Verbessern der Geschäftsergebnisse mit Machine Learning

Lösen Sie Ihre häufigsten geschäftlichen Herausforderungen mit praktischen Anwendungsfällen für Machine Learning

Von der Verbesserung des Kundenerlebnisses und der Steigerung der Mitarbeiterproduktivität bis hin zur Kostensenkung und Betrugsbekämpfung kann Machine Learning Ihnen helfen, Ihre Geschäftsziele zu erreichen und Ihre digitale Transformation voranzutreiben. Dennoch kann es schwierig sein, den richtigen Ansatzpunkt für die Anwendung von Machine Learning zu finden. Die Implementierung praktischer, bewährter Anwendungsfälle für Machine Learning kann dazu beitragen, diese Hürde für Ihr Unternehmen zu beseitigen und schnell echte geschäftliche Auswirkungen zu erzielen.

Unabhängig davon, ob Sie ein bestimmtes Geschäftsergebnis vor Augen haben oder sich lediglich informieren wollen, können Sie Ihre Reise zum Machine Learning beschleunigen, indem Sie mit einem der folgenden Anwendungsfälle beginnen.

Gängige Anwendungsfälle erkunden

Ihrem Kontaktcenter Intelligenz hinzufügen

Verbessern Sie Ihren Kundenservice und senken Sie Ihre Kosten durch die Integration von Machine Learning in Ihr Kontaktcenter. Mit intelligenten Chat- und Voice-Bots, Stimmungsanalysen, Live-Call-Analysen und Unterstützung für Mitarbeiter, Post-Call-Analysen und vielem mehr können Sie jede Kundeninteraktion personalisieren und die allgemeine Kundenzufriedenheit verbessern.

ChartSpan, dem größten Anbieter von Dienstleistungen für das Management chronischer Krankheiten in den USA, gelang es, die Kosten um 80 % zu senken und die Auslastung der Mitarbeiter um 12 % zu steigern.

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Kundenempfehlungen mit Machine Learning personalisieren

Verbessern Sie die Kundenbindung und -konversion, indem Sie durch Empfehlungen, kuratierte Inhalte und gezielte Marketingaktionen personalisierte Web-Erlebnisse schaffen, die auf individuelle Kundenpräferenzen und Verhaltensweisen über alle Kanäle hinweg zugeschnitten sind.

Lotte Mart, ein führender südkoreanischer Hypermarkt, verzeichnete einen 5-fachen Anstieg der Reaktionen auf empfohlene Produkte.

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Die Datenextraktion und -analyse automatisieren

Extrahieren Sie sofort und ohne manuellen Aufwand Text und Daten aus praktisch jedem Dokument, z. B. aus Kreditanträgen und medizinischen Formularen. Verarbeiten Sie Millionen von Seiten in wenigen Stunden, decken Sie wertvolle Erkenntnisse auf und implementieren Sie menschliche Überprüfungen mit intelligenter Dokumentenverarbeitung.

Assent Compliance, ein Unternehmen für Lieferketten-Datenmanagement, sparte seinen Kunden Hunderte von Stunden für die manuelle Überprüfung von Dokumenten.  

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Steigern Sie die Unternehmensproduktivität und Kundenzufriedenheit, indem Sie Mitarbeitern, Kunden und Partnern schnell genaue und nützliche Informationen zur Verfügung stellen. Helfen Sie Anwendern, mit Hilfe einer intelligenten Suche schneller Antworten aus siloartigen und unstrukturierten Informationsquellen im gesamten Unternehmen zu erhalten.

Baker Tilly, eine führende Beratungs-, Steuer- und Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, fand relevante Informationen im Vergleich zur SharePoint-Volltextsuche 10-mal schneller.

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Betrügerische Online-Aktivitäten erkennen

Verbessern Sie die Rentabilität, indem Sie die Erkennung potenziell betrügerischer Online-Aktivitäten, wie Zahlungsbetrug und gefälschte Konten, mithilfe von Machine Learning und Ihren eigenen Daten automatisieren.

Truevo, ein Zahlungsdienstleister, konnte in nur 30 Minuten ein Betrugserkennungsmodell erstellen und arbeitet nun mit größerer Sicherheit, um bösartige Akteure schneller zu fassen.

