Co je strojové učení AI

Data jsou nezbytná pro rozhodování a s pokrokem, který umělá inteligence každým dnem dosahuje, jsou tato rozhodnutí stále více mechanizovaná. Slyšeli jste o strojové učení? Víte, jak lze AI propojit s CX? Říkáme vám v tomto článku.

umělá inteligence všude

Podle společnosti IBM, Umělá inteligence (AI) je ve své nejjednodušší podobě „oborem, který kombinuje informatiku a robustní datové soubory, aby umožnil řešení problémů.

Zahrnuje také podoblasti strojového učení a hlubokého učení, které jsou často zmiňovány vedle umělé inteligence. Tyto disciplíny se skládají z algoritmů umělé inteligence, které se snaží vytvořit expertní systémy, které na základě vstupních dat provádějí předpovědi nebo klasifikace.

Umělá inteligence sama o sobě zahrnuje širokou škálu podpolí, od obecných oblastí, jako je učení a vnímání, až po ty specifičtější, jako je hraní šachů, dokazování matematických teorémů, psaní poezie a učení. diagnostika onemocnění.

Syntetizuje a automatizuje úkoly, které jsou zpočátku intelektuální, a proto je potenciálně relevantní pro jakoukoli oblast lidské intelektuální činnosti. V tomto smyslu je to skutečně univerzální pole.

Co to znamená? Což při správném použití může mít nekonečné možnosti růstu v různých sektorech. A zákaznická zkušenost není disciplína cizí tomuto způsobu vidění a chápání světa z jiné, více automatizované perspektivy.

Pochopení toho, co je strojové učení

Nicméně, Co je strojové učení? Především je to pobočka AIa je oblastí výpočetní vědy, která se zaměřuje na analýzu a interpretaci vzorců a datových struktur, které umožňují učení, uvažování a rozhodování, ale bez lidské interakce. Jasněji řečeno, strojové učení má tendenci napodobovat lidskou inteligenci a zaměřuje se na vývoj systémů, které se učí nebo zlepšují výkon prostřednictvím dat, která spotřebovávají.

V současné době můžeme říci, že strojové učení je všude. Když komunikujeme s bankami, nakupujeme online nebo používáme sociální sítě, do hry vstupují algoritmy strojového učení, aby naše zkušenosti byly efektivní, plynulé a bezpečné. A CX se živí všemi informacemi, které přijímá, aby generoval stále opravdovější vazby se spotřebiteli, a to personalizovanějším, bližším a lidským způsobem.

Jak funguje strojové učení

Strojové učení se skládá ze tří částí:

• Výpočtový algoritmus.
• Proměnné a funkce, které tvoří rozhodnutí.
• Znalostní základnu, která bude „trénovat“ odpovědi.

A jak to funguje? Model je napájen daty parametrů, u kterých je známa odezva. Algoritmus se poté spustí a provedou se úpravy, dokud výstup algoritmu (tj. učení) neodpovídá známé odpovědi.

Ano, je to trénink, který se učí poskytovat vhodné reakce, které jsou více podobné těm, které poskytuje osoba. V současné době se množství zadávaných dat zvyšuje, aby systém pomohl naučit se a zpracovat větší počet výpočetních rozhodnutí.

Jak ale strojové učení umělé inteligence propojuje se zákaznickou zkušeností? Vše vám řekneme níže.

Viz také: Emoční umělá inteligence: Jak využít hluboké učení k porozumění zákazníkům

Jak jsou propojena AI strojového učení a zákaznická zkušenost

Viděli jsme, že strojové učení je odvětví AI a že slouží k trénování a automatizaci reakcí, které by se podobaly těm, které poskytuje osoba nebo podnět.

Pomocí tohoto druhu inteligence můžeme získat vysoce vylepšenou zákaznickou zkušenost, protože strojové učení umožňuje vyhledávačům, webovým aplikacím a dalším technologiím přizpůsobit výsledky a doporučení tak, aby odpovídaly preferencím uživatelů, a vytvářet tak přizpůsobené zážitky pro spotřebitele. Obsah, který potřebují, produkt, který hledají, vše může být personalizované a speciální.

A jak společnosti využívají strojové učení?

V finanční službybanky používají prediktivní modely strojového učení, které berou v úvahu širokou škálu vzájemně souvisejících opatření, aby lépe porozuměly potřebám zákazníků a uspokojily je.

Díky strojovému učení mohou banky odhalit a omezit podvody, poskytovat služby osobního finančního poradce a úvěrového hodnocení a provádět některé typy úvěrových analýz mnohem rychleji.

V něm průmyslový sektor, společnosti přijaly automatizaci a je nyní nedílnou součástí zařízení i procesů. Hlavními případy použití strojového učení v průmyslovém sektoru jsou zlepšení výkonu, analýza hlavních příčin a řízení zásob a dodavatelského řetězce.

Některé obchodní cíle strojového učení

Celoživotní hodnota osobnosti kupujícího nebo modelu zákazníka

To umožňuje společnostem identifikovat, pochopit a udržet si své nejcennější zákazníky.

Na druhé straně vyhodnocují obrovské množství zákaznických dat, aby určili, kdo je nejvíce utrácející, nejloajálnější nebo kombinace obojího.

Kromě toho jsou účinné při předpovídání budoucích příjmů, které jednotlivý zákazník přinese podniku za dané období.

Viz také: Využijte učení AI ke zlepšení zákaznické zkušenosti

Segmentace zákazníků

Strojové učení dnes umožňuje datovým vědcům používat algoritmy seskupování a klasifikace zákazníků. To znamená, že mohou seskupovat lidi podle demografie, afinity atd.

A zde vstupuje do hry práce marketingu, protože díky tomu lze realizovat personalizované kampaně, které jsou efektivnější v podpoře prodeje než generalizované kampaně.

Klasifikace obrázků

Klasifikace obrázků používá algoritmy k přiřazení štítku z pevné sady kategorií libovolnému vstupnímu obrázku.

Strojové učení může také vzít v úvahu odchylky v úhlu pohledu, osvětlení, měřítku nebo objemu nepořádku v obraze a kompenzovat tyto problémy, aby poskytlo nejrelevantnější a vysoce kvalitní informace. Vše vždy ve službách klienta a zlepšení jeho obecných zkušeností.

Pokud použijeme AI of strojové učení abychom zlepšili možnosti zákaznické zkušenosti společnosti, budeme o krok napřed. A i když bude lidská interakce vždy důležitá, není špatné se živit daty, abyste mohli lidem poskytnout nezapomenutelné okamžiky.