Mit Machine Learning zu einer besseren Geschäftsstrategie

Machine Learning (ML) ist mehr als nur das neueste Buzzword. Einst in den Computerwissenschaften beheimatet, wurde es in kürzester Zeit Teil der echten Welt. Derzeit unterscheiden wie zwei Arten von Unternehmen: solche Unternehmen, die ML in ihre Arbeitsabläufe integriert haben, und solche, die bald den Rückstand aufholen werden müssen.

Machine Learning ist längst keine nebulöse Wissenschaft mehr. 2016 wurde in der Harvard Business Review dafür plädiert, dass ML zum Werkzeugkasten eines jeden Unternehmens gehören sollte, und zwar ab sofort. Das ist jetzt fast sechs Jahre her. Heute nutzen große Unternehmen wie Netflix, Microsoft, Snapchat und Uber ML-Technologien in der einen oder anderen Form, um Marketing und Kundenbindung effektiv zu automatisieren, Betrug zu verhindern und ihre Daten auf tiefgreifende und automatisierte Weise zu analysieren.

Unser aktueller Jährlicher Forschungsbericht zu KI und Machine Learning 2022 von Rackspace Technology® zeigt, dass 72 % der IT-Führungskräfte weltweit künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning als wichtige Elemente ihrer Geschäftsstrategie betrachten. Darüber hinaus erzielen ihre KI/ML-Programme messbare Ergebnisse und Führungskräfte glauben, dass sie dadurch einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt erlangen. Wir haben herausgefunden, dass 70 % aller Befragten positive Auswirkungen von KI/ML auf Markenbekanntheit und Ruf, Umsatzgenerierung und die Höhe ihrer Ausgaben verzeichnen.

Eine neue Technologie wie ML zu implementieren, kann eine Herausforderung sein – besonders, wenn sie etwas mysteriös erscheint. Manchmal besteht die Schwierigkeit in der Frage, wo und wie man anfangen soll und wo die Vorteile von ML für den Unternehmensgewinn liegen.

In diesem Artikel sind fünf Einsatzbereiche von Machine Learning-Diensten und -Tools aufgelistet, die Unternehmen zum Erkenntnisgewinn aus großen und oft heterogenen Datensätzen nutzen.

Effektives Marketing

Wahrscheinlich verfügen Sie über riesige Datenmengen, die aus Vertriebskontakten, Marktforschung, Trendanalysen und anderen Quellen stammen und an verschiedenen Orten wie Datenbanken, Data Warehouses, Cold Storage (langfristige Speicherung) und Object Storage gespeichert sind. Mit Tools wie Amazon Comprehend können Sie Geschäfts- und Callcenter-Analysen abwickeln, leistungsstarke, benutzerdefinierte Suchmaschinen erstellen und Dokumente für Stimmungs- und andere Analysen verarbeiten – und dabei mehrere Datenquellen nutzen.

Mit zusätzlichen Tools von Amazon Web Services (AWS) können Sie schnell Vorhersagemodelle aufbauen und trainieren, um die Ergebnisse von Marketingkampagnen zu ermitteln, bevor Sie Zeit, Geld und Ressourcen dafür aufwenden.

Kundentreue

Sie haben viel Zeit und Geld aufgewendet, um Ihren Kundenstamm an sich zu binden. Kunden zu verlieren, ist sehr kostspielig. Mit Amazon Machine Learning können Sie bereits vorhandene Daten nutzen, um Modelle zu erstellen, die Profile von unzufriedenen Kunden generieren.

Amazon hat bei der Erstellung dieser Modelle bereits den Großteil der Arbeit erledigt. Sie brauchen nur noch Ihre Daten einzufügen und können schon Ergebnisse generieren. Ihre Modelle können so einfach oder komplex wie notwendig sein. Wie gesagt brauchen Sie sich nicht mit Algorithmen oder tiefgehenden Vorhersageanalysen zu beschäftigen: Diese Arbeit wurde bereits für Sie erledigt und funktioniert mit Ihren Daten.

Geschäftsanalysen

Mit dem 2017 veröffentlichten Amazon SageMaker können Entwickler vortrainierte ML-Modelle oder ihre Daten verwenden, um Vorhersagen über eine Point-and-Click-Schnittstelle zu analysieren und zu erstellen. Seit der Veröffentlichung erhielt das Programm weitere robuste Features und wurde immer besser.

Jetzt können Datenwissenschaftler und Entwickler schnell hochwertige Machine Learning-Modelle mit einer Reihe von Fähigkeiten vorbereiten, aufbauen, trainieren und bereitstellen. Unternehmen nutzen diese Modelle, um neue Märkte zu erschließen, die Produktion zu optimieren und ihr Geschäft mithilfe von Daten umzugestalten, anstatt sich auf Mutmaßungen zu verlassen.

Bild- und Videoanalyse

Mit Amazon Rekognition machen Unternehmen aus Fotos und Videos durchsuchbare Inhalte. Die Automatisierung nutzt neu trainierte oder individuelle Computer Vision-Modelle, Texterkennung und maßgeschneiderte Objekterkennung. Die Daten können dann gesammelt und analysiert werden – genau so, wie wir Dokumente und Datenbanken abfragen.

Maßgeschneiderte Beschriftungen können generiert und zu Videos oder Bildern hinzugefügt werden, während die Medien gleichzeitig auf unangemessene oder unerwünschte Inhalte überprüft werden. Indem Sie diese Daten filtern, sind Sie in der Lage, digitale Medien von mehreren Gigabyte oder Terabyte in durchsuchbare und analysierbare Datensätze umzuwandeln, die Ihr gesamtes Unternehmen nutzen kann.

Betrugserkennung

Ihr Unternehmen kann alles richtig machen und trotzdem Opfer von Missbrauch und Betrug werden. Amazon Fraud Detector ist ein vollständig verwalteter und optimierter AWS-Service, der Sie dabei unterstützt, potenziell betrügerische Aktivitäten und Transaktionen zu erkennen, damit Sie sie im Keim ersticken können.

Amazon Fraud Detector kann vor verdächtigen Online-Zahlungen warnen, betrügerische neue Konten aufdecken, Verifizierungen wie Telefon- und E-Mail-Validierung durchführen und den Missbrauch von Treueprogrammen und Testangeboten verhindern. Das funktioniert, indem Machine Learning-Modelle automatisch erstellt werden, die kontinuierlich dazulernen und so Ihre Fähigkeit, Betrug im Keim zu ersticken, kontinuierlich verbessern. Für eine tiefgehendere Analyse kann Amazon Fraud Detection vollständig in Amazon SageMaker integriert werden.

Das waren nur ein paar Beispiele dafür, wie Ihr Unternehmen von einer Integration der Machine Learning-Produkte von Amazon profitieren kann. Auch wenn Sie jetzt begeistert sind, haben Sie vielleicht noch Bedenken. Glücklicherweise verfügt Onica von Rackspace Technology® über das nötige Fachwissen, um Ihre Geschäftsstrategie für Machine Learning problemlos zu verwirklichen.

Laden Sie unseren Jährlichen Forschungsbericht zu KI und Machine Learning herunter, um mehr darüber zu erfahren, wie IT-Entscheidungsträger in künstliche Intelligenz und Machine Learning investieren.