Die Geschäftswelt revolutionieren: Die wesentliche Rolle des maschinellen Lernens in der heutigen Wirtschaft | von George Piskov | Juni 2023

Im sich schnell entwickelnden digitalen Zeitalter werden traditionelle Geschäftspraktiken in Frage gestellt und die gesamte Handelslandschaft unterliegt einem massiven Wandel. Maschinelles Lernen, eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, steht im Mittelpunkt dieser Veränderung.

Maschinelles Lernen (ML) ist die wissenschaftliche Untersuchung von Algorithmen und statistischen Modellen, die Computersysteme verwenden, um Aufgaben ohne explizite Anweisungen auszuführen und sich stattdessen auf Muster und Schlussfolgerungen zu verlassen. Diese leistungsstarke Technologie verändert traditionelle Geschäftsmodelle und schafft Möglichkeiten für erhebliches Wachstum und Fortschritt. Es hat sich zu einem unverzichtbaren Instrument für Unternehmen entwickelt, die in einer zunehmend datengesteuerten Welt wettbewerbsfähig und effizient bleiben möchten.

Eine der bekanntesten Anwendungen des maschinellen Lernens ist Kundensegmentierung. Unternehmen verwenden heute Algorithmen für maschinelles Lernen, um ihre Kunden anhand von Verhalten, Vorlieben, demografischen Merkmalen usw. in verschiedene Segmente einzuteilen. Das Ergebnis ist eine personalisiertere Service- und Marketingstrategie, die das Kundenerlebnis verbessert und letztendlich den Umsatz steigert.

Entdeckung eines Betruges ist ein weiteres Feld, das durch ML revolutioniert wurde. Insbesondere der Finanzsektor hat stark von ML-Algorithmen profitiert, die ungewöhnliche Aktivitäten oder Muster erkennen, die auf betrügerische Transaktionen hinweisen könnten. Diese Technologie hat die Sicherheit von Transaktionen erheblich erhöht und das Vertrauen der Kunden gestärkt.

Im Bereich von Umsatzprognosen, maschinelles Lernen zeichnet sich aus. Durch die Analyse historischer Verkaufsdaten können maschinelle Lernalgorithmen zukünftige Verkaufstrends genau vorhersagen und es Unternehmen ermöglichen, fundierte Entscheidungen hinsichtlich Bestandsverwaltung, Budgetplanung und strategischen Initiativen zu treffen.

Optimierung der Lieferkette wurde auch durch maschinelles Lernen erheblich verbessert. Durch die Vorhersage der Nachfrage, die Schätzung potenzieller Verzögerungen, die Optimierung von Lieferwegen und die Automatisierung der Beschaffung hat ML die Effizienz der Lieferkette erheblich gesteigert.

Vorausschauende Wartung ist ein weiterer Bereich, in dem maschinelles Lernen glänzt. Branchen wie die Fertigung sind nun in der Lage, Geräteausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten, indem sie Sensordaten analysieren, was Ausfallzeiten erheblich reduziert und Kosten spart.

In Personalbeschaffung und HR-Analysemaschinelles Lernen hilft bei der Überprüfung von Lebensläufen, der Vorhersage der Mitarbeiterabwanderung und der Bewertung der Mitarbeiterleistung, sodass Unternehmen fundierte Entscheidungen bei der Einstellung, Bindung und Entwicklung von Talenten treffen können.

Maschinelles Lernen ist nicht auf eine einzelne Branche beschränkt, sondern verändert eine Vielzahl von Sektoren. Vom Gesundheitswesen, wo ML zur Vorhersage von Krankheitsausbrüchen und zur Unterstützung der Patientendiagnose eingesetzt wird, bis hin zur Landwirtschaft, wo es zur Optimierung von Ernteerträgen und zur Überwachung der Bodengesundheit eingesetzt wird – maschinelles Lernen verändert die Artwork und Weise, wie wir Geschäfte tätigen, grundlegend.

