随着机器学习等技术成为商业创新的“魔棒”，多个不同行业对人工智能(AI)的投机和投资掀起了前所未有的浪潮。据数字媒体公司GlobalData称，人工智能在游戏探索方面有一个相对简单的概念，即以更有效的方式执行人们熟悉的、常见的任务，并采用不同的方法。该公司的“破坏者技术数据库”显示，整个人工智能从业者主要从直接影响底线的问题中看到非常特殊的好处。以下是人工智能影响这些企业和行业的四种主要方式(和例子)。
铅一代
这似乎令人惊讶，但我相信许多创新者和技术专家都在责备自己没有考虑到自己。例如，摩托车制造商哈雷戴维森(Harley Davidson)开始利用人工智能，在逐个客户的基础上自动制定适当的数字营销和广告活动。该技术从哈雷戴维森的客户关系管理(CRM)系统中获取现有客户数据，并分析用户过去的线上和线下购买行为，以支持跨渠道的营销活动。在部署人工智能仅3个月后，经销商的销售额增长了近300%，而整体销售额增长了40%。
系统整合
人工智能的一些具体情景用例在于提高运行效率。公用事业公司通用电气(GE)利用这个创新平台节省了数百万美元的成本。通用电气在多个行业和企业资源方面有着广泛的运营记录，在得出总体支出结论方面经常面临挑战。AI使GE能够将其所有270个独立的ERP系统集成到一个平台上，这使公司发现了超过1亿美元的投资回报，包括优化采购策略、重新谈判合同条款、交叉销售机会和降低产品着陆成本。
客户个性化
人工智能在很大程度上被企业奉为客户个性化的关键——这一领域已经使用了多年。例如，音乐流媒体公司Spotify和Pandora就利用这项技术为客户提供了完全个性化的聆听体验。虽然像苹果这样的主流音乐流媒体公司提供了自己的定制播放列表，但它们不会随着时间的推移而迎合单个听众的口味。例如，Spotify的《发现周刊》(Discover Weekly)功能是按照算法组织的，它引起了人们的轰动，因为人们希望更准确地个性化他们的音乐播放列表。
风险管理
人工智能已成为重大游戏规则改变者的另一个方面是企业对风险管理进行分类和应对的不同方式。例如，转账和支付公司PayPal为了实时分析货币交易，转而使用神经网络，而不是通过深度学习的线性模型。这个创新的平台有助于形成与积极和消极用户行为相关的场景，并随着时间的推移帮助提高欺诈检测的准确性。据报道，自从部署人工智能以来，贝宝将其欺诈率降低到总收入的0.32%，而许多竞争对手的欺诈率约为1.32%。
了下:AI•机器学习，M2M(机器对机器)
