人工智能（AI）越來越受到企業決策者的關注。鑑於此，人工智能用例正在增長並不奇怪。根據Gartner的研究，智能機器將在2021年實現主流應用，30％的大型公司使用人工智能。
這些技術可以採用認知計算，機器學習和深度學習的形式，現在正在利用圖像識別，語音識別，智能代理的使用和預測分析等先進功能來重塑組織的業務方式。結合其他數字技術，包括物聯網（IoT），人工智能的新時代有望改變業務。
以下是10個領先的AI用例以及組織如何使用它們來獲得競爭優勢：
營銷：實時數據的AI
使用實時數據，Web數據，歷史購買數據，應用程序使用數據，非結構化數據和地理定位信息，已經引入了在適當的時間和地點提供信息，產品推薦，優惠券和激勵的能力。AI允許公司參與個性化營銷，並使撥號更接近一對一的關係。
此外，企業通過分析電子郵件和社交媒體流，使用機器學習和深度學習來進行情緒分析，從而獲得競爭優勢。更先進的系統可以從照片和視頻中檢測到人的情緒。這有助於系統在上下文中做出響應並創建更有針對性的營銷和交
零售銷售：用於語音和圖像搜索的AI
零售業的人工智能正在改變人們購買和購買從衣服到汽車等物品的方式。語音搜索和圖像搜索現在很普遍。亞馬遜和許多其他零售商現在將這些工具整合到他們的應用中。下一代AI也正在形成。例如，增強現實（AR）允許購物者查看疊加在其房屋或辦公室中的沙發或油漆顏色。虛擬現實（VR）允許消費者坐在車內，甚至可以在不離開家的情況下試駕。奧迪，寶馬和其他公司已經為購物者開發了VR系統。
但AI用例並不止於此。零售業的AI擴展到推薦產品和提供信息的機器人和虛擬助手; 幫助銷售團隊專注於高價值客戶和高概率交易的算法; 和預測分析，其中包括天氣，原材料和組件的價格，或庫存水平，以動態調整定價和促銷。例如，服裝零售商North Face在其網站上向客戶詢問與購買相關的一系列問題。這不僅可以引導客戶選擇合適的產品，還可以利用機器學習技術獲取可能帶來更高購物車價值和額外銷售的洞察力。
客戶支持：自然語言的AI
零售業中的人工智能正在成為一股強大的力量，但客戶支持也在利用該技術獲得競爭優勢。機器人和數字助理正在改變支持功能的發展方式。這些技術越來越依賴於自然語言處理來識別問題並參與自動對話。AI算法確定如何指導對話或將呼叫路由到具有所需信息的正確人工代理。這有助於縮短通話時間，從而提高客戶滿意度。Forrester的一項研究發現，73％的客戶表示，重視他們的時間是公司為他們提供良好的在線客戶服務所能做的最重要的事情。
製造業：AI為智能機器人提供動力
機器人技術已經改變了製造業的面貌。然而，由於AI，機器人變得更加智能和自主。什麼是工廠的機器學習？許多公司正在建立所謂的“智能製造”設施，這些設施使用人工智能來優化勞動力，加快生產並提高產品質量。公司也轉向預測分析，以瞭解何時設備可能需要維護，維修或更換。
例如，西門子現在為燃氣輪機系統配備了500多個傳感器，可持續監控設備和機器。所有這些數據都有助於創建未來的製造工廠，有時也稱為工業4.0。根據市場研究公司TrendForce進行的一項研究，智能製造業 - 將工業物聯網和人工智能相結合 - 預計將從2018年的2000億美元增長到2020年的3200億美元。
供應鏈：人工智能管理
運營和供應鏈管理中的AI用例正在增長。組織正在轉向算法，以改善車隊管理，倉庫管理，物流流程，貨運經紀和許多其他任務。這包括無人機交付和自動駕駛車輛等新興領域。將傳感器放置在原材料，組件和產品上的物聯網也通過收集大量數據來重塑業務，這些數據可以輸入到人工智能決策的分析引擎中。
與此同時，企業正在尋找其他AI用例。他們正在轉向圖像識別，語音識別，手勢界面和其他工具以及AI，以簡化輸入和自動化。麥肯錫公司發現人工智能將預測準確率提高了10％至20％。這通常意味著成本降低5％。
信息技術管理：AI幫助路由
人工智能正在重新定義公司消費和管理各種IT資源的方式。AI可以檢測流量模式以及計算機，服務器和其他系統在任何給定時刻的使用情況，並通常通過使用雲技術動態調整帶寬。AI用例還包括：預防性維護; 識別未修補或不合規的系統; 數據和文件分類; 優化網絡性能，管理存儲，包括數據的存檔方式。
網絡安全：AI保護資產
保護企業資產是一個越來越具有挑戰性的主張。攻擊者正變得越來越複雜，技術越來越隱秘。人工智能，包括機器學習和深度學習，正在以多種方式幫助重塑網絡安全。AI算法通過檢測異常活動和模式（包括數據包的移動），將保護範圍從保護白名單，黑名單和防火牆變得越來越無效。
在機器學習用例中：分析大量有關攻擊和響應的數據，以發現更有效的方法來響應不同的場景。另一個新興領域是用戶和實體行為分析（UEBA），它依賴於深度學習方法。ABI Research預測，到2021年，網絡安全中的機器學習將使大數據，情報和分析支出增加到960億美元。
金融服務：AI實現智能處理
銀行和其他機構已經使用人工智能檢測可疑活動，包括欺詐。AI用例還擴展到智能過程自動化（IPA）和機器人過程自動化（RPA）。這包括從掃描支票和存款的應用程序到基於利率自動化資金流動的系統的所有內容。使用推薦引擎取代傳統股票經紀人的機器人顧問也變得司空見慣。
股票交易數量也使用包含一系列因子，信息和變量的算法來處理交易。但深度學習，機器學習和其他人工智能工具也有助於機構在更深層次上了解客戶和條件。這包括預測分析工具，可以衡量一個人何時進入汽車貸款市場或考慮更換銀行。
生命科學與醫學：人工智能利用算法
生命科學和醫學中存在許多人工智能用例。研究人員和醫療保健提供商越來越多地使用機器學習，深度學習和其他類型的人工智能來挖掘數據，並使用分析技術，幫助醫療服務提供者更有效地治療風險群體。製藥公司和生物醫學設備製造商正在利用人工智能來開發能夠生產更有效藥物，智能假肢，機器人手術系統和虛擬現實應用的算法，以幫助治療抑鬱症和創傷後應激障礙（PTSD）等疾病。
智能城市：人工智能優化無數功能
人工智能算法正在成為智能城市計劃的一個組成部分，旨在實現自動化和改進各種活動和運營。除此之外，它們還有助於確定如何操作運輸系統，優化發電廠和公用事業，監督執法功能以及控制一系列其他功能。隨著官員部署包含物聯網的傳感器和其他設備，從智能手機和其他設備竊取公民數據，以及部署高級分析，智能城市人工智能用例正在增長。
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