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Medieninhalt analysieren und neue Erkenntnisse gewinnen

Generieren Sie neue Erkenntnisse aus Video, Audio, Bildern und Text, indem Sie Machine Learning anwenden, um Inhalte besser zu verwalten und zu analysieren. Automatisieren Sie wichtige Funktionen des Medien-Workflows, um die Suche, Inhaltslokalisierung, Compliance, Modernisierung und mehr zu beschleunigen.

SmugMug, eine globale Plattform für Bild- und Videofreigabe, kann unerwünschten Inhalt in großem Umfang finden und melden, um seiner Community auf diese Weise ein sicheres und einladendes Erlebnis zu bieten.

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Zukünftige Werte prognostizieren und Anomalien in Ihren Geschäftsmetriken erkennen

Erstellen Sie genaue Prognosen für Umsatz-, Finanz- und Nachfragedaten, um die Entscheidungsfindung zu optimieren. Identifizieren Sie Anomalien in Ihren Geschäftsmetriken sowie deren Ursache automatisch, um immer einen Schritt voraus zu sein.

Domino’s Pizza Enterprises Ltd, die größte Pizza-Kette in Australien, liefert Bestellungen schneller aus, indem vorhergesagt wird, welche Pizza als nächstes bestellt wird.

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Entwickleroperationen mit intelligenten Erkenntnissen verbessern

Erkennen Sie Abweichungen von bewährten Methoden sowie andere häufige Programmierfehler und wahren Sie ein qualitativ hochwertiges Kundenerlebnis, indem Sie Entwicklungsrisiken verringern und eine schnellere Bereitstellung neuer Funktionen unterstützen. Ermöglichen Sie es Entwicklern, Betriebsdaten zu bewerten, und nutzen Sie intelligente Erkenntnisse, um die Zeit und den Aufwand für die Analyse und Lösung von Problemen zu verringern.

Atlassian, ein Anbieter für Software für Zusammenarbeit, hat die Untersuchungszeit von Tagen auf Stunden und gelegentlich Minuten verringert, sodass sie sich auf die Bereitstellung differenzierter Funktionen für Kunden konzentrieren können.

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Ihre Machine-Learning-Entwicklung modernisieren

Beschleunigen Sie Innovation und senken Sie Kosten durch eine Modernisierung des Lebenszyklus der Machine-Learning-Entwicklung mithilfe einer skalierbaren Infrastruktur, integriertem Tooling, guter Methoden für eine verantwortliche Machine-Learning-Nutzung, einer Auswahl von Tools für Entwickler aller Fähigkeitsstufen und einer effizienten Ressourcenverwaltung.

Intuit, die führende Plattform für die Verwaltung persönlicher, gewerblicher und steuerlicher Finanzen, hat seine Machine-Learning-Plattform modernisiert und Steuerzahlern über 25 000 Stunden gespart.

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Kunden im Mittelpunkt

  • 3M
  • 3M, ein in Minnesota ansässiger multinationaler Konzern, der Klebstoffe, medizinische Produkte und vieles mehr herstellt, verwendet Amazon Kendra, um seinen Wissenschaftlern zu helfen, die benötigten Informationen zu finden, indem es Abfragen in natürlicher Sprache schnell und genau verarbeitet. 

  • Subway
  • Die Restaurantkette Subway nutzte AWS-Personalisierungslösungen, um schnell personalisierte Empfehlungen für ihre unendliche Vielfalt an Zutaten und Geschmacksrichtungen zu liefern, um den einzigartigen Lebensstil ihrer Gäste zu berücksichtigen.

  • Change Healthcare
  • Change Healthcare, ein führendes unabhängiges Technologieunternehmen im Gesundheitswesen, verwendete AWS-Lösungen für die Datenextraktion und -analyse, um Informationen aus Millionen von Dokumenten zu erschließen und so mehr Wert für Patienten, Kostenträger und Anbieter zu generieren.

Erste Schritte

Lassen Sie den Hype hinter sich und tauchen Sie ein in die reale Welt des Machine Learning. In diesem E-Book, 7 führende Anwendungsfälle für Machine Learning, haben wir die führenden Anwendungsfälle skizziert, in denen Unternehmen Machine Learning erfolgreich eingesetzt haben, um schnelle, effiziente und messbare Ergebnisse zu erzielen.