Dorien Aerts
Business Group Lead Business Applications
Dankzij machine learning innoveren organisaties hun dienstverlening. Dat bespaart tijd en geld, terwijl de kwaliteit juist verbetert. Deze drie tips helpen je daarbij.
Contact via bots bespaart de nodige mankracht. Bovendien krijgen klanten, cliënten en patiënten sneller antwoord op hun vragen, zonder dat ze weten dat ze met een computerprogramma communiceren. Het principe Machine Learning analyseert data en algoritmes. Doordat het mogelijk is om hieraan antwoorden en voorspellingen te koppelen, kunnen organisaties het contact met relaties automatiseren. Wanneer je eenvoudige communicatie aan een bot wilt uitbesteden, is het cloudplatform Microsoft Azure een uitstekend startpunt.
Automatisch contact met relaties is slechts een klein deel van de mogelijkheden van Machine Learning. Door gegevens en algoritmes te combineren is het ook mogelijk om voorspellingen (Predetective Analytics) te doen, bijvoorbeeld via Cortana Analytics. Dat gaat behoorlijk ver. Zo kunnen zorginstellingen aan de hand van Machine Learning bijvoorbeeld analyseren welke patiënten een risicogroep vormen voor een bepaalde ziekte. Onder meer gegevens over heropnames, opnameduur en ziekenhuisinfecties worden hiervoor gebruikt.
Ook op individueel niveau is het mogelijk om een kansberekening te maken. Voor specialisten is deze informatie zeer waardevol, omdat ze op basis hiervan zo nodig preventieve maatregelen nemen. Machine Learning kan letterlijk hét verschil zijn tussen leven en dood.
Het Zweedse bedrijf Optolexia helpt scholen om dyslexie bij leerlingen op vroegere leeftijd te ontdekken dankzij machine learning in de cloud.
Naast zorginstellingen heeft het voorspellende karakter van machine learning ook nut voor andere organisaties. Zo kunnen bedrijven deze technologie gebruiken om hun omzet voor volgend jaar zeer nauwkeurig te voorspellen. Of je brengt de risico’s van een belangrijke klant in kaart en voorspelt of diegene in de toekomst fraude zal plegen. De mogelijkheden van machine learning zijn op dit gebied eindeloos.
Verantwoord databeheer is voor iedere organisatie een must! Neem bijvoorbeeld de zorgindustrie. Naar schatting is zo’n dertig procent van alle wereldwijde data uit deze sector afkomstig. En die data blijft wegens het gebruik van geavanceerdere apparatuur almaar toenemen. Deze historische informatie kan van zeer groot belang zijn. Hoe meer gegevens, hoe betrouwbaarder er voorspellingen gemaakt worden. Verantwoord databeheer verhoogt op die manier de kwaliteit van de organisatie.
Een nieuwe kijk op digitale transformatie: Het AI 360°-model
We bevinden ons in dé fase waarin we gaan ontdekken hoe artificiële intelligentie (AI) de toekomst van het werken gaat veranderen. Bedrijfsleiders wereldwijd stellen zichzelf een aantal vragen: Hoe kan mijn bedrijf AI doeltreffend inzetten? Onderzoeken we de juiste commerciële kansen? Staan we open voor verandering? Digitale transformatie met AI is geen eenduidig of eenvoudig traject. […]
Bruno Schröder
National Technology Officer
Volg de leiders: welke mogelijkheden moet succesvolle AI bieden?
Elke technologie doorloopt een tijdperk van ontdekking en een tijdperk van implementatie. Vandaag de dag snelt AI op volle toeren door het tijdperk van implementatie. Bedrijven passen deze technologie toe om hun werknemers te ondersteunen, contact met hun klanten te onderhouden en hun bedrijven te transformeren. “Alle grote techbedrijven investeren geld in AI-mogelijkheden. Ze hebben […]
Bruno Schröder
National Technology Officer
Azure ML: jouw belangrijkste data in overzichtelijke modellen
Stel je voor dat je een fietsverhuurbedrijf hebt. Je wilt weten hoeveel fietsen worden verhuurd tijdens wat voor weer, met welke windsnelheden, op welke dagen en tijdstippen. Azure Machine Learning bevat een uitgebreid stappenplan om deze gegevens op te slaan en om te zetten naar gemakkelijk te analyseren data. In deze whitepaper komen dan ook […]
Joris Aeles
Azure Business Group Lead
