Apprentissage automatique prédictif: retour sur investissement au-delà du refroidissement

J'ai récemment été invité à l'émission de radio sur le changement de jeu prédictif de l'apprentissage automatique des machines animée par Bonnie Graham . Les autres invités étaient Gil Gomez de Deloitte et Hudson Harris de HarrisLogic .

Voici quelques-unes de mes remarques sur le spectacle.

L'impact de l'apprentissage automatique

" L'apprentissage automatique concerne vraiment des décisions complexes mais répétitives et l'automatisation de celles-ci d'une manière nouvelle. Et quand on y réfléchit de cette façon, il est difficile de penser à un domaine où cela n'aura aucun impact.

«Presque chaque travail, chaque rôle, a un aspect de ce travail qui implique des décisions complexes et répétitives, et vous pouvez maintenant automatiser cela et élever la personne qui accomplit le rôle à un niveau supérieur, lui permettant de faire plus avec moins. »

L'importance de la gouvernance des données et de la vie privée

« La gouvernance est un domaine ça vient à l'apprentissage automatique. Vous déléguez essentiellement votre apprentissage de la machine à des machines, et cela signifie que vous devez faire preuve d'une extrême prudence.

"Les algorithmes sont essentiellement des sociopathes, et c'est ainsi qu'ils devraient être traités. Ils sont très intelligents, mais ils n'ont aucune empathie, aucune émotion, aucune appréciation de la condition humaine. Ils peuvent donc être très utiles, mais vous devez être très méfiants à l'égard de leur utilisation, et vous devez mettre en place de solides garanties – la transparence et la surveillance pour s'assurer qu'ils n'aboutissent pas à des situations abusives

. Lorsque je parle au public de l'apprentissage automatique, il y a toujours une partie de l'auditoire qui est toujours préoccupée par la façon dont l'algorithme fait ce qu'il fait – quels sont les facteurs mathématiques derrière l'algorithme. Et je comprends cette inquiétude, mais il est en réalité beaucoup plus important d'avoir une gouvernance solide sur l'utilisation de l'algorithme. Peu importe à quel point les mathématiques sont derrière vos analyses prédictives, elles pourraient être très mal utilisées. Il est donc essentiel d'être très humain dans l'utilisation de l'intelligence artificielle. »

Quel est le moyen le plus facile d'obtenir un retour sur investissement avec apprentissage automatique

ils commencent inévitablement à penser aux robots ou aux types d'assistants humains que l'on voit dans les films, comme Jarvis dans Iron Man . Mais la réalité, au moins aujourd'hui, est que c'est beaucoup moins sur ce genre de sensibilité et beaucoup plus sur l'appariement automatique des formes. Vraiment, nous parlons juste de mettre en œuvre la correspondance automatique de modèles dans vos processus d'affaires.

"Et il y a beaucoup de secteurs d'activité où ce type d'appariement complexe complexe automatisé constitue une grande partie du travail quotidien. McKinsey estime que jusqu'à 70% des processus financiers pourraient être automatisés en utilisant ces dernières techniques, par exemple. Et nous utilisons des ordinateurs pour automatiser et optimiser les processus métier depuis 40 ou 50 ans. C'est juste, à un certain niveau, la prochaine grande opportunité de le faire.

"Nous pouvons certainement faire d'autres choses avec cette technologie – Harris Logic est un excellent exemple de comment nous pouvons l'utiliser pour améliorer la condition humaine – mais pour À l'heure actuelle, le moyen le plus simple d'obtenir un retour sur investissement consiste à automatiser les parties répétitives des processus métier.

«L'autre grande opportunité est d'optimiser l'expérience client . Auparavant, votre expérience en tant que client était assez linéaire: vous voyiez une annonce, vous alliez dans un magasin, vous achetiez quelque chose. Tout le monde a suivi à peu près le même processus. Mais maintenant nous sommes dans un monde omnicanal beaucoup plus complexe où vous pouvez acheter en ligne ou dans un magasin – il y a beaucoup de points de contact différents.

"Les organisations leaders utilisent maintenant l'information en temps réel, à chaque point de contact client pour optimiser et guider ce parcours client – Quels sont les produits qui intéressent le plus le client? Est-ce qu'un rabais en ce moment surmonterait leur hésitation à acheter? De quel niveau de service ont-ils besoin, par quel canal?

«Donc, mettre à jour et optimiser constamment cette expérience est une opportunité fantastique – utiliser l'apprentissage automatique pour optimiser ce parcours client de bout en bout.

"Aucun d'entre nous ne sait vraiment ce qui va se passer. Mais je pense que l'un des grands changements sera que les entreprises vont devenir essentiellement réactives et devenir beaucoup plus proactives.

«Par exemple, Harris Logic aide les patients en identifiant quand il y a une probabilité qu'une personne ait des ennuis. Ils peuvent donc intervenir avant qu'il y ait une crise, avant que quelqu'un ne soit arrêté. Et c'est mieux pour tout le monde: c'est mieux pour le patient, cela fait économiser beaucoup d'argent pour le système de prison et le système de santé.

"J'ai travaillé dans l'analytique pendant environ 30 ans et la plupart des analyses Ce sont fondamentalement à propos de 'regardez, voici ce qui a mal tourné dans le passé.'

"Ces nouvelles technologies offrent la possibilité de pouvoir intervenir avant les choses vont mal – repérer le modèle [that] ' ce genre de situation a conduit à quelque chose de mauvais. "

" Maintenant, je peux intervenir et arrêter cette mauvaise chose. Cela pourrait être quelque chose de très humain, comme un patient en santé mentale, ou cela pourrait être quelque chose de plus trivial dans les affaires, comme «cette livraison sera tardive» – donc je peux au moins téléphoner au client pour l'avertir que ça va être en retard, ou je pourrais choisir une autre façon de le transporter afin qu'il arrive à temps.

"Nous allons voir ces types de technologies appliquées à tous les processus d'affaires pour les aider à devenir plus proactifs, pour aider

Pour plus de perspicacité, écoutez Valeur prédictive de l'apprentissage machine: ROI Beyond Cool sur l'émission de radio prédictive de l'apprentissage de la machine de jeu, animée par Bonnie Graham.

Cet article a été publié à l'origine par Digital Business & Business Analytics.

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