文組也該懂的機器學習！從行銷、管理到金融都有用
盤點 3 領域中 16 應用場景
機器學習是什麼?
機器學習（Machine Learing, ML）是一個人工智慧（AI）的子領域，它探討和開發使電腦程式系統能夠自動學習和改進的算法和模型，其目標是使電腦能夠根據過去的經驗和數據來辨識模式、做出預測或決策，而無需明確地被人類編程。
也就是說，傳統的電腦程序需要由開發者明確地編寫規則和指令，以執行特定的任務。然而，機器學習通過分析大量的數據，自動發現和學習數據中的模式和結構，從而能夠自主地進行預測和決策。
機器學習應用場景及實例
機器學習在眾多領域中都有廣泛的應用，包括自然語言處理、影像辨識、語音識別、推薦系統、金融預測、醫學診斷等。即使是文組或其他專業背景，了解機器學習的基本概念後，若能應用於個人職業發展以及與科技的接軌都是非常有價值的。以下是機器學習在文組專業領域，例如行銷、管理及金融領域擁有強大分析潛力的面向。
機器學習與行銷
機器學習在行銷領域中有廣泛的應用，可以幫助企業提高行銷成效 ROI/ROAS、洞察消費者行為和優化行銷策略。
1. 個人化推薦系統：機器學習可以分析大量的消費者數據，如購買歷史、瀏覽行為和偏好，從而提供個性化的產品或服務推薦。這可以提高客戶滿意度，增加交易量和重複購買率。
2. 預測分析：機器學習可以利用歷史數據和市場趨勢進行預測分析，例如預測銷售量、客戶需求和市場趨勢。這有助於企業制定更準確的行銷預測和計劃，優化庫存管理和供應鏈策略。
3. 客戶分群和行為分析：機器學習可以根據消費者的特徵和行為模式將其分群，從而實現更有針對性的行銷策略。同時，機器學習還可以分析消費者的行為模式，發現趨勢和模式，幫助企業理解消費者的需求和偏好，也因此常被運用在CDP等行銷技術中。
4. 情感分析：機器學習可以分析社交媒體、評論和其他網絡數據，了解消費者對產品、品牌和行銷活動的情感和態度。這有助於企業迅速掌握消費者的反饋，改善產品和服務，並及時回應消費者的需求。
5. 廣告優化：機器學習可以分析廣告效果數據，優化廣告投放策略和預測廣告點擊率。這有助於企業提高廣告的轉換率，減少廣告成本，並實現更好的廣告回報。
隨著技術的發展和數據的不斷增長，機器學習在行銷領域的應用前景非常廣闊。它可以幫助企業更好地了解消費者、提高行銷效果並實現業務增長。
機器學習與管理
機器學習在管理領域中有許多應用，可以幫助企業和組織更好地進行決策、優化運營和改善業務流程。
- 預測分析：透過機器學習可以處理和分析大量的數據，提供關鍵洞察和預測。管理者可以利用AI/ML技術，從結構化和非結構化數據中提取價值，並根據這些數據做出更明智的決策。甚至可使用機器學習算法來預測市場趨勢、客戶需求和產品需求，幫助企業制定更具競爭力的策略。
- 自動化和流程優化：AI可以自動執行重複性和繁瑣的任務，節省時間和成本。管理者可以利用機器學習和自然語言處理技術來自動化工作流程，例如自動回答客戶問題、自動處理客戶訂單、自動監控生產過程等。這樣便能釋放員工的時間，使他們能夠專注於更高價值的工作。
- 客戶關係管理：機器學習可以幫助企業管理者更好地理解和服務客戶。通過分析客戶的購買歷史、行為模式和社群媒體等數據，提供個性化的產品建議和客戶體驗。AI還可以應用在客戶服務方面，例如使用聊天機器人提供即時客戶支持或使用語音識別技術處理客戶投訴。
- 風險管理：機器學習可以應用於風險管理領域。通過分析數據和建立風險模型，機器學習可以幫助管理者識別潛在的風險，制定風險防控措施，並進行風險評估和監測，以避免或是將損失降到最低。包含詐欺風險、供應鏈風險、信用風險、金融市場波動、天災、公關危機等。
- 預測性維護： 傳統上，企業維護設備和機器通常是基於固定的維護週期或出現故障時才進行維修，但這樣卻可能導致不必要的停機時間和維修成本。不過，藉由機器學習收集和分析設備感測器數據、運行日誌、環境條件等信息，AI可以檢測到潛在的故障模式和異常行為，並提前預測設備可能的故障。這樣，企業便能制定預防性維護計劃，提前進行必要的維修和更換，從而減少非計劃停機時間、降低維修成本，同時提高設備的可靠性和使用壽命。
