垃圾邮件检测，面部识别，产品推荐和信用卡欺诈检测有什么共同点？多亏了机器学习，它们都是第二个过程变得更智能的过程。
简而言之，机器学习是使计算机能够随着时间和经验而获得智能的原因。该软件将一组规则应用于大量数据，并根据发现的内容识别模式以做出决策并进行调整。通过机器学习，企业可以利用信息，否则这些信息将需要一群人来研究、解释和采取行动。
现在特别令人兴奋的是，像bloomreach、skytreeandbigml等公司的技术使机器学习解决方案以较低的成本易于为组织提供。机器学习将大数据带入下一步。该软件不仅对海量数据集进行分析，而且还使用模式实时更改其流程。
各种规模、范围和行业的企业都在迅速认识到，机器学习对他们的组织来说是一种有价值且可获得的技术 -- 这可以帮助他们获得显著的竞争优势。以下是企业可以通过机器学习利用的三个优势:
1.预测未来。
人脑很棒，但它一次只能处理这么多信息，而且容易出错。机器学习程序可以结合大量不同的信息源，根据数百万个独立数据点做出即时决策，帮助确保没有任何东西被忽视。
考虑选择健康保险计划所需的条件: 福利，政策和提供者网络的比较和解释。
我与一位健康保险客户合作，该客户希望部分自动化其流程，为每个独特的客户推荐个性化计划。
手动完成，该过程缓慢，乏味，并且容易被疏忽，这可能会花费inpiduals数千美元或损害其护理质量。但是机器学习不仅使该过程可行，而且是最佳的。该系统可以访问所有必要的数据源，以便在一眨眼的时间内提供可操作的、准确的见解，然后在招聘呼叫中心支持人员的时间和成本的一小部分内提供自信的建议。
2.积极主动。
在机器学习系统的驱动下，即使是最小的企业也可以做大型公司的工作，利用大量未开发的数据来提高性能。根据麦肯锡全球研究所 (McKinsey Global Institute) 的颠覆性技术报告，人工智能、机器学习和语音识别等用户界面的进步正在使知识工作者任务自动化，这些任务曾经被认为是机器无法解决的。
例如，一个曾经需要知识工作者几天甚至几周才能完成的过程，例如预测连锁杂货店的库存需求或确定住院患者的心力衰竭可能性，现在可以在瞬间进行。
这不是更换知识型员工，而是增强他们的能力。员工无需花费数周的时间和宝贵的资源来收集和处理数据以支持项目，而是可以为他们工作一台机器，在几秒钟内访问见解，并将重点重新转移到推动业务发展上。
3.个人化。
在正确的时间向正确的人推荐正确的产品对许多企业来说是一个持续的挑战。但是，机器学习使猜谜游戏脱离了方程式，可以根据先前的偏好和操作来预测客户可能想要的产品和服务。
除了提出明智而及时的建议外，机器学习还可以帮助企业培育关系。智能系统可以通过特殊优惠或商品来奖励回头客，或者甚至在客户寻求帮助之前就主动与他们联系。
通过安排一种预测性，主动和个性化的方法，机器学习可以帮助企业放大每个接触点。结果是获得了更有意义的客户体验，并为企业提供了更多的机会来释放和利用交叉销售和向上销售机会。
对于企业来说，现在是拥抱机器学习的最佳时机。公司越早实施这项技术，其软件就可以变得越聪明，即时学习和发展。在这种情况下，快速采用意味着快速适应并利用长期机会。