Posts recentes


Comentários


Arquivos


Categorias


RSS RSS 2



Onde aplicar machine learning para melhorar os negócios

As empresas que lidam com uma grande quantidade de dados têm cada vez mais adotado o machine learning como forma de estreitar a relação empresa-cliente – oferecendo uma melhor experiência para o usuário, criando assim uma relação de fidelidade baseada em atendimento personalizado – obter insights de possíveis cenários e gerar estratégias mais inteligentes. Mas o que é esse tal de aprendizado de máquina?

Automação de tarefas, redução de custos e gestão baseada em informações vitais: o machine learning, ou aprendizado de máquina, se trata de uma classe de algoritmos que aprendem de forma iterativa por meio da análise de dados. Esta tecnologia automatiza a construção de modelos analíticos, toma decisões inteligentes, identifica padrões e soluções rápidas para problemas detectados a partir da análise de informações.  Confira onde esta tecnologia vem sendo usada:

  • Área da saúde: com o intuito de reduzir significativamente custos operacionais e melhorar a gestão pública, o setor de saúde vem utilizando o machine learning na triagem dos atendimentos, na realização de diagnósticos rápidos, em tratamentos mais assertivos e riscos melhor calculados. Além disso, a tecnologia é utilizada para melhorar a comunicação entre médicos e paciente e diminuir a margem de erro humano;
  • Indústria 4.0: Aliada a outras tecnologias, o machine learning permite a coleta de dados de clientes, fornecedores, estoque e mercado por parte de grandes organizações industriais. Com as informações integradas e compartilhadas em tempo real, as empresas tornam os processos de fornecimento, fabricação, complemento de estoque e envio de produtos mais eficaz e ágil;
  • Serviços financeiros: quando o assunto envolve transações financeiras, todo cuidado é pouco. Instituições bancárias, por exemplo, adotam o machine learning como forma de prevenir eventuais fraudes, realizar negociações eficientes e identificar oportunidades de investimento, conectando informações, investidores e análises de riscos em tempo real;
  • Aparelhos móveis: aplicativos como o Uber e UberEats utilizam do ML para  para identificar riscos com base na análise, em tempo real, dos dados das milhões de viagens realizadas diariamente por meio do aplicativo e nas previsões de tempo de entrega de refeições, rankings de pesquisa, pesquisa de autocompletar e rankings de restaurantes, respectivamente;
  • Marketing e vendas: o machine learning permite, nesta área, que produtos e serviços sejam recomendados a partir do perfil de determinado usuário e de seu histórico de compras. Isso personaliza a experiência de compra e gera impactos positivos no cliente;
  • Chatbots: com estas ferramentas é possível conversar com o consumidor de modo a criar uma comunicação humanizada, porém mais eficiente e rápida.

Comentários

0
Não há comentários.