主要用于汽车、零售、医疗保健、营销和电子商务等行业。有了这个，企业可以预测消费主义，改进图像的优化和识别，并以全新的视角增强其现有应用程序的能力。可以将此视为机器学习对业务的另一种强大影响。此外，该辅助工具可以从具有更高维度的图像和其他数据集中提取相关的数字/符号信息。此外，企业不会面临更长的技术突破，因为图像识别将帮助应用程序自动组织内容并识别吸引客户注意力的图像。
图片来源：https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/image-recognition-market-222404611.html
2021 年图像识别市场规模为262 亿美元，到 2025 年将增长到530 亿美元。从上图可以很好地证明这一点。因此，商业企业已准备好投资他们将在未来从 Image Recognition 获得的安全性和适应性。
7. 提高细分客户满意度的产品推荐
与一流、平庸或其他类型产品相关的推荐更喜欢无监督学习而不是监督学习。主要座右铭是根据客户的喜好和持续的市场趋势对产品的内容进行个性化。在这里，机器学习正在帮助医疗、建筑、会计等企业，因为购买历史和用户的兴趣是逐步确定的。之后，以客户为中心和积极的用户体验为特征的产品库存在最少的监督下被识别和标记。这样，可以重新使用或消除隐藏模式，可以激励购买产品或突出仍然存在于分组或未分组项目中的风险。因此，企业能够减少工作量、提高转化率、参与更多推荐内容并控制商品销售，而不必担心库存规则。
事实上，机器学习中使用的分析使预测细分客户订阅的可能性成为可能。有了这个，企业使用他们的企业数据来获得根据相似性和不同性进行细分的客户的满意度。根据他们最渴望的生活方式、个性特征、收入、教育水平、用途和利益，相似或不同之处会有所不同。在这里，流失保护可以主动制定战略，让组织留住他们的客户，从而强制这些客户留住他们所提供的服务。这是在之前的通话记录分析细分的客户行为时实现的，并在此基础上通过ML 模型的预测分析正确分配客户需求。非常重要的是，企业已经能够实时可视化成本降低，并且在管理关系的同时节省了大量投入的时间。出于这个原因，主要组织更喜欢预测算法，以便他们可以提供他们的细分客户肯定会喜欢的服务。
8. 改善网络安全
ML 对于增强企业的安全性非常有用。通过网络犯罪的模式检测和实时映射，可以灵活解决网络安全的重大问题。在这里，Ml（机器智能）将加强新一代网络安全协议，该协议能够以最高的准确性和响应能力可靠地检测未知威胁。
此外，无监督学习的数学计算为渗透测试提供了熟练的建模。因此，网络安全公司使用的所有这些应用程序都将很好地适应安全策略和合规性标准。这是因为应用程序防火墙中的漏洞无法访问目标网络。此外，非结构化数据的静态和动态分析不会容易受到网络钓鱼攻击等攻击。因此，企业将防止自己受到网络攻击者的攻击，因为他们访问网络数据的传统尚未被破坏。
9. 提取规定的模式检测
模式检测是一种企业可用于识别标记或未标记信息中的规律性的技术。基于这些模式，可以训练 ML 算法来识别市场趋势中的更大维度。此类模式将使用复杂的分析方法来记录日常业务挑战中的规定。这些规定可以与法律合规性或技术进步有关，这些进步可以促进业务运营，并在收入和规模方面实现所需的增长。
一旦组织规划了业务目标，机器学习的监督或半监督算法将通过这些算法发现的隐藏模式指导组织从可靠来源（这些可能是相关组织的潜在投资者）获得资金时间较长或收入较高的客户）。通过对不断演变或未演变的模式的这种检测，企业可以快速收集相关见解并很好地加强其决策过程。这是因为 ML 的模式检测技术与复杂或中型业务标准的实时用例很好地同步，最显着地同意成功的可能性。
10. 动态定价项目
您可以将其称为一种动态定价。这是一项基本技术，当与业务前景联系起来时，可以在危机时期创造奇迹。除此之外，这种在可用商品上采用不同定价标签的方法帮助公司即使在第二层也能蓬勃发展。这些公司的名字是沃尔玛、亚马逊、优步、Airbnb、EasyJet等等。他们都接受了机器学习的深度学习、监督和半监督算法，这让他们知道：-
- 基本成本
- 天气
- 特别正在进行或未来的事件
- 季节性
- 竞争对手基于当地或国际需求的价格
思考公司产品/物品的定价如何动态地产生值得称道的面向行业的解决方案！原因是这些 ML 算法帮助企业在估计目标客户的需求和供应种类后生成定价建议。之后，细分客户的心理会根据他们对他们表现出兴趣的项目不断变化的行为进行映射。这让 ML 算法可以在记住高价值和低价值部分的情况下进行价格歧视。由于行为异常被很好地跟踪，组织现在可以通过采用与时尚趋势很好地同步的价格标签来欺骗他们的竞争对手。通过这种方式，动态的价格变化将使客户将商品/产品添加到他或她的购物车并支付产品费用，以便组织可以收取超过 25% 的利润。