企业电气系统采用机器学习的好处?机器学习造就商业智能!

在这篇文章中，小编将为大家带来机器学习的相关报道。如果你对本文即将要讲解的内容存在一定兴趣，不妨继续往下阅读哦。

一、机器学习造就商业智能

现在商业智能能够将大数据分析工作与机器学习功能结合起来，在这方面我们看到多个不同行业对人工智能进行战略性尝试。以下是几个例子，讲述机器学习技术如何在多个行业中得到使用：

• 金融服务业：金融服务业是一个拥有大量数据的行业。每笔客户交易和每次客户互动都会产生数据，这些数据可进行分析以提高服务质量和满意度。利用机器学习技术，金融机构可以观察客户行为模式，包括消费、储蓄和投资等，分析其趋势并提供定制的理财建议和产品。

• 零售业：网上零售商以收集和利用客户数据的能力而闻名，从而达到销售最大化和客户满意度的最大化。随着零售商希望借助商业智能和智能设备来迅速确定何时何地最适合推出折扣优惠，更换产品或修改定价，这类信息的收集和学习正在零售业方方面面不断扩大。您可以从优步(Uber)和Lyft等公司的动态定价上看到这一点，他们利用天气、交通和事件数据来实时确定定价。商业智能工具将继续被更加深入和广泛地使用，用于寻找跨地域的、跨时间段的和跨人口统计的购买趋势，并帮助企业更好地了解和预测其客户。

• 医疗保健领域：在医疗保健领域，深度学习算法正在帮助医疗诊断工作。例如，斯坦福德开发出一种算法，能够通过所获取的数据和图像进行学习以诊断皮肤癌。在医疗领域的很多方面，电脑正在接受训练，以学习影像并确定潜在问题和异常情况。算法也开始对不同来源(实验室、科研机构和研究成果)的数据集进行梳理以改进临床试验和药物开发，从而帮助识别其中的成功因素和/或潜在问题。

二、企业电气系统采用机器学习的好处

1.提高建筑物和员工的安全性

商业和工业建筑起火的一个主要原因是电气设备发生故障，如电线磨损和故障引起的火灾。让专业人员检查配电系统并升级设备，这有助于降低发生电气火灾的风险。

采用擅长预测安全风险的机器学习技术可以很好地预防和解决。

2.很大限度地减少昂贵的停机时间

根据美国能源部的估计，在2003年至2012年期间，美国发生了679次与天气有关的停电事故，这可能会让人们大吃一惊。这些停电事故造成的经济损失高达180亿美元至330亿美元。

毫无疑问，受到天气影响的企业感受到了这种停机时间的压力，特别是那些依赖电网运行的公司。重要的是企业随时可能遭遇电涌事件，而不仅仅是气象灾害的原因。

如果企业已经更新了其电力系统，那么需要了解云计算连接微电网的新进展。当电网断电时，这项技术可以帮助企业业务的正常运行。采用机器学习技术有助于解决这些问题。

更换现有电气系统中损耗的部件将会减少系统因老化或不兼容部件而出现故障的可能性。

3.减少每月电费支出

企业的电气系统运行越高效，投资回报就越高。

正如美国环境保护基金指出的那样，如今的商业建筑可以受益于更智能的能源控制措施，例如自动化灯具和加热/冷却，并按照运营时间表运行。虽然企业可能需要预先投资来更新升级电气系统，但可以在未来几年内可以获得更高效率的好处，此外还实现节能环保。

机器学习对保障电气系统有效运行以大限度地降低不必要的成本，很重要。

4.寻找更便捷、更实惠的保险范围

企业的建筑物及其电气系统的使用年限将影响其财产保险费用，甚至可能需要升级才能获得保险公司的保险服务。正如《保险杂志》所指出的那样，超过一定年限的建筑物可能需要更新和升级关键系统(如电力系统)，或提供证据来证明这些系统是最近更新升级的。

当企业升级其电气系统时，需要与其保险公司联系。在提供相关升级证明之后，就可以降低保险成本。

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