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后台办公室的五种机器学习应用

可以用新的方法来处理企业级系统,以节省时间和金钱

 

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虽然面向消费者的机器学习应用已经得到了很多关注(Netflix), 超级, 和亚马逊), 后勤部门应该得到一些认可. 运行业务的企业级系统考虑财务问题, robo-advisors, 会计, 操作, 人力资源, 而且采购规模往往很大, 复杂的, 和以流程为中心. 但, 它们还使用和产生大量的结构化和非结构化数据,这些数据可以通过新的方式进行处理,从而节省时间和金钱.

机器学习与解决方案专用软件相结合可以显著提高速度, 精度, 以及后台操作的有效性,并帮助组织重新想象如何完成后台工作.

在大中型组织中,目前的一个趋势是在后台办公室中实施机器人过程自动化(RPA),以减少手工任务并实现效率. 虽然有一些特定的用例使RPA成为一种合适的技术, 这与机器学习方法有显著差异.

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来源: bb电子游戏网络平台实践顾问

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