Makine öğreniminin işletmelere 8 faydası

Yapay zekanın bir alt dalı olan makine öğrenimi (ML), bilgisayarların verileri analiz etmek, örüntüler bulmak, tahminler yapmak ve kararlar almak için özel algoritmalar kullanarak kendi kendine öğrenme yeteneği kazanmasını ifade ediyor. İnsanlara göre çok daha yüksek doğruluk ve güvenilirlikte sonuçlar üreten makine öğrenimi, işletmelerin rekabette fark yaratabilmesini mümkün kılıyor. Stratejik planlamadan güvenliğe kadar pek çok noktada tercih edilen makine öğrenimi işletmelere 8 önemli noktada fayda sağlıyor.

1-Müşterileri elde tutmak

Müşteri kaybı hiçbir işletmenin istemeyeceği bir durum. Makine öğrenimi, hangi müşterilerin ayrılma olasılığı taşıdığını tespit edebiliyor. Böylece işletmeler henüz kayıp gerçekleşmeden kişiselleştirilmiş çözümlerle müşterini elde tutmayı başarabiliyor. Ayrıca daha iyi bir müşteri deneyimi oluşturmak da gelecekte muhtemel kayıpların önüne geçiyor. Bunun için işletmelerin makine öğreniminden elde edilen analizleri, ürün ve hizmet kalitesine doğru biçimde yansıtması gerekiyor.

2-Kestirimci bakım yoluyla planlanmamış arıza sürelerini azaltmak

Kestirimci bakım, en sık tercih edilen makine öğrenimi uygulamaları arasında yer alıyor. Arıza yaşanması muhtemel ekipmanları tespit eden makine öğrenimi, işletmelerin bu içgörüyü maliyetli kesintiler yerine arıza sürelerini planlamak ve onarımlar yapmak için kullanabilmesini sağlıyor. Pazar araştırmalarına göre kestirimci bakıma yönelik küresel pazarın 2028 yılına kadar 19,3 milyar dolara ve yıllık %30'luk büyüme oranına ulaşması bekleniyor.

3-Öneri sistemleriyle geliri artırmak

Netflix ve Amazon gibi şirketler makine öğreniminden yararlanarak müşterinin kullanım geçmişlerine göre öneri sistemleri oluşturuyor. Böylelikle kullanıcılar ilgilerini çeken ürün ve hizmetlere daha kolay erişiyor. Makine öğrenimi, işletmelerin ürün ve hizmetlerini kişiselleştirerek sunmasını mümkün kılıyor. 

Makine öğreniminin bu kullanımı müşteriler için daha fazla değer yaratırken aynı zamanda işletmeler için ek satış ve çapraz satış fırsatlarının da kapısını açıyor. Dolayısıyla tavsiye sistemi kurumların gelirlerini artırmasına yardımcı oluyor.

4-Tahminleri iyileştirmek

Makine öğrenimi, işletmelerin bütçelemeyi kolaylaştırması ve finansal beklentileri karşılaması için gelecekteki maliyetleri, talebi ve fiyat eğilimlerini tahmin etmeye yardımcı oluyor. Kurumlar bu teknoloji sayesinde tahmine dayalı stratejik karar almak için gerekli öngörüyü elde ediyor. 

Günümüzde yapay zeka, iş süreçlerine daha fazla bilgi, görünürlük ve verimlilik katıyor. Makine öğrenimi teknolojileri, geleneksel analizlerin ötesinde yeni fırsatlar keşfetmeyi sağlıyor. Böylece işletmeler, gelişmiş tahminler sayesinde verimliliklerini artırıyor ve rekabet avantajı kazanıyor.

5-Dolandırıcılığı tespit etmek

Makine öğreniminin kalıpları belirleme yeteneği dolandırıcılık tespitinde de fayda sağlıyor. Pek çok işletme kullanıma hazır siber güvenlik yazılımlarından destek alıyor. Ancak bunlara ek olarak makine öğreniminden faydalanmak güvenlik noktasında da avantaj sağlıyor. Makine öğrenimi sayesinde örneğin kredi kartı işlemlerinde bir anormallik olması durumunda sistem bunu kolayca belirleyebiliyor. Özellikle e-ticaret şirketleri için sahte siparişlerin belirlenmesi kritik önem taşıyor.

6-Sektörün ihtiyaçlarını karşılamak

Makine öğrenimi önemli ölçüde yatay uygulanabilirliğe sahip olsa da işletmeler bu teknolojiyi dikey pazar gereksinimlerini karşılamak için de kullanıyor. Örneğin bir sigorta firması, müşterilerinin belirli sigorta ürünlerinden nasıl faydalandığına dayalı olarak farklı seçenekler sunan bir öneri motoru geliştirebiliyor. Perakende sektöründe kişiselleştirme ve envanter yönetimi öne çıkarken üretim alanında ise sıklıkla kestirimci bakım tercih ediliyor. Makine öğrenimi farklı sektörlerde farklı ihtiyaçları karşılamak için değerlendiriliyor. 

7-Yatırımları geliştirmek

Makine öğrenimi işletmelere yaptıkları yatırımı geliştirme fırsatı yaratıyor. Örneğin, ürün talebini tahmin etmek için veri seti oluşturan bir perakendeci böylece ürünlerin stokta kalma durumlarını da tahmin edebiliyor. 

8-Verimliliği artırmak

Makine öğrenimi kullanılarak gerçekleştirilen otomasyonlar, iş gücünün azaltılması ve verimliliğin artırılması yoluyla işletmenin giderlerini azaltma imkanı sunuyor. Makine öğrenimi ile doğal dil işlemeyi (NLP) birleştiren çözümler, müşteri hizmetleri alanında da tasarruf edilmesini sağlıyor. Üretken yapay zekadan destek alan sohbet robotları, işletmelerin daha az çağrı merkezi temsilcisine sahip olmasına imkan tanıyor.

Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri işletmelerin verimliliğine doğrudan etki edecek pek çok fırsat yaratıyor. Bu teknolojilerden en yüksek verimi elde edebilmek için kurumların potansiyel kullanım alanlarını araştırmaları ve elde edilen faydaların yeni fırsatları beraberinde getirdiğinin bilincinde olmaları gerekiyor.