- 供應鏈管理： 透過機器學習與AI分析大量的供應鏈數據，包括訂單記錄、庫存水平、交通情況、市場需求等，進而預測需求趨勢、供應瓶頸和庫存需求。企業管理者可以根據機器學習預測結果進行生產計劃、庫存管理和運輸安排，從而實現更準確的需求預測、減少庫存風險、提高供應鏈的靈活性和效率，甚至降低碳排。
機器學習若應用在管理中，則可以提供更多數據支持的決策，以提高業務效率和效果，並幫助管理者更好的應對業務挑戰。然而重要的是，在應用機器學習時應保持謹慎，確保數據的質量、權限、完整性、準確性和合規性，並結合專業知識和人的判斷力，才能實現更好的管理結果。
機器學習與金融
機器學習在金融領域中有許多應用，可以幫助金融機構改進風險管理、金融預測、交易執行和客戶服務等方面。
- 信用風險評估：機器學習可以利用大量的數據和特徵來評估個人或企業的信用風險。它可以分析歷史數據、信用評級、財務數據等，並預測債務違約風險。這對銀行和貸款機構來說非常重要，可以幫助他們更準確地評估借款人的信用風險。
- 投資組合優化：機器學習可以通過分析市場數據、價格變動和其他相關因素，幫助投資機構優化投資組合配置。也可以識別出潛在的投資機會和風險，並提供基於數據的投資策略和決策建議。
- 高頻交易：機器學習在高頻交易中發揮著關鍵作用。它可以分析市場數據和交易模式，自動執行交易並預測價格變動，以幫助交易公司更快速地做出交易決策，並實現更好的交易結果。
- 金融詐騙檢測：機器學習可以透過分析金融數據和交易模式，檢測和預防金融詐騙行為。金融機構能利用機器學習識別出可疑的交易模式、異常行為和風險信號，進而提升詐騙檢測的準確性和效率。
- 客戶服務和個性化推薦：機器學習可以根據客戶的歷史數據、交易模式和行為，提供個性化的金融服務和產品推薦。藉由分析客戶的需求和偏好，並提供相應的建議和解決方案，提高客戶滿意度和忠誠度。
延伸閱讀：CDP 如何透過機器學習精準將消費者分群
以上是機器學習在金融領域中的一些重要應用案例，它們有助於提高金融機構的效率、降低風險並改善客戶體驗。
機器學習與人工智慧的關係?
機器學習和人工智慧(AI)是相關但不完全相同的概念。從下圖中可以看到，所謂的人工智慧是一個很大的集合，機器學習只是其中一部份，而在近幾年很夯的深度學習(DL)也只是機器學習的其中一個更小的集合。
機器學習是AI的一個重要分支，它是通過使用數據和統計模型，使計算機能夠從數據中學習並自動改進性能的技術。機器學習的目標是發展和應用算法，使計算機能夠從經驗中學習，從而自動完成特定任務或做出預測。
簡而言之，機器學習是實現人工智慧的一種方法和技術，通過使用數據和統計模型使計算機具有學習和改進的能力，而人工智慧則更廣泛地涵蓋了包括機器學習在內的多個領域和技術。
機器學習的類型
機器學習方法可以分為監督式學習、非監督式學習和強化學習。在監督式學習中，模型使用帶有標籤的訓練數據來學習預測輸入和輸出之間的映射關係，例如分類或回歸問題。非監督式學習則是在沒有標籤的情況下，從數據中發現模式和結構，例如聚類分析。強化學習則通過觀察和互動，讓模型在環境中進行學習，以最大化某種形式的獎勵或目標。
掌握機器學習的好處
在數據驅動的時代，機器學習成為一項關鍵技能，對個人和組織都具有重要意義。掌握機器學習不僅能夠解析龐大的數據，提供準確的預測和優化決策，還能夠自動化重複性任務，釋放出更多時間和精力進行創新和戰略性工作。
儘管不是每個人都需要成為機器學習專家，但瞭解機器學習的基本原理和應用，將使你能夠更好地應對數據驅動的產業環境，提升自己的職涯競爭力。而對於企業來說，要注意若想發揮人工智慧與機器學習最大可能性，數據的質量與完整性將是重要的先決條件。
