根据《IDC Futurescapes》报告预测，全球2000强企业中三分之二的CEO将把数字化转型作为企业战略的重点。该战略的关键组成部分之一应该包括机器学习解决方案。实施这些解决方案可以改变企业看待客户价值的方式以及他们内部运作的方式。如果你想保持领先一步，你必须快速行动。利用机器学习技术的快速发展，您的数字业务需要走向自动化。机器学习算法从大量结构化和非结构化数据中学习，例如文本、图像、视频、语音、肢体语言和面部表情，开创了一个应用范围最广的机器新时代，无论是医疗系统、视频游戏或自动驾驶汽车。总之，机器学习将实现人、业务、物的智能连接，催生客户与企业的全新交互场景，最终催生出真正智能的企业。为了充分发挥机器学习的应用潜力，我们需要使商业环境现代化，但前提是企业了解人工智能和机器学习之间的区别。让机器完全复制甚至超越人类的认知能力仍是科幻小说的情节，但机器学习才是人工智能幕后的现实，现在可以直接应用。机器学习通过模拟人类认知系统的功能来解决问题，其数据分析能力远超人类。机器学习是数据分析的基础，是它从大数据中识别出的规律。它可以提供高效和身临其境的用户体验，也可以用类人的情感来回应。通过从数据中学习而不是明确编程，计算机现在可以应对以前只有人类才能应对的挑战。他们现在可以在国际象棋、围棋和扑克等游戏中击败人类，更准确地识别图像，更准确地将语音转录为文本，并翻译一百多种语言。机器学习技术在日常生活和商业中的应用要了解机器学习技术的应用潜力，让我们看几个当今存在的例子：智能家居：AmazonEcho、GoogleHome数字助理：Apple的Siri、SAP的Copilot这两类产品使用自然语言处理技术为用户提供交互体验。在机器学习（即聊天机器人）的帮助下，这种体验可能会达到新的高度。起初，聊天机器人将成为上述应用程序的一部分，但据预测，它们可以让文本和图形界面变得过时！机器学习技术不是强迫用户学习如何操作，而是让自己适应用户。它不仅会带来全新的用户界面，还会催生企业人工智能。有无数种方法可以应用机器学习，包括：提供完全个性化的医疗服务；根据过去的购物记录预测客户需求；帮助人力资源部门客观、公正地为每个职位招聘合适的人选；以及金融行业的自动支付。机器学习带来的巨大商业利益得益于机器学习相应的优势。随着机器学习的日益普及，业务流程将自动化并不断发展。客户可以使用这项技术找出最佳结果并更快地做出决策。每当业务环境发生变化时，这些先进的机器也会随之变化，因为它们不断自我更新并适应环境。机器学习还将帮助企业实现创新，提供合适的商业产品或服务，使企业能够根据最佳商业模式做出决策，从而实现持续增长。机器学习技术可以识别大数据中的模式和模式，并获得超越人类能力的洞察力。因此，企业能够在正确的时间采取行动，将销售机会转化为成功的交易。随着整个运营流程的优化和自动化，企业的成长速度将会加快。而且，业务流程将以更低的成本带来更好的结果。机器学习将帮助企业最大限度地减少人为错误并加强网络安全。机器学习用例以下三个示例说明了如何使用自然语言处理技术将机器学习应用于企业模型：客户支持工单分类来自不同媒体渠道（电子邮件、社交网站等）的专业工单。大量的工单使这项工作繁琐且耗时。将机器学习应用到这个场景中可以加快工单分类。结合API和微服务，可以实现工单自动分类。如果有足够多的票被正确分类，机器学习算法可以将票直接路由到下一个代理，而不需要支持人员。对成百上千的工作申请进行优先排序也很耗时。如果通过机器学习实现自动化，人力资源部门可以输入职位描述和候选人的简历，让机器预测候选人是否适合该职位。在合适人选的简历中，有一个清晰的模式，比如合适的工作年限、工作经验、没有错别字等。筛选过程的自动化更有可能找到合适的人选。营销机器学习将通过两种方式帮助企业建立身份和品牌知名度：利用品牌智能应用程序识别活动赞助视频或电视节目中的企业徽标，这有助于计算营销投资回报率。掌握客户最新交易动态，预测如何保持客户忠诚度，找到留住客户的最佳方式。企业机器学习入门企业可以开始应用这项技术，使机器能够从图像、文档、物联网设备等多种来源的大数据中学习，进入机器学习的新时代。这些机器不仅可以自动执行耗时的重复性任务，还可以用于预测新数据的结果。企业应用机器学习的第一步应该是了解其性质和应用范围。免费的openSAP课程可以帮助提供相关知识。第二步是复杂环境下的数据准备。企业必须从客户、合作伙伴和供应商等多个来源收集数据的信息孤岛时代已经一去不复返了。然后，机器学习算法必须能够自由访问该数据，以便它们能够学习和发展。公司的首席数据官可以负责监督机器学习的整合过程。从一开始就为机器学习创建一个新的用例并不是一件容易的事，需要对主题有深刻的理解和足够高的专业知识水平。对于许多企业来说，更好的方法是依赖已经集成到标准软件中的机器学习解决方案。这可以与现有业务流程无缝集成，立即开始创造价值。最终，企业应该开始为人工智能产品的开发创造必要条件，包括能够处理来自多个来源的大量数据的云平台。除了技术和流程之外，这个环节所涉及的人的作用也很重要。毕竟，他们将是测试最新数字技术和机器学习技术的人。
