MACHINE LEARNING

Få mer värde från er data med machine learning

Öka effektiviteten med intelligenta system

Med machine learning är det möjligt att automatisera tidskrävande och repetitiva uppgifter, samt förutsäga användarbeteende. Det ger många möjligheter för att förbättra organisationen, och implementeringen av machine learning-lösningar kan exempelvis hjälpa er med optimiering av arbetsrutiner, minska fel eller förbättra användarupplevelsen.

Den enkla förklaringen är, att machine learning handlar om att använda och utnyttja data på ett intelligent sätt. De flesta företag har en enorm mängd data – utmaningen är snarare hur de bäst kan utnyttja de oändliga möjligheter som datan ger. Hos IIH Nordic har vi med stor framgång hjälpt en lång lista med företag med att använda machine learning-tekniken för att på ett effektivt sätt minska kostnader.

Henrik Stenmann

CEO

henrik@iihnordic.com
+46 10 888 54 45

Vad är machine learning?

Machine learning handlar kort och gott om att skapa datorsystem, som kan lära sig av sig själv. Genom att samla in data och analysera den, kan ett system till exempel lära sig att vissa inputs ger en bestämd output. Därmed kan systemet göra förutsägelser eller komma med rekomendationer, som med största möjlighet leder till det önskade resultatet.

Med machine learning kan man skapa intelligenta system, som kan lösa komplexa uppgifter utan att ni behöver programmera varje handling manuellt.

Oändliga användarmöjligheter

Den största barriären för företag som använder machine learning är vanligtvis inte brist på data eller anvädningsmöjligheter. Tvärtimot är möjligheterna så överväldigande, att det kan var en utmaning att bedömma vad som ger mest värde, och hur just ert företag kan få mest värde från er data.

Digital förståelse och användning av data är grundläggande för vårt arbete i IIH Nordic, och därför har vi också de erfarenheter, som krävs för att utveckla och implementera machine learning-lösningar, som ger er värde. Genom åren har vi hjälpt större företag med att genomföra ambitiösa teknologiska projekt, som har gjort det möjligt för oss att skapa värde hos våra kunder.

  • Automatisera uppgifter.

    Tex. prioritera meddelande till kund service eller identifiera oregelbundna händelser i komplexa datasets.

  • Förstå samanhanget

    T.ex. hur specifika produkt-features påverkar försäljningen eller hur antalet kunder i butiken varierar under en dag.

  • Förutsäg användarbeteenden

    T.ex. vilken länk en användare klickar på eller vilka produkter en kund är intresserad av.

Case: Intelligent Prefetching

Hos IIH Nordic har vi utvecklat Intelligent Prefetching verktyget, som gör det möjligt för er att öka load speed på er hemsida.  Verktyget har på förhand redan laddat nästa sida, så att den snabbt kan visas för kunden väl klickar på länken. För att veta vilken länk kunden kommer klicka vidare på, används machine learning, som använder data från användarens session för att förutsäga vilken link användaren kommer klicka vidare på.

Genom att löpande analysera resultaten kan vår engine lära sig att använda den tillgängliga datan bättre och bättre, vilket gör den mer och mer precis i sina förutsägelser. Således blir den mer och mer intelligent, och redo att förbättra er load speed ännnu mer.

Case: Optimering av resurser hos Falck

Falck arbetar med att implementera machine learning-lösningar, som kan användas för att förutsäga behovet av väghjälp. Det ger en möjlighet för bättre planering och därmed kan Falck optimera sina resurser.

  • Genom att förutsäga det överordnade behovet av vägassistans kan Falck matcha mängden personal vid dygnets alla timmar med de olika tidspunkter då kunderna behöver väghjälp. Därmed optimeras personalplaneringen och väntetiden minimeras.

  • Genom att mer precist kunna förutsäga när och var det finns behov för olika typer av vägassistans, kan Falck plannera sina turer och rutiner. Därmed kan körtiden optimeras genom att t.ex. låta en bärgarbil stanna i ett område, där den troligtvis kommer behövas igen, istället för att köra tillbaka till stationen.