Анализ данных, автоматизация рутины, прогнозирование потребности в запасах и оптимизация управления ими. Какие еще задачи решает машинное обучение (Machine Learning, ML), что такое RAG-подход и зачем он нужен, рассказывает журнал IT-Expert
Бизнес-задачи, которые решает ML
1. Анализ данных
ML-модели могут анализировать исторические данные и выявлять тренды, позволяя более точно прогнозировать будущие продажи. Это помогает компаниям принимать обоснованные решения по производству, маркетингу и закупкам, что увеличивает прибыль и снижает затраты.
2. Автоматизация рутины
Машинное обучение значительно облегчает и ускоряет работу с большими объемами документов. Благодаря ML-алгоритмам можно автоматически распознавать текст, сортировать документы и выделять из них важные данные. Это полезно для юридических фирм, страховых компаний и банков, где требуется оперативная и точная обработка контрактов, счетов, заявок и других документов.
Так, один из крупных банков внедрил ML для автоматической обработки заявок на кредиты: многие клиенты заполняли документы некачественно и сотрудники тратили очень много ресурсов на сортировку. Алгоритмы распознавания текста и классификации документов сократили время с нескольких дней до нескольких часов. Это позволило банку увеличить количество обработанных заявок и улучшить обслуживание клиентов.
3. Прогнозирование потребности в запасах и оптимизация управления ими
