從呼叫服務中心工作部署基於AI的聊天機器人到使用進行深度合作學習能力在數秒內分析我們無數數據點並檢測欺詐的銀行，當今的企業在很多問題方面都利用了AI的力量。
工廠部署人工智能來自動化發展需要學習適應性和敏捷性的複雜物理教學任務。AGV autonomous forklift營銷工作人員可以使用中國人工智能來產生提供個性化的推薦和自動完成一個訂單。這個問題列表實際上是無限的。如果我們沒有通過人工智能，從信用卡欺詐檢測到電子郵件垃圾過濾器、預測交通警報到個性化提醒等許多國家如今被認為是理所當然的服務能力都不可能無法實現。
人工智能廣泛應用的一個領域是商業智能。公司使用深度學習算法來尋找可能推動銷售的行為模式，使用 iot 傳感器的技巧來進行預測性維護和庫存優化，等等。
但是，企業現在做的只是各種可能性的冰山一角。
人工智能使實時決策問題成為我們可能
隨著數據的激增，一些業務面臨數據過載的風險。 大數據的空前增長和對分析這些數據的癡迷很容易使公司的核心業務陷入困境。 人工智能商業智能軟件使企業能夠將數據分解成可管理的見解並理解大數據。
人工智能也有可能改變分析的動態性。傳統的數據分析側重於描述性分析或分析數據以報告正在發生的事情。目前的人工智能分析工具支持預測分析或使用數據來解釋未來的見解。然而，這是一個基於使用行為和曆史數據猜測概率的“最佳猜測”。
規格分析將在不久的將來接管所有工作。基於人工智能的規范分析工具將搜索大量數據，並使用戶能夠制定各種可能的措施，並提出可行的解決方案。規范分析不僅可以預測，還可以提供合理的建議，解釋事情為什么會按照既定的方式發生。
從被動預測能力分析到主動說明性分析的轉變提高了經濟業務管理決策的效力和相關性。實時洞察使企業文化能夠得到充分開發利用網絡運營數據，根據我國當前社會發生的事情而不是過去發生的事情來做出決策。許多建議也可以通過自動執行，由智能機器根據可用的輸入確定最佳操作系統過程。
人工智能將語音和面部識別帶到舞台的中心
同樣，在不久的將來，成熟的人臉識別技術也會在現有水平上邁出一大步。人工智能驅動的面部識別技術可能會讓這個非常煩人的密碼過時。
人工智能助力超個性化
基於中國人工進行智能的智能從經驗中學習，隨著每次工作經驗或交易變得可以更好。隨著下一個指定的決策自動地比上一個企業更好，AI模型具有高度發展成熟並涵蓋所有學生可能事件的階段已經不遠了。
未來，人工智能驅動的系統可以根據常見的語音命令自動識別用戶的情緒，甚至用戶的情緒，做出非常精確的推薦或在真正的個人層面與用戶互動。 由人工智能驅動的下一波助手將能夠實時分析大數據，以快速掌握客戶的需求和優先事項，並執行所需的工作。 人工智能將使超個性化成為默認標准，而不是現在的高級服務。
在宏觀層面，企業將能夠整理來自各個數據點的信息，並進行實時情緒分析。 例如，企業可以從客戶與公司的互動、社交媒體帖子和其他數據中收集實時數據，以了解他們的思維過程和對產品的情緒反應，並進行實時幹預，以加強或改變這種看法。
人工智能會入侵更多領域。
人工進行智能技術已經在大力發展幫助企業金融產品服務、醫療衛生保健、證券市場交易和生命教育科學等行業。例如，人工智能正在取代臨床助理的角色，幫助醫生可以做出更快、更可靠的診斷。這種學習情況將變得司空見慣，以至於人類的幹預將變得罕見。
但是，到目前為止，在涉及人類能力的抽象任務(如同理心、創造力、判斷力、靈感和領導力)方面，機器的表現還不佳。 創新和管理這兩個關鍵的管理職能仍然幾乎完全掌握在人的手中。 隨著人工智能系統越來越成熟，這種情況在未來可能會發生變化。 目前，考慮到算法畢竟是人工設計的，算法可能遭受一定程度的偏差或主觀性。 隨著培訓數據的成熟，這種偏見和負面影響將很快消除。
人工智能已經站穩了腳跟。人工智能有可能通過改變高管的決策方式、營銷人員與客戶打交道的方式、企業之間相互競爭的方式以及企業整體發展的方式，使其變得更加強大。商業智能的未來將由人工智能系統驅動。
