工廠部署人工智能是一項復雜的物理任務，需要適應性和敏捷性來自動化。營銷人員使用人工智能產生個性化推薦，自動完成訂單。這個列表其實是無限的。

商業(yè)智能是AI廣泛應用的領域之一。企業(yè)利用深度學習算法發(fā)現(xiàn)可能促進銷售的行為模式，利用物聯(lián)網傳感器的提示進行預測、維護和庫存優(yōu)化等。下面我們來看看AI人工智能在企業(yè)中有哪些實際應用？

人工智能數(shù)據(jù)分析有望實現(xiàn)實時決策。

伴隨著數(shù)據(jù)的激增，一些企業(yè)面臨著數(shù)據(jù)過載的危險。企業(yè)的核心業(yè)務很容易陷入困境，因為大數(shù)據(jù)的前所未有的增長和對分析這類數(shù)據(jù)的癡迷。人工智能商業(yè)智能軟件使企業(yè)能夠將數(shù)據(jù)分解為可管理的觀點，并理解大數(shù)據(jù)。

人工智能也可能改變分析趨勢。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析側重于描述性分析或分析數(shù)據(jù)來報告發(fā)生了什么。目前的人工智能分析工具支持預測分析或使用數(shù)據(jù)來解讀未來觀點。然而，這是基于行為和歷史數(shù)據(jù)來猜測概率的“最佳猜測”。

標準化分析將在不久的將來接管所有工作。基于AI的標準化分析工具將搜索大量數(shù)據(jù)，并允許用戶制定各種可能的措施并提出可行的解決方案。標準化分析不僅可以預測，還可以提供合理的建議，并解釋為什么事情會以既定的方式發(fā)生。

從被動預測分析到主動解釋性分析的轉變，提高了業(yè)務決策的有效性和相關性。實時洞察使企業(yè)能夠充分利用運營數(shù)據(jù)，并根據(jù)目前發(fā)生的事情做出決策，而不是過去發(fā)生的事情。許多建議也可以自動執(zhí)行，最佳操作流程由智能機器根據(jù)可用的輸入確定。

人工智能深度學習將語音和面部識別日常化。

由人工智能驅動的聲控數(shù)字個人助理極大地吸引了千禧一代。以深度學習為動力的語音識別界面的應用激增，在企業(yè)中的廣泛應用，蘋果Siri、數(shù)字語音助手的巨大流行。同樣，在不久的將來，成熟的面部識別技術也將在現(xiàn)有水平上邁出一大步。人工智能驅動的面部識別技術會讓傳統(tǒng)密碼慢慢在時代消失。

人工智能數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)用戶情緒化預測。

基于人工智能的智能可以從經驗中學習，隨著每一次經驗或交易變得更好。隨著下一個指定的決策自動優(yōu)于上一個，AI模型高度成熟，覆蓋所有可能事件的階段已經不遠了。

未來，AI驅動的系統(tǒng)可以根據(jù)普通語音命令自動識別用戶甚至用戶的情緒，從而在真實的個人層面做出非常準確的建議或與用戶互動。下一波由人工智能驅動的助手將能夠實時分析大數(shù)據(jù)，快速掌握客戶的需求和優(yōu)先級，并執(zhí)行所需的任務。人工智能將使超個性化成為默認的標準，而不是像現(xiàn)在這樣的高級服務。

在宏觀層面，企業(yè)可以從各個數(shù)據(jù)點整理信息，實時分析情緒。例如，企業(yè)可以從客戶和公司之間的互動、社交媒體帖子和其他數(shù)據(jù)中收集實時數(shù)據(jù)，以了解他們對產品的思考過程和情緒反應，并進行實時干預，以加強或改變這種觀點。

人工智能將應用到更多行業(yè)領域。

人工智能已經在大力幫助金融服務、醫(yī)療保健、證券交易和生命科學等行業(yè)。比如人工智能正在取代臨床助理的角色，幫助醫(yī)生做出更快更可靠的診斷。這種情況會變得司空見慣，以至于人類的干預會變得罕見。

機器在與人類能力相關的抽象任務(如同理心、創(chuàng)造力、判斷力、靈感和領導力)方面表現(xiàn)不佳。創(chuàng)新和管理者的關鍵管理功能幾乎完全由人們掌握。隨著AI系統(tǒng)的成熟，這種情況在未來可能會發(fā)生變化。目前，考慮到算法畢竟是人為設計的，算法可能會受到一定程度的偏差或主觀性。隨著訓練數(shù)據(jù)的成熟，這種偏見和負面影響將很快消除。

人工智能已經站穩(wěn)了腳跟。人工智能可能會改變高管的決策方式、營銷人員與客戶的溝通方式、企業(yè)之間的競爭方式以及企業(yè)的整體發(fā)展方式，使其更加強大。未來的商業(yè)智能將由人工智能系統(tǒng)驅動。

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