2016年，機器學習將重新定義企業

人工智慧學家

AI頭條

概要

機器學習所提供的必要演算法、應用以及框架大幅提高了企業數據的精確度與價值，讓多樣化企業戰略實現前所未有的快速成功與更高利潤。

受機器學習影響的行業

對於企業而言，好的消息就是他們多年來保存的所有數據現在都能夠轉變成競爭優勢，讓企業實現戰略目標。賬務團隊能夠通過使用機器學習對促銷、補償以及折扣進行優化，從而推動各銷售渠道實現所需要的行為。對所有渠道消費才的消費貨幣進行預測，為客戶制定個性化的推薦，預測消費者長期的忠誠度，同時對供應商與買家的潛在信用風險進行預測。圖形1就是各行業機器學習應用概況。

機器學習正在對銷售與市場營銷進行變革

與最先尋求因果關係的高級分析學技術不同的是，機器學習技術的設計是為了尋求相應的機會，在大範圍數據集可預見價值的基礎上對決策進行優化。越來越多的數據集由結構化與非結構化的數據組成，隨著全球社交網路的不斷增殖，使得非結構化數據集不斷增長。而機器學習能夠能可預見任務進行有效處理，包括對那些能夠很大程度上推動所需要的銷售與市場營銷結果的行為進行定義。那些相互競爭，並急於贏得消費者的企業最初將把機器學習應用於產品銷售與市場推廣挑戰方面。在麻省理工學院斯隆商學院管理評審文章中，績效研究院最近對銷售額至少為5億美元的企業進行的調查發現，這些企業正希望通過機器學習獲得更高的銷售增長，這一結果與機器學習對產品銷售所呈現出的巨大轉變相一致。

76%的企業表示他們正通過機器學習來實現更高的銷售增長。通過開發偏好模型，並對其進行優化來對向上銷售以及交叉銷售進行指導，從而讓預測的準確性更高，這也是當今機器學習為全方位渠道銷售戰略所作出的貢獻。

在調查過程中，我們發現至少有40%的企業目前已經使用機器學習來提升銷售與市場營銷表現。五分之二的企業已經將機器學習應用於銷售與市場營銷領域。

38%的企業將銷售業績的提升歸功於機器學習。研究跟蹤的指標包括新的銷售線索、向上銷售以及銷售循環乘以2個或2個以上的因素，而另外41%的改善則乘以5個或5個以上的因素。

幾家歐洲銀行的新產品銷售增長了10%，與此同時證券炒賣的現象則減少了20%。最近，麥肯錫公司的研究發現十幾家歐洲銀行正在用機器學習來取代統計模型技術。同時，銀行也在提高客戶滿意度與客戶的終身價值。

機器學習的應用為何在加速？

機器學習在企業所面臨的合同管理、客戶服務、財務、法律、銷售、報價到現金、定價以及生產挑戰方面的能力得歸功於機器學習能夠持續學習以及改進的能力。機器學習演算法在本質上會重複、持續地學習，並對結果進行優化。第當出現錯誤計劃時，機器學習演算法就會對錯誤進行糾正，並開始重複另一次數據分析。這些計算的完成時間只需要以毫秒來計算，這就使得機器學習在對決策進行優化以及對結果進行預測方面變得異常有效。

雲計算、雲存儲以及感測器增殖經濟學推動了物聯網設備的增長；數分鐘內就能夠消耗十億位元組的移動設備使用量的增殖等因素是導致機器學習應用速度加快的原因。此外，搜索引擎環境創造以及企業在對可能性最大的結果進行預測的同時對運營進行人優化，以及機器學習增值的完美條件，這些都是企業需要面對的複雜問題。

以下就是當今機器學習增長的關鍵因素：

非結構化數據以指數級增長，而其中80%以上的數據是企業每天進行決策所依賴的數據。需求預測、客戶關係管理、企業資源計劃交易數據、運輸成本、條形碼、庫存管理數據、歷史定價、服務以及支持成本、會計標準成本等都是企業日常決策所需要數據的來源。非結構化數據的指數級增長包括社交媒體、電子郵件記錄、通訊記錄、客戶服務以及支持記錄、物聯網感測數據、競爭者與合作夥伴定價與供應鏈跟蹤數據，這些都是當今預測模式企業完全忽略的部分。那些希望成為具有競爭性的行業領導企業正在這些非結構化數據來源中尋求機遇，並通過機器學習這些機遇轉變為競爭優勢。

能夠產生實時數據的物聯網、嵌入式系統與設備非常適合對供應鏈網路進行進一步優化並提高需求預測，因為物聯網平台、系統、應用以及感測器正在向全球範圍內的企業價值鏈滲透，使得所產生的數據以指數級增長。這些大規模數據集的可用性與固有的價值進一步推動了機器學習的採用。

產生大量數據集的綜合方法包括對現有的歷史數據進行外推與推測，從而創造出逼真的模擬數據。從天氣預報再到使用高級模擬技術（能夠產生太位元組數據）對供應鏈網路進行優化，對預測進行微調以及獲得更佳優化的能力同樣也推動了機器學習的採用量。如今，產品發布以及銷售策略的模擬數據集是機器學習的初步應用，這一應用顯示出機器學習在開發傾向模型方面的潛力（對購買水平進行預測）。數據存儲與雲計算的結合使得基礎設施的成本不斷下降，所使得所有企業都能夠承擔得起機器學習的成本。毫不誇張地說，通過信用卡就能夠購買到在線存儲與公共雲實例。對資料庫中的舊數據進行遷移（與雲平台相比，數據的數據訪問是受到限制的）也變得非常常見，因為對安全的雲存儲的信任不斷增加。對於許多缺少IT部的小型企業來說，雲服務為這些企業提供了一個可擴展的安全平台，讓企業能夠通過這一平台對不同地理位置的數據進行管理。

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