In den Bereichen Energie, Transport, Fertigung, Finanzen, Einzelhandel, Bildung, Immobilien und Versicherungen optimiert maschinelles Lernen Prozesse, verbessert die Produktivität und verbessert das Kundenerlebnis. Es geht darum, komplexe Probleme aufzuschlüsseln, Erkenntnisse zu gewinnen, die früher nicht zu gewinnen waren, und Aufgaben zu automatisieren, die zuvor mühsam und zeitaufwändig waren.

1. Gesundheitspflege: Maschinelles Lernen kann zur Vorhersage von Krankheitsausbrüchen, zur Unterstützung der Patientendiagnose, zur Personalisierung von Behandlungsplänen und zur Verbesserung der Arzneimittelforschung eingesetzt werden. Instruments wie die Bilderkennung können auch bei der Früherkennung von Erkrankungen wie Krebs helfen.
2. Landwirtschaft: Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um Ernteerträge vorherzusagen, die Bodengesundheit zu überwachen, Bewässerungssysteme zu automatisieren und Schädlinge oder Krankheiten zu erkennen. Präzisionslandwirtschaftstechniken können die Ressourcennutzung optimieren und die Gesamtproduktivität verbessern.
3. Energie: Maschinelles Lernen kann den Energieverbrauch optimieren, Geräteausfälle vorhersagen und Prognosen für erneuerbare Energien unterstützen. Es kann auch eine entscheidende Rolle bei der Verwaltung intelligenter Netze für die Stromversorgung spielen.
4. Transport und Logistik: Maschinelles Lernen kann zur Routenoptimierung, Bedarfsprognose, vorausschauenden Wartung und Verwaltung autonomer Fahrzeuge eingesetzt werden. Dies kann zu erheblichen Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen führen.
5. Herstellung: Maschinelles Lernen kann Produktionsprozesse durch vorausschauende Wartung, Qualitätskontrolle und Lieferkettenoptimierung verbessern. Es kann auch bei der Entwicklung intelligenter Fabriken helfen.
6. Finanzen: Maschinelles Lernen kann betrügerische Transaktionen erkennen, die Finanzplanung automatisieren, den algorithmischen Handel verbessern und das Risikomanagement verbessern. Auch für die Kreditwürdigkeitsprüfung und Kreditentscheidungen wird es immer wichtiger.
7. Einzelhandel und E-Commerce: Maschinelles Lernen kann das Kundenerlebnis personalisieren, Lagerbestände verwalten, Produkte empfehlen und Verkäufe vorhersagen. Es wird auch zur Verbesserung der Logistik und Lagerverwaltung eingesetzt.
8. Ausbildung: Maschinelles Lernen kann Lernerfahrungen personalisieren, die Leistung der Schüler vorhersagen, die Benotung automatisieren und Nachhilfeunterstützung bieten. Es ist auch nützlich für die Analyse von Bildungstrends und politischen Auswirkungen.
9. Immobilie: Maschinelles Lernen kann Immobilienpreise vorhersagen, Immobilien basierend auf Benutzerpräferenzen empfehlen und Immobilienverwaltungsaufgaben automatisieren. Es kann auch bei der Planung der Stadtentwicklung hilfreich sein.
10. Versicherung: Maschinelles Lernen kann die Risikobewertung verbessern, die Schadenbearbeitung automatisieren, betrügerische Ansprüche erkennen und Versicherungsprodukte personalisieren. Es wird auch für die Vorhersagemodellierung in der Versicherungsmathematik verwendet.

Die Geschäftsanwendungen des maschinellen Lernens nehmen in einem beispiellosen Tempo zu. Unternehmen, die diese Technologien nutzen, werden in einer zunehmend datengesteuerten und digitalen Wirtschaft einen Wettbewerbsvorteil haben. Die Zukunft des Geschäfts liegt in der Fähigkeit, die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu optimieren und erstklassige Kundenerlebnisse zu bieten.

Maschinelles Lernen hat sich von einem Schlagwort zu einem wichtigen Werkzeug in der modernen Geschäftslandschaft entwickelt. Es ist heute ein wesentlicher Faktor für den Erfolg und das Überleben von Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen. Die durch maschinelles Lernen verursachten Störungen in der Geschäftswelt sind tiefgreifend und ihre Auswirkungen werden anhalten.