教育新闻网工厂部署AI来自动化需要适应性和敏捷性的复杂物理任务。营销人员使用AI生成个性化的建议和自动执行订单。该列表实际上是无限的。如今，如果没有人工智能，从信用卡欺诈检测到电子邮件垃圾邮件过滤器到预测性交通警报再到个性化提醒等一系列服务都是理所当然的。
商业智能是AI广泛使用的领域之一。企业利用深度学习算法来发现可能导致销售的行为模式，利用物联网传感器的提示进行预测性维护和库存优化，并做更多的事情。但是，企业现在所做的只是可能性的冰山一角。AI实现实时决策
随着数据的扩散，几家企业冒着数据过载的风险。大数据的空前增长以及对分析此类数据的痴迷很容易影响企业的核心运营。基于AI的商业智能软件使企业能够将数据分解为可管理的见解，并利用大数据。
人工智能还具有改变分析动态的潜力。常规数据分析专注于描述性分析或分析数据以报告发生的情况。当前一代的支持AI的分析工具可以进行预测分析或使用数据来解密未来的见解。但是，这是基于“最佳猜测”以及用于猜测概率的行为和历史数据。
规范分析将在不久的将来接管所有工作。基于AI的规范性分析工具将搜索大量数据，并使用户能够制定各种可能的措施并提出可行的解决方案。规范性分析不仅可以预测，还可以提供合理的建议，并解释为什么事情会按照既定方式发生。
从被动式预测分析到主动式规范分析的转变提高了业务决策的效力和相关性。实时实时见解使企业能够充分利用其运营数据，根据当前正在发生的事情而不是过去发生的事情做出决策。许多建议也可以自动执行，由智能机器根据可用输入确定最佳操作方案。
从呼叫中心部署基于AI的聊天机器人到使用深度学习在几秒钟内分析无数数据点并检测欺诈的银行，当今的企业在许多方面都利用了AI的力量。点击鸣叫
AI将声音和面部识别带到了舞台上
人工智能驱动的语音激活数字个人助理已经极大地吸引了千禧一代。诸如语音识别接口之类的基于深度学习的应用程序的激增，其在企业中的广泛采用以及诸如Apple Siri，Amazon Alexa和Google Assistant之类的数字语音助手的巨大普及都预示着未来的事物。语音将取代键盘和触摸界面，成为个人参与品牌，跨行业的默认规范。
同样，在不久的将来，成熟的面部识别技术也将在目前的水平上取得长足的进步。人工智能驱动的面部识别技术可能会使高刺激性的密码过时。
人工智能助力超个性化
基于AI的情报可从经验中学习，每次经验或交易都会变得更好。由于下一个规定的决策自动地比上一个更好，因此AI模型已经高度成熟并涵盖所有可能发生的阶段了。The only IoT Weekly Newsletter you need!
SUBSCRIBE
By Checking This Box You Agree to ou它变得更好了。未来由AI驱动的系统可以从即将成为普通用户的语音命令中自动识别用户甚至用户的情绪，以提出高度准确的建议或以真正的个人水平与他们互动。下一波由人工智能驱动的助手将能够实时地在上下文中分析大量数据，以快速掌握客户的需求和优先级，并执行所需的工作。AI都已将超个性化作为默认规范，而不是像现在这样的高级服务。
在宏观层面，企业将能够整理来自各个数据点的信息并进行实时的实时情绪分析。例如，企业可以从客户与公司的互动，社交媒体帖子和其他数据中收集实时数据，以了解他们对产品的思考过程和情感反应，并进行实时干预以强化或改变这种看法。
