Як машинне навчання впливає на розвиток бізнесу

Машинне навчання (Machine Learning, ML) — це напрямок штучного інтелекту (ШІ), який за допомогою певних алгоритмів дає змогу комп’ютерам самостійно вчитися на основі великих наборів даних. McKinsey виявив, що майже 60% організацій використовують цей інструмент принаймні в одній бізнес-функції. 

Машинне навчання від традиційних аналітичних алгоритмів відрізняє гнучкість. Вона дозволяє адаптувати ML до різних сценаріїв, що досить корисно у динамічному бізнес-середовищі. Алгоритми ML виявляють нові та приховані закономірності, деякі з яких можуть бути неочевидними, якщо користуватися звичайними статистичними методами.  

Тобто machine learning — це ніби мозок комп’ютера, здатний покращувати свою продуктивність на основі попередніх результатів. Він може самостійно вчитися та розрізняти, скажімо, справжні електронні листи від спаму або передбачати, який фільм може вам сподобатися, враховуючи ваші вподобання. Втім, точність ML може відрізнятися залежно від методу машинного навчання та наданих даних.

Алгоритми машинного навчання — це методи, які дають змогу комп'ютерам навчатися та вдосконалювати свою діяльність без явного програмування.

Є чотири основні алгоритми:

1. Асоціація

ML встановлює статистичний зв’язок між двома діями. Наприклад, клієнт, який купує товар з категорії X (смартфон), швидше за все, також купить товари з категорії Y (навушники, чохол тощо). Отже, можна запропонувати продукцію з категорії Y клієнтам, які купують із категорії X, оскільки є 50% ймовірності, що вони зацікавляться нею.

2. Класифікація

Перш ніж генерувати бізнес-прогнози, ML має спочатку створити модель до раніше зібраних даних. Наприклад, щоб класифікувати клієнтів за рівнем лояльності (задоволені, нейтральні чи незадоволені), потрібно об’єднати всю інформацію про споживачів і розробити правило, аби оцінити, чи потрапляють вони до однієї з груп. Надалі алгоритм самостійно визначатиме нових клієнтів як задоволених або незадоволених послугами, залежно від попередніх знань.

3. Контрольоване та неконтрольоване навчання

ML використовує комбінацію навчання під наглядом і без нагляду. Для порівняння, контрольоване навчання збирає або генерує дані з попереднього досвіду. Наприклад, може ідентифікувати спам в електронній пошті. Натомість неконтрольоване навчання дозволяє ML порівнювати дані для досліджень, щоб визначати закономірності.

4. Навчання з підкріпленням

Навчання з підкріпленням дає змогу системам приймати рішення методом проб і помилок. Після серії випадкових випробувань система має знайти оптимальний спосіб виконання завдання.

Переробна промисловість займає найбільшу частку ринку машинного навчання (19%). На другому місці — фінансова галузь (15%). На третьому  — охорона здоров’я (12%). Також розповімо про деякі інші напрямки, де застосовується машинне навчання:

• Аналіз великих обсягів даних і прогнозування тенденцій. Це допомагає бізнесу приймати рішення на підставі прогнозів. Зокрема, аналізувати поведінку клієнтів, виявляти їхні вподобання, аби надавати персоналізовані пропозиції. До речі, 57% компаній у світі використовують машинне навчання для покращення споживчого досвіду.

Наприклад, машинне навчання впроваджено у Big Data-рішення від Київстар, а саме — портрет клієнта. З використанням алгоритмів ML аудиторія профілюється за майже 100 автоматизованими критеріями (вік, стать, локація наявність дітей, тип гаджета, операційна система, інтереси, подорожі, стиль життя тощо). Завдяки цьому можна визначити певні закономірності для кожного сегмента і розробити маркетингову стратегію, націлену на конкретну категорію клієнтів.

• Автоматизація промисловості. ML використовується для прогнозування ймовірних відмов обладнання, планування виробництва та оптимізації бізнес-процесів.
• Виявлення кібератак. Машинне навчання здатне моніторити та блокувати будь-які аномалії у мережах компанії.

Для прикладу, на базі ML працюють рішення для кібербезпеки бізнесу, а також захист від спрямованого шкідливого трафіку AntiDDos. Зокрема, останній автоматично без втручання оператора надає багаторівневий захист IT-інфраструктури компанії від відомих і невідомих атак. Для цього він застосовує сигнатурний аналіз та машинне навчання.

AntiDDos підключається до інтернет-каналу від Київстар. Потім 14–30 днів «вивчає» трафік, який надходить до ресурсів компанії. І коли система знаходить відхилення, трафік автоматично переспрямовується на очищення й після цього потрапляє до компанії. 

• Підбір кандидатів на посаду. Аналіз їхніх резюме та прогнозування успішності працівників.

Автоматичне розпізнавання. Машинне навчання вміє розпізнавати зображення, текст, мову, інтонацію та робити синхронний переклад тощо.

Алгоритми машинного навчання можуть значно підвищити продуктивність бізнесу, але це не єдина перевага:  

• ML надає автоматизацію багатьом процесам, які раніше потребували втручання людини. З машинним навчанням можна прискорити виробництво товарів та надання послуг, виключити ризик людських помилок, ефективніше планувати використання ресурсів, передбачити майбутні результати тощо.
• Аналізуючи великі обсяги даних, мережевий трафік і поведінку користувачів, ML може виявляти порушення безпеки, швидко реагувати на інциденти, мінімізувати потенційні фінансові та репутаційні ризики компанії.
• З машинним навчанням можна покращити обслуговування клієнтів. Зокрема, через чат-боти та голосові помічники (AVR), які дозволяють спілкуватися з аудиторією, консультувати її та навіть продавати товари та послуги. Системи навчаються алгоритмів під час взаємодії з клієнтами. 
• Машинне навчання здатне аналізувати утримання клієнтів, спрогнозувати відтік клієнтів, попит на продукцію, можливий дохід компанії тощо.

ML — це дієвий інструмент для компаній, які прагнуть зберігати конкурентну перевагу, адже це допомагає краще планувати майбутнє бізнесу. Згідно зі звітом Statista, у 2022 році ринок машинного навчання оцінювався у понад $72 млрд. Очікується, що до кінця 2030 року він досягне $528,10 млрд. Втім, ML — лише один із небагатьох способів навчання систем. Є величезний потенціал для подальшого прогресу у багатьох напрямках.