人工智能的八大业界领先的机器学习使用场景

目前机器学习的应用范围已经非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。现如今，机器学习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一。

机器学习的作用已经超出了宣传层面，成为对许多组织来说都非常有意义的价值驱动因素。在部署了基于机器学习的人工智能 (AI) 项目的企业中，有了更多的使用场景，超过一半的企业认为这种技术提高了工作效率，以下介绍的是目前8个业界领先使用场景。

快速轻松查找准确信息，提高员工工作效率

能够快速轻松访问准确数据，员工的工作效率会更高。《经济学人》在 2019 年进行了一项研究，其中一项内容是询问企业高管，技术可以通过哪些方式来提高员工的敬业度。“轻松获得完成工作所需的信息”成为了最受认同的一项推动因素，有 47％的受访者认为这是提高工作效率的一项重要因素。

比如：精确搜索最有价值的项目工程文档。这种认知能力的大幅提高，让企业员工领导能够更快地做出更好的决策，从而改进企业运营，让员工能够更好地工作。

优化数据科学团队的工作效率、提高模型准确性并降低机器学习成本

机器学习开发过程往往复杂而且耗时，部分原因是缺乏用于整个机器学习工作流程的集成工具。当组织被迫将不同的工具拼凑在一起时，这个过程可能会变得缓慢且容易出错，同时会给更大规模的机器学习业务投资带来阻碍。开发出新型的大规模机器学习与人工智能算法并进行部署，以便解决复杂的问题，帮助客户获得成功。

比如：企业可以更好地开展宣传活动、提供个性化服务并为客户提供更好的体验。企业的工程师和数据科学家的工作效率也提高了20%。

分析富媒体资源，以便提高价值， 并形成新见解

如果您能够快速有效地获取富媒体资源，您就能获得大量的宝贵内容。 然而，很多公司都面临着一种困境：越来越多的用户要求他们在更短的时间内，以更多格式交付越来越具体的内容。让问题更加复杂的是，这些媒体资源的“供应链”往往高度依赖于人力资源。这让内容检索变得成本高昂、复杂并且容易出错。 用机器学习来解决这种问题具有两项主要优势。首先，机器学习可以减少准备内容所需的时间、成本和工作量。其次，通过提高媒体资源管理的整体质量，您可以让用户更快地获得准确的内容，从而创造新的收入机会。

比如：用来自动审核视频内容，同时利用自定义标签功能进一步完善审核模型。如此一来，内容审核部门得以能够自动标记敏感内容，并将处理时间从几小时缩短到几分钟。

更快、更准确地预测关键需求指标，从而满足客户需求并减少浪费

预测客户的需求内容、需求数量和需求时间对于任何组织的成功都至关重要，也是一个丰富您的业务视野，让机器学习得到更广泛应用的机会。销售、财务、供应链和其他业务部门都需要利用准确的需求指标，来满足客户需求、更好地管理库存并优化现金流。您可以利用机器学习来分析时间序列数据和其它变量（如产品功能和位置）如何相互影响， 从而生成产品需求、资源需求和性能等方面的预测。

比如：企业可以在30天内预测客户需求表现突出的地方，几乎无需人工操作。从而能够让团队腾出精力来专注于更多的增值工作、扩展企业的模型以供其他团队使用，并将预测模型的准确性提高到 99%。

实现联络中心智能化以便改进服务并降低成本

改善客户服务体验是凸出自己的品牌和展示机器学习价值的一种最好的方式。成功的组织会将客户联络中心，视为对成功至关重要的资产，而不是单纯的成本中心。客户服务是一项高度人性化的工作，因此，提高客服人员的工作效率，应该是所有联络中心策略的核心内容。

机器学习能让客服人员及时获得所需信息、能通过更好的资源预测来优化人员配备，还能通过更高的自动化程度，来减少等待时间和解决时间，从而提高客服人员的工作效率。所有这些都可以提高客户的整体满意度，同时大幅降低成本。

比如：企业可以自动执行一些简单的（呼叫中心）任务，比如查找产品信息、记录客户详细信息，以及在客服人员接听（电话）之前回答一些常见问题。

提供个性化推荐，改进客户互动

机器学习可以为企业的客户创造个性化的体验。通过向客户推荐相关项目并调整搜索结果（包括网站、应用、广告、市场营销电子邮件和推送通知），企业可以与客户进行更深入的互动、提高潜在客户的转化率、推动重复销售并丰富您的业务视野，让机器学习得到更广泛的应用。这比较适合零售、媒体与娱乐、旅游与服务行业、教育、金融服务、政府、医疗保健、软件与互联网。

通过从文档中自动提取和分析数据，来加快决策速度

企业在创建的数百万个文档中，包含大量有待利用的见解。然而，为了易于访问和搜索，手动处理不断增加的信息，是一项繁琐而成本高昂的任务。许多光学字符识别解决方案无法灵活地