июль    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 

09.07.2026

Группа «Борлас» (ГК Softline) и НИУ МГСУ объединяют усилия в развитии технологий ИИ и цифровизации строительства

Читать далее 

09.07.2026

Актуальные тренды цифровизации здравоохранения обсудили на конференции в Петербурге

Читать далее 

08.07.2026

«Группа Астра» представляет новую версию платформы контейнеризации «Боцман»

Читать далее 

08.07.2026

Astra Linux лидирует в рейтинге российских операционных систем

Читать далее 

30.06.2026

Рунити готовит вывод ИИ-продуктов на массовый рынок

Читать далее 

показать все 

21.06.2026

Коллаборации с конкурентами: необходимость или рискованная ставка?

Читать далее 

21.06.2026

Как вы обеспечиваете непрерывность разработки без зарубежных облаков?

Читать далее 

20.06.2026

Сергей Ергопуло: «Информационное моделирование становится частью единой цифровой вертикали предприятия»

Читать далее 

27.05.2026

Эра немилосердия

Читать далее 

22.05.2026

Строительная отрасль России в одном цифровом пространстве: обзор сервиса «Всем подряд»

Читать далее 

29.07.2025

Точность до метра и сантиметра: как применяют технологии позиционирования

Читать далее 

18.04.2024

Как искусственный интеллект изменит экономику

Читать далее 

22.09.2023

Эпоха российской ориентации на Запад в сфере программного обеспечения завершилась

Читать далее 

22.09.2023

Сладкая жизнь

Читать далее 

22.09.2023

12 бизнес-концепций, которыми должны овладеть ИТ-руководители

Читать далее 

показать все 

Главная / Архив номеров / 2020 / Выпуск №09 (102) / Машинное обучение для удержания клиентов

Рубрика: Тема номера /  Новые технологии в ИТ

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⇑

Комментарии отсутствуют

Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи