كيف يعزِّز التعلم الآلي عملية اتخاذ القرار في تحليل الأعمال؟
يعزِّز التعلم الآلي عملية اتخاذ القرار في تحليل الأعمال من خلال عدة آليات رئيسة:
1. رؤى تعتمد على البيانات
تحلِّل خوارزميات التعلم الآلي مجموعات البيانات الضخمة لاكتشاف الأنماط والاتجاهات، وهذا يتيح للشركات اتخاذ قرارات بناءً على رؤى في الوقت الفعلي بدلاً من الحدس.
2. التحليلات التنبؤية
من خلال الاستفادة من البيانات التاريخية، يمكن للتعلم الآلي التنبؤ بالنتائج المستقبلية، وهذا يساعد على التخطيط الاستراتيجي وإدارة المخاطر، وتتيح هذه القدرة للمؤسسات توقُّع تغييرات السوق واحتياجات العملاء.
3. تحسين الموارد
يسهِّل التعلم الآلي تخصيص الموارد بكفاءة، من خلال تحديد مجالات التحسين، وهذا يزيد من الكفاءة التشغيلية ويقلِّل التكاليف.
4. التخصيص
يتيح التعلم الآلي للشركات تخصيص المنتجات والخدمات وفقاً لتفضيلات العملاء الفردية، وهذا يعزِّز رضى العملاء وولاءهم من خلال تجارب مخصصة.
5. أتمتة القرارات الروتينية
يمكن للأنظمة الآلية التي تعمل بتقنية التعلم الآلي التعامل مع مهام اتخاذ القرار المتكررة، وتحسين الكفاءة وتقليل الأخطاء، مع السماح للمحللين البشريين بالتركيز على قضايا أكثر تعقيداً.
ما هي الصناعات التي تستفيد أكثر من التعلم الآلي في صنع القرار؟
تشمل الصناعات التي تستفيد استفادة كبيرةً من التعلم الآلي في صنع القرار ما يأتي:
1. الرعاية الصحية
يعزِّز التعلم الآلي التشخيص والتنبؤ بنتائج المرضى وتحسين خطط العلاج، وهذا يؤدي إلى تحسين رعاية المرضى وتقليل التكاليف.
2. التمويل
في مجال التمويل، يُستخدَم التعلم الآلي للكشف عن الاحتيال وتقييم المخاطر وتحليل اتجاهات السوق، وهذا يتيح استراتيجيات استثمارية أفضل وتوقُّعات مالية.
3. البيع بالتجزئة
تستفيد منصات التجارة الإلكترونية من التعلم الآلي لتقديم توصيات مخصصة وإدارة المخزون وتحليل سلوك العملاء، وهذا يعزِّز المبيعات ورضى العملاء.
4. التصنيع
يحسِّن التعلم الآلي عمليات سلسلة التوريد والصيانة التنبؤية ويراقب الجودة، وهذا يحسِّن الكفاءة التشغيلية ويقلِّل من وقت التوقف عن العمل.
5. الحكومة
تستخدم الوكالات الحكومية التعلم الآلي لتحليل البيانات وتخصيص الموارد وتحسين الخدمات، وتعزيز تقديم الخدمات العامة ضمن قيود الميزانية.
كيف يحسِّن التعلم الآلي الإنتاجية في تحليل الأعمال؟
1. أتمتة المهام اليومية
يؤتمت التعلم الآلي المهام المتكررة والمستهلكة للوقت، وهذا يسمح للموظفين بالتركيز على مبادرات أكثر استراتيجية، فمثلاً يمكن للشركات الاستفادة من خوارزميات التعلم الآلي للتعامل مع مهام إدخال البيانات الروتينية والجدولة وإعداد التقارير، فلا يوفر هذا التحول الوقت فحسب؛ بل يقلِّل أيضاً من الخطأ البشري، وهذا يؤدي إلى نتائج أكثر دقة.
2. التحليلات التنبؤية
تسمح التحليلات التنبؤية المدعومة بالتعلم الآلي للشركات بالتنبؤ بالاتجاهات والسلوكات المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية، وتعدُّ هذه القدرة ضرورية للتنبؤ بالطلب، وهذا يتيح للشركات تعديل استراتيجيات المخزون والتسويق وفقاً لذلك.
3. تحسين خدمة العملاء
يعزِّز التعلم الآلي خدمة العملاء من خلال تنفيذ برامج الدردشة الذكية والمساعدين الافتراضيين، ويمكن لهذه الأدوات التعامل مع استفسارات العملاء وتقديم التوصيات وحل المشكلات دون تدخُّل بشري، فلا يؤدي هذا إلى تحسين أوقات الاستجابة فحسب؛ بل يسمح أيضاً لفرق خدمة العملاء بالتركيز على المشكلات الأكثر تعقيداً.
4. تحسين القوى العاملة
يخطِّط التعلم الآلي القوى العاملة ويُحسِّنها من خلال تحليل البيانات التاريخية للتنبؤ باحتياجات التوظيف، ويمكن لأدوات الجدولة الآلية ضمان حصول الشركات على العدد المناسب من الموظفين المتاحين خلال أوقات الذروة، ومن ثم منع حالات الإفراط في التوظيف أو نقص الموظفين، فلا يعمل هذا التحسين على تعزيز الإنتاجية فحسب؛ بل يحسِّن أيضاً رضى الموظفين من خلال توفير جداول عمل أكثر اتساقاً.
5. تعزيز عملية اتخاذ القرار
من خلال توفير رؤى قابلة للتنفيذ، يمكِّن التعلم الآلي المديرين من اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بسرعة، فمثلاً يمكن للتعلم الآلي تحليل مقاييس الأداء والبيانات التشغيلية لتسليط الضوء على مجالات التحسين، وتتيح هذه القدرة للمؤسسات تغيير الاستراتيجيات في الوقت الفعلي، وهذا يعزِّز استجابتها لتغيُّرات السوق.
6. خفض التكاليف
يمكن أن يؤدي دمج التعلم الآلي إلى توفير كبير في التكاليف، ووفقاً لتقرير صادر عن شركة "ماكينزي"، يمكن للشركات التي تطبِّق تقنيات الذكاء الاصطناعي خفض التكاليف التشغيلية بنسبة تصل إلى 29% من خلال أتمتة العمليات وتحسين الكفاءة، ويمكن للشركات تخصيص الموارد تخصيصاً أكثر فاعلية، وهذا يؤدي في نهاية المطاف إلى تعزيز أرباحها.
شاهد بالفيديو: 8 قواعد لخدمة عملاء جيدة
كيف يحسِّن التعلم الآلي الإنتاجية في تحليل الأعمال؟
1. التحليلات التنبؤية
يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل كميات كبيرة من البيانات التاريخية لتقديم تنبؤات دقيقة عن الاتجاهات المستقبلية وسلوك العملاء وظروف السوق، ويتيح هذا للشركات اتخاذ قرارات أكثر توازناً وتخصيص الموارد بكفاءة أكبر.
2. معالجة البيانات الآلية
يمكن لنماذج التعلم الآلي استخراج رؤى بسرعة من البيانات غير المنظمة، مثل المستندات ورسائل البريد الإلكتروني ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي، ويؤدي هذا إلى أتمتة العملية الشاقة المتمثلة في مراجعة كميات كبيرة من المعلومات وتلخيصها يدوياً، وهذا يتيح للمحللين التركيز على المهام ذات المستوى الأعلى.
3. توصيات مخصصة
من خلال تحليل التفضيلات والسلوكات الفردية، يمكن للتعلم الآلي تقديم توصيات مخصصة للعملاء والموظفين والشركاء التجاريين مثلاً، ويمكن لمحركات التوصية المدعومة بالتعلم الآلي اقتراح المنتجات أو المحتوى أو الدورات التدريبية الأكثر صلة بكل مستخدم، وهذا يؤدي إلى تحسين المشاركة والإنتاجية.
4. تحسين القوى العاملة
يمكن أن يحسِّن التعلم الآلي جدولة القوى العاملة ويُخصِّص المهام ويُدير الأداء من خلال تحليل عوامل مثل المهارات والتوافر والإنتاجية، ويمكن للتعلم الآلي أن يوصي بالطريقة الأكثر كفاءة لتعيين العمل وتحديد مجالات التحسين.
5. أتمتة العمليات الذكية
يمكن للأتمتة التي تعمل بتقنية التعلم الآلي التعامل مع المهام المتكررة عالية الحجم، مثل إدخال البيانات وإنشاء التقارير وخدمة العملاء، ويؤدي هذا إلى تقليل الجهد اليدوي، وتقليل الأخطاء، وتمكين الموظفين من التركيز على العمل الأكثر استراتيجية وإبداعاً.
كيف يساعد التعلم الآلي على التنبؤ باتجاهات الأعمال المستقبلية؟
1. تحليل الانحدار
يمكن أن تساعد نماذج الانحدار التعليمي مثل الانحدار الخطي على التنبؤ باتجاهات السوق المستقبلية من خلال تحليل كيفية تأثير العوامل المختلفة، مثل أسعار الفائدة أو الطلب على المنتج وعلى الأسعار من خلال دراسة اتجاهات البيانات السابقة، فيمكن للشركات اتخاذ قرارات بشأن المستقبل.
2. تحليل السلاسل الزمنية
تتمتَّع نماذج السلاسل الزمنية للتعلم الآلي مثل شبكات ARIMA وLSTM بالقدرة على اكتشاف الاتجاهات والتغيرات الموسمية في البيانات مثل أسعار الأسهم أو المبيعات، ويساعد هذا المستثمرين والشركات على اتخاذ قرارات أفضل على الأمد القصير والطويل من خلال فهم تحرُّكات السوق المستقبلية.
3. خوارزميات التصنيف
تساعد خوارزميات تصنيف التعلم الآلي، مثل آلات الدعم المتجهة (SVM) الشركات على تحديد قطاعات السوق التي تنمو، كما يتيح هذا الفهم للشركات تركيز جهودها التسويقية تركيزاً أكثر فاعلية، واتخاذ قرارات استثمارية أكثر حكمة.
4. الشبكات العصبية
تتميَّز شبكات التعلم العميق العصبية بالقدرة على التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة واكتشاف الأنماط التي قد تتجاهلها النماذج الأكثر بساطة، من خلال تحليل مجموعة متنوعة من مصادر البيانات، ومن ذلك البيانات غير المنظمة، مثل المقالات الإخبارية ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي، وتوفِّر الشبكات العصبية رؤية أكثر شمولاً للعوامل المؤثرة في اتجاهات السوق.
دور تعلم الآلة في تحليل الأعمال
يؤدي التعلم الآلي دوراً تحويلياً في تحليل الأعمال، فيغيِّر تغييراً أساسياً كيفية جمع المؤسسات للرؤى واتخاذ القرارات وتحسين العمليات، وفيما يأتي تعداد للجوانب الرئيسة لتأثير التعلم الآلي في تحليل الأعمال:
1. أتمتة المهام الروتينية
تؤتمت خوارزميات التعلم الآلي المهام المتكررة، مثل تنظيف البيانات ودمجها وإعدادها، وهذا يسمح لمحلِّلي الأعمال بالتركيز على نشاطات أكثر استراتيجية بدلاً من قضاء الوقت في التعامل اليدوي مع البيانات، ومن ثم تعزيز الإنتاجية.
2. تحسين جودة البيانات
تساعد تقنيات التعلم الآلي على تحديد الأخطاء وتصحيحها في مجموعات البيانات، وهذا يضمن دقة البيانات المستخدمة للتحليل وموثوقيتها.
3. التنبؤ بالاتجاهات
تحلِّل نماذج التعلم الآلي البيانات التاريخية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية، وهذا يتيح للشركات توقع اتجاهات السوق وسلوك العملاء وتقلبات الطلب، وتعدُّ هذه القدرة التنبؤية أمراً هاماً جداً للتخطيط الاستراتيجي وتخصيص الموارد.
4. تقسيم العملاء
من خلال تحليل بيانات العملاء، يمكن للتعلم الآلي تحديد شرائح مميَّزة بناءً على السلوك والتفضيلات، ويسمح هذا التقسيم باستراتيجيات تسويقية مستهدفة وتجارب عملاء مخصصة، وهذا قد يعزِّز رضى العملاء وولاءهم.
5. الرؤى المستندة إلى البيانات
توفِّر تقنية التعلم الآلي رؤى أعمق في العمليات التجارية من خلال الكشف عن الأنماط والعلاقات المخفية داخل البيانات، وهذا يمكِّن المؤسسات من اتخاذ قرارات بناءً على الأدلة التجريبية بدلاً من الحدس.
6. التحليل في الوقت الفعلي
باستخدام التعلم الآلي، يمكن للشركات تحليل البيانات في الوقت الفعلي، وهذا يسمح باستجابات أسرع لتغيرات السوق والتحديات التشغيلية، ويمكن أن تكون هذه المرونة ميِّزة تنافسية كبيرة.
7. تبسيط العمليات
يمكن للتعلم الآلي أتمتة عدة عمليات تجارية، مثل إدارة المخزون وخدمة العملاء، من خلال أنظمة ذكية تتعلم من البيانات، وهذا يؤدي إلى زيادة الكفاءة وخفض التكاليف التشغيلية.
8. دعم العملاء المعزز
تُستخدَم معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وهي جزء من التعلم الآلي، في برامج المحادثة والمساعدين الافتراضيين لتحسين تفاعلات العملاء، فيمكن لهذه الأنظمة فهم استفسارات العملاء والرد عليها، وتوفير الدعم على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع وتحرير الوكلاء البشريين للقيام بمهام أكثر تعقيداً.
باختصار، يعمل التعلم الآلي على إحداث ثورة في تحليل الأعمال من خلال أتمتة العمليات، وتعزيز القدرات التنبؤية، وتوفير رؤى أعمق، ولا يعمل دمجه في العمليات التجارية على تحسين الكفاءة فحسب؛ بل يمكِّن أيضاً المؤسسات من اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات، والتي يمكن أن تؤدي إلى ميزة تنافسية في السوق.
في الختام
يعزِّز التعلم الآلي تحليل الأعمال تعزيزاً كبيراً من خلال أتمتة المهام الروتينية وتحسين دقة البيانات وتوفير رؤى أعمق، كما أنَّه يتيح التحليلات التنبؤية واكتشاف التوصيات الشخصية، وهذا يساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات حكيمة وتحسين العمليات، ومع تبنِّي الشركات لهذه التقنيات تبنِّياً متزايداً، يصبح فهم التفاعل بين المعرفة العملية والمهارات الفنية أمراً هاماً جداً للمحللين، فلا يعمل تبنِّي التعلم الآلي على تعزيز الإنتاجية فحسب؛ بل يضع الشركات أيضاً في وضع تنافسي في صناعاتها، وهذا يسلِّط الضوء على ضرورة التعلم المستمر والتكيُّف في مشهد سريع التطور.
أضف تعليقاً