|
Календарь мероприятий
май 2026
Пн |
Вт |
Ср |
Чт |
Пт |
Сб |
Вс |
| | | | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | |
показать все 
Новости партнеров
ИИ-агенты будут влиять на выручку бизнеса
Читать далее 
Группа «Борлас» (ГК Softline) представила комплексное решение для управления жизненным циклом изделия на конференции «Практики цифровизации: применение методик повышения эффективности производства»
Читать далее 
АПКИТ представил первое исследование цифровой зрелости станкоинструментальных производств России
Читать далее 
Маркировка отечественного ПО с открытым кодом откладывается
Читать далее 
Монитор технологий проведет первую публичную офлайн презентацию итогов ежегодного панельного исследования и представит Технологическую карту российского ПО 2025
Читать далее 
показать все 
Статьи
Суверенные облака: стратегия на 2026–2028
Читать далее 
Российское ПО дорожает: как обосновать бюджет?
Читать далее 
Управление данными: искусство превращения хаоса в актив
Читать далее 
Эволюция бизнес-процессов от ИИ-инструментов к мультиагентным командам
Читать далее 
Время внедрения: ИИ в вашем бизнесе – эксперимент или реальная прибыль?
Читать далее 
Точность до метра и сантиметра: как применяют технологии позиционирования
Читать далее 
Как искусственный интеллект изменит экономику
Читать далее 
Эпоха российской ориентации на Запад в сфере программного обеспечения завершилась
Читать далее 
Сладкая жизнь
Читать далее 
12 бизнес-концепций, которыми должны овладеть ИТ-руководители
Читать далее 
показать все 
|
Машинное обучение для удержания клиентов
Главная /
Архив номеров / 2020 / Выпуск №09 (102) / Машинное обучение для удержания клиентов
Рубрика:
Тема номера /
Новые технологии в ИТ
Facebook
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Google+
Дмитрий Тимаков, руководитель направления «Машинное обучение» в компании НОРБИТ
Машинное обучение для удержания клиентов
Одним из эффективных способов увеличения конкурентоспособности компании может стать использование технологий машинного обучения для автоматизации принятия управленческих решений. С помощью Data mining специалисты анализируют данные различных корпоративных систем в нужном разрезе и составляют customer journey map своих клиентов
Cогласно отчету Notes from the AI frontier, к 2030 году 70 % компаний будут использовать в своей деятельности технологии искусственного интеллекта. Все эти показатели свидетельствуют о том, что передовые разработки в области анализа данных скоро станут обязательным и массовым инструментом по выстраиванию бизнес-процессов в современных организациях.
По данным MIT Technology Review, 60 % мировых компаний в разной степени используют AI-технологии. По оценкам экспертов, эффективность бизнес-процессов может вырасти на 5–7 %. Чаще всего в мировой и российской практике использование технологий машинного обучения можно встретить в финансовом секторе. Каждый год банки и страховые компании ищут средства для противодействия мошенничеству с помощью выявления аномалий, а также дают оценку рисков кредитования. Успешные примеры внедрений AI можно найти в промышленности, медицине, логистике, телекоме и ритейле. Всё это подчеркивает универсальность этих технологий.
<...>
Полную версию статьи читайте в журнале. Подпишитесь на журнал Купите в Интернет-магазине В начало⇑
Facebook
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Google+
Комментарии отсутствуют
Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи
|
Вакансии на сайте Jooble


|