人工智能在未來商業智能中的作用

工廠部署人工智能來自動化需要适應性和靈活性的複雜實體任務。營銷人員使用人工智能來産生個性化的推薦和自動完成訂單。這個清單實際上是無限的。如果沒有人工智能，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如今被認為是理所當然的服務都不可能實作。

AI被廣泛使用的一個領域是商業智能。企業利用深度學習算法來發現可能促進銷售的行為模式，利用物聯網傳感器的提示來進行預測維護和庫存優化，等等。

然而，企業現在所做的隻是各種可能性的冰山一角。

人工智能使實時決策成為可能

随着資料的激增，一些企業面臨資料過載的風險。大資料的空前增長和對分析此類資料的癡迷，很容易讓企業的核心業務陷入困境。人工智能商業智能軟體使企業能夠将資料分解為可管理的見解，并了解大資料。

人工智能也有可能改變分析的動态。傳統的資料分析側重于描述性分析或分析資料來報告發生了什麼。目前的人工智能分析工具支援預測分析或使用資料來解讀未來的見解。然而，這是基于用行為和曆史資料來猜測機率的“最佳猜測”。

規範分析将在不久的将來接管所有工作。基于AI的規範性分析工具将搜尋大量資料，并使使用者能夠制定各種可能的措施并提出可行的解決方案。規範性分析不僅可以預測，還可以提供合理的建議，并解釋為什麼事情會按照既定方式發生。

從被動預測分析到主動說明性分析的轉變提高了業務決策的效力和相關性。實時洞察使企業能夠充分利用營運資料，根據目前發生的事情而不是過去發生的事情來做出決策。許多建議也可以自動執行，由智能機器根據可用的輸入确定最佳操作過程。

人工智能将語音和面部識别帶到了舞台中央

由人工智能驅動的聲控數字個人助理已經極大地吸引了千禧一代。語音識别界面等以深度學習為動力的應用的激增、它在企業中的廣泛應用，以及蘋果Siri、亞馬遜Alexa和谷歌Assistant等數字語音助手的巨大流行，都預示着未來的發展。語音将取代鍵盤和觸控界面，成為個人與品牌跨越行業打交道的預設規範。

同樣，在不久的将來，成熟的面部識别技術也将在現有水準上邁出一大步。人工智能驅動的面部識别技術可能會讓這種非常煩人的密碼過時。

人工智能助力超個性化

基于人工智能的智能從經驗中學習，随着每次經驗或交易變得更好。随着下一個指定的決策自動地比上一個更好，AI模型高度成熟并涵蓋所有可能事件的階段已經不遠了。

未來，由AI驅動的系統可以根據普通語音指令自動識别使用者甚至使用者的情緒，進而做出非常精确的建議，或者在真正的個人層面上與使用者進行互動。下一波由人工智能驅動的助手将能夠實時分析大資料，以快速掌握客戶的需求和優先級，并執行所需的工作。人工智能将使超個性化成為預設标準，而不是像現在這樣的進階服務。

在宏觀層面，企業将能夠整理來自各個資料點的資訊并進行實時的情緒分析。例如，企業可以從客戶與公司的互動，社交媒體文章和其他資料中收集實時資料，以了解他們對産品的思考過程和情感反應，并進行實時幹預以強化或改變這種看法。

人工智能将入侵更多領域

人工智能已經在大力幫助金融服務、醫療保健、證券交易和生命科學等行業。例如，人工智能正在取代臨床助理的角色，幫助醫生做出更快、更可靠的診斷。這種情況将變得司空見慣，以至于人類的幹預将變得罕見。

但是，到目前為止，在涉及人類能力的抽象任務（例如同理心，創造力，判斷力，靈感和上司力）方面，機器表現不佳。創新和管理人員這兩個關鍵的管理功能仍然幾乎完全由人掌握。由于AI系統越來越成熟，這種情況将來可能會改變。目前，考慮到算法畢竟是人為設計的，算法可能會遭受一定程度的偏差或主觀性。随着訓練資料的日趨成熟，這種偏見和負面影響将很快消除。

人工智能已經站穩腳跟。人工智能有可能改變高管的決策方式、營銷人員與客戶打交道的方式、企業之間的競争方式以及企業整體發展的方式，使其變得更加強大。未來的商業智能必将由人工智能系統驅動。

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