Zawartość
P:
Czy te same narzędzia uczenia maszynowego mogą działać zarówno w przypadku handlu detalicznego, jak i przedsiębiorstw produkcyjnych?
ZA:
Jeśli chodzi o dostosowywanie narzędzi do uczenia maszynowego zarówno dla handlu detalicznego, jak i przedsiębiorstw produkcyjnych, istnieją pewne znaczące podobieństwa, ale istnieją również podstawowe różnice.
W handlu detalicznym zdecydowana większość narzędzi i procesów uczenia maszynowego jest ukierunkowana na sprzedaż i inicjatywy skierowane do klientów. Firmy wykorzystują ogromną moc uczenia maszynowego do przeszukiwania danych, które pozwalają im sprzedawać, co zwiększa konwersję, a tym samym zyski. Doskonałym przykładem, który łączy granicę między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją, jest docieranie do klientów w sprawie porzucania koszyków. Zestawy narzędzi, które aktywnie docierają do klientów, którzy porzucili produkty w koszyku, są często klasyfikowane jako narzędzia sztucznej inteligencji, ale inne narzędzia, które po prostu agregują i analizują dane w celu opracowania systemów sterowanych przez człowieka, są przykładami uczenia maszynowego stosowanego w handlu detalicznym.
W produkcji krajobraz uczenia maszynowego wygląda zupełnie inaczej. Uczenie maszynowe stosuje się do produkcji i produkcji dóbr fizycznych na kilka unikalnych sposobów. Duża część uczenia maszynowego w produkcji ma zastosowanie do obsługi łańcuchów dostaw. Uczenie maszynowe będzie informować o procesach konserwacji, napraw i przeglądów (MRO) oraz innych aspektach budowy, pakowania lub montażu elementów dyskretnych lub masowych. Innymi słowy, wiele z najcenniejszych narzędzi uczenia maszynowego w produkcji jest skierowanych do hali produkcyjnej i nie jest skierowanych do klientów, ale do budowy idealnej „inteligentnej fabryki” i usprawnienia procesów fizycznych. (Ten artykuł Forbes to tylko jeden przykład przedstawiający dziesięć sposobów, w jaki uczenie maszynowe zmienia produkcję szybko i w zasadniczy sposób.) Natomiast narzędzia uczenia maszynowego w handlu detalicznym są głównie skierowane na „inteligentną podłogę sprzedaży” i większość handlu, który teraz odbywa się online lub za pośrednictwem platform cyfrowych.
Biorąc to pod uwagę, firmy detaliczne mogą również korzystać z narzędzi uczenia maszynowego do obsługi procesów fizycznych, na przykład zapasów. W zakresie obsługi zapasów predyktory uczenia maszynowego mogą pomóc firmom handlowym zaoszczędzić ogromne ilości pieniędzy, utrzymując tylko zapas, którego potrzebują w danym momencie, oraz zwiększając wydajność operacji magazynowych i magazynowych. Jednak główna wartość uczenia maszynowego w handlu detalicznym nadal koncentruje się na wspieraniu decyzji dotyczących sprzedaży, na zdobywaniu dodatkowych informacji na temat klienta w oparciu o głębokie praktyki agregacji danych i analiz, na badaniu danych demograficznych i danych osobowych oraz uzyskiwaniu niezwykle cennych danych wywiadowczych dotyczących sprzedaży.
Najważniejsze jest to, że jako zwiastun nadchodzącej silnej sztucznej inteligencji, narzędzia uczenia maszynowego i uczenia głębokiego są po prostu „inteligentne”. Gromadzą one dane i zapewniają całościowy obraz określonej definicji, czy to w przestrzeni geograficznej, fizycznej czy cyfrowej środowisko. Różne branże wykorzystują moc uczenia maszynowego na różne sposoby. Różnica między uczeniem maszynowym w sprzedaży detalicznej a uczeniem maszynowym w produkcji jest oczywistym przykładem tego, jak firmy określają swoje potrzeby i odpowiednio dostosowują technologie uczenia maszynowego.