Đối với doanh nghiệp, những khả năng như vậy tạo nên lợi thế cạnh tranh. Đó là lý do tại sao học máy (ML - machine learning) đang được doanh nghiệp áp dụng rộng rãi, từ lập kế hoạch chiến lược đến bảo mật. Ngoài ứng dụng theo chiều ngang, ML có thể phục vụ từng nhu cầu cụ thể của thị trường dọc, hỗ trợ các sáng kiến ​​chuyển đổi kỹ thuật số.

Mục đích của học máy là gì?

Một thuật toán học máy sẽ kiểm tra dữ liệu để tìm các mẫu. Khi thuật toán tiếp nhận ngày càng nhiều dữ liệu, nó sẽ cải thiện dần theo thời gian.

Khả năng dự đoán của máy học dựa trên nguồn dữ liệu đầu vào của doanh nghiệp. Đối với các tổ chức, ML góp phần đưa ra khuyến nghị, dự báo nhu cầu của khách hàng và hỗ trợ quá trình ra quyết định của công ty. Công nghệ này cũng đã thúc đẩy sự phát triển AI (Trí tuệ nhân tạo) khác. Đáng chú ý nhất là AI tạo sinh - sẵn sàng cho doanh nghiệp áp dụng.

8 Lợi ích của học máy (ML) đối với doanh nghiệp

Những lợi ích chính cho machine learning đối với doanh nghiệp có thể kể đến như:

1. Phân tích dữ liệu lịch sử để giữ chân khách hàng

Khả năng thu hút khách hàng được xếp những lý do đầu để triển khai ML. Tỉ lệ rời bỏ của khách hàng là vấn đề đau đầu đối với nhiều doanh nghiệp. Học máy giúp doanh nghiệp xác định trước khách hàng nào có khả năng rời đi.

Việc giữ chân khách hàng về cơ bản là một vấn đề phân loại. Nhiệm vụ của ML trong trường hợp này liên quan đến việc xem xét đặc điểm khách hàng của doanh nghiệp, bao gồm thông tin lịch sử về những người đã rời đi và những người ở lại, cùng với những hành vi khác nhau của họ. Doanh nghiệp sử dụng những phân tích đó để thiết lập chiến dịch chăm sóc, quảng cáo dành riêng cho khách hàng có nguy cơ rời đi. 

Xây dựng trải nghiệm khách hàng tốt hơn dựa trên phân tích học máy, cải thiện khả năng giữ chân, nâng cao giá trị trọn đời của khách hàng thông qua sản phẩm, dịch vụ thực sự là trọng tâm xuyên suốt tất cả các ngành dọc chính.

2. Bảo trì dự đoán

Khảo sát cho thấy, một ứng dụng ML có khả năng dự đoán thời điểm cần bảo trì đối với tài sản vốn cố định hoặc dài hạn. Học máy xác định thiết bị nào có khả năng gặp lỗi trong thời gian sắp tới. 

Tổ chức, doanh nghiệp sử dụng thông tin chi tiết đó để sắp xếp thời gian tiến hành sửa chữa phù hợp thay vì gặp phải những lần ngừng hoạt động bất đắc dĩ, tốn kém, đồng thời gây gián đoạn cho khách hàng.

Theo Vantage Market Research, thị trường toàn cầu về bảo trì dự đoán được dự báo sẽ đạt 19,3 tỷ USD vào năm 2028, tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 30%.

3. Khởi chạy hệ thống giới thiệu

Netflix và Amazon là ví dụ điển hình về việc sử dụng ML để xây dựng hệ thống đề xuất sản phẩm, dịch vụ mới dựa trên lịch sử mua hàng.

Học máy sử dụng trong trường hợp này tạo ra giá trị lớn hơn cho khách hàng. Khách hàng mua sắm thuận tiện, phù hợp với nhu cầu. Đồng thời, nó cũng mở ra cơ hội bán thêm và bán kèm cho doanh nghiệp. Do đó, hệ thống đề xuất góp phần mang lại nguồn doanh thu mới cho doanh nghiệp.

Đề xuất phù hợp với nhu cầu mua hàng có lợi cho cả người mua và người bán - Ảnh: Internet

4. Cải thiện việc lập kế hoạch và dự đoán

Nhiệm vụ chủ yếu của ML là đưa ra dự đoán. Vì vậy, công nghệ này cung cấp nền tảng tự nhiên cho hoạt động lập kế hoạch và dự báo.

ML có thể giúp doanh nghiệp dự đoán chi phí, nhu cầu và xu hướng giá cả trong tương lai để tạo điều kiện thuận lợi cho việc lập ngân sách, bảo vệ triển vọng tài chính của doanh nghiệp.

ML đặc biệt hữu ích đối với những nhà chiến lược trong doanh nghiệp. Công nghệ AI mang lại cái nhìn sâu sắc và hiệu quả hơn. Nhưng một nghiên cứu của Gartner được công bố vào tháng 7 năm 2023 cho thấy rằng, chỉ 20% trong số 200 nhà lãnh đạo chiến lược công ty tham gia khảo sát sử dụng các công cụ như ML. Tuy nhiên, con số này chắc chắn sẽ tăng lên đáng kể trong tương lai.

