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.

Untersuchen gängiger Anwendungsfälle

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Hinzufügen von Intelligenz zum Kontaktcenter

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 Agenten-Assistenten, 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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Personalisieren von Kundenempfehlungen mit Machine Learning

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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Automatisieren der Datenextraktion und -analyse

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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Erkennen betrügerischer Online-Aktivitäten

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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Analysieren von Media Assets und Gewinnen neuer Erkenntnisse

Generieren Sie neue Erkenntnisse aus Video, Audio und Text, indem Sie Machine Learning anwenden, um Inhalte besser zu verwalten und zu analysieren. Die Automatisierung wichtiger Funktionen der Medienlieferkette beschleunigt die Indizierung von Inhalten und macht sie für die Suche, die Ausrichtung von Anzeigen, die Untertitelung, die Moderation von Inhalten, das Compliance-Marketing und vieles mehr verfügbar.

CBS Corporation, ein Massenmedienunternehmen, reduzierte die Zeit für die Bearbeitung von Inhalten und die Kennzeichnung sensibler Inhalte von Stunden auf Minuten.

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Schnelleres und genaueres Prognostizieren von Daten

Sagen Sie die Nachfrage präzise vorher und optimieren Sie die Entscheidungsfindung zwischen Angebot und Nachfrage mithilfe von Machine Learning, um historische Zeitreihendaten mit zusätzlichen Variablen wie Produktmerkmalen, Preisen und Feiertagen zu kombinieren.

Advanced Microgrid Solutions (AMS), ein führendes Unternehmen für Energieplattformen und -services, entdeckte die besten Modellparameter und baute ihr Modell in nur wenigen Wochen auf, was die Marktprognosen für alle Energieprodukte im Bereich der Nettoenergiemessung verbesserte und zu signifikanten Effizienzgewinnen führen wird.

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Kunden im Mittelpunkt

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    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
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    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
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    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.