Mô hình dự đoán của ML hỗ trợ củng cố tầm nhìn xa cần thiết cho việc ra quyết định chiến lược, giúp doanh nghiệp “nhìn xa trông rộng” hơn.

5. Đánh giá mẫu để phát hiện gian lận

ML và khả năng xác định mẫu của công nghệ này được tận dụng trong việc phát hiện gian lận. Công cụ phát hiện gian lận thường sử dụng tại những công ty dịch vụ tài chính, cần tìm kiếm điểm bất thường trong giao dịch thẻ tín dụng. Ngoài ra, nó cũng có khả năng ứng dụng rộng rãi hơn thế, chẳng hạn như tại sàn thương mại điện tử.

6. Giải quyết nhu cầu của ngành

ML mang lại những lợi ích đáng kể khi ứng dụng theo chiều ngang. Bên cạnh đó, các tổ chức cũng có thể ứng dụng công nghệ này để đáp ứng yêu cầu của thị trường theo chiều dọc. Ví dụ:

Dịch vụ tài chính

Công ty trong lĩnh vực tài chính được hưởng lợi từ nhiều trường hợp sử dụng ML khác nhau. Chẳng hạn như triển khai ML để bảo vệ thẻ tín dụng khi phát hiện dấu hiệu bất thường, cảnh báo khi nhận thấy hoạt động khả nghi.

Sản xuất

Trường hợp sử dụng bảo trì dự đoán rất phổ biến trong ngành sản xuất, nơi mà sự cố thiết bị sẽ dẫn đến sự chậm trễ trong sản xuất. Ngoài ra, khía cạnh thị giác máy tính của ML giúp kiểm tra các mặt hàng trước khi ra khỏi dây chuyền sản xuất để kiểm soát chất lượng.

Bảo hiểm

Ứng dụng học máy trong ngành bảo hiểm bao gồm: Công cụ khuyến nghị đề xuất lựa chọn cho khách hàng dựa trên nhu cầu của họ; tư vấn tham khảo khách hàng khác được hưởng lợi từ sản phẩm bảo hiểm cụ thể. Những hệ thống như vậy có thể giúp nhà cố vấn tập trung vào dịch vụ phù hợp nhất cho khách hàng. Từ đó góp phần tạo điều kiện thuận lợi cho việc bán kèm.

Bán lẻ

Công nghệ thị giác máy tính đóng nhiều vai trò trong bán lẻ, bao gồm cá nhân hóa, quản lý hàng tồn kho và lập kế hoạch. Dự báo nhu cầu cũng là một trường hợp sử dụng quan trọng khác.

Khả năng dự đoán của máy học hỗ trợ doanh nghiệp lập kế hoạch hiệu quả hơn - Ảnh: Internet

7. Xây dựng dựa trên khoản đầu tư ban đầu

Một lợi ích khác là khả năng tạo ra lợi nhuận từ khoản đầu tư ML ban đầu. Ví dụ: Nhà bán lẻ tạo ra một bộ dữ liệu để dự báo nhu cầu sản phẩm sẽ có cơ hội phát triển dựa trên khoản đầu tư đó. Tuy nhiên, nhiều công ty có vẻ không nhận ra điều đó.

Bộ dữ liệu được xây dựng để dự báo nhu cầu cũng có thể giúp nhà bán lẻ lường trước tình huống hết hàng hoặc tồn kho. Chúng cũng dự đoán khi nào nhà bán lẻ sẽ thiếu một sản phẩm cụ thể, sau đó gợi ý về mức độ hàng tồn kho an toàn. Các nhóm khác, chẳng hạn như tiếp thị qua email, cũng tận dụng được dữ liệu để dự báo nhu cầu.

8. Tăng hiệu quả và cắt giảm chi phí

Tự động hóa nhờ học máy hỗ trợ cắt giảm chi phí của doanh nghiệp thông qua việc giảm lao động và nâng cao hiệu quả.

Dịch vụ khách hàng là một lĩnh vực tiết kiệm được chi phí thông qua học máy. Gartner ước tính đàm thoại AI, kết hợp ML và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp giảm 80 tỷ USD chi phí nhân lực các trung tâm liên lạc vào năm 2026.

Chatbot, nhận được thêm sự thúc đẩy từ AI tạo sinh, khiến nhiều tổ chức đặt câu hỏi liệu có thể bắt đầu cắt giảm nhân viên nhận cuộc gọi và trực tổng đài, hoặc giảm thời gian làm việc của họ hay không.

Chatbot cũng được sử dụng với mục đích hỗ trợ thêm cho nhân viên con người và giảm thiểu khối lượng công việc. Chatbot lắng nghe cuộc trò chuyện, hiểu ngữ cảnh và đánh giá thái độ khách hàng. Kết hợp với phân tích NLP về bản ghi cuộc gọi trước đó, chatbot cung cấp lời khuyên cho tác nhân trong khi tương tác với khách hàng.

Có nhiều cách để học máy machine learning hỗ trợ hiệu quả cho doanh nghiệp, tổ chức hiệu quả. Trên đây là một số ứng dụng chính của công nghệ ML đối với công tác sản xuất, kinh doanh và vận hành của tổ chức.

Nguồn tham khảo:

https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/8-machine-learning-benefits-for-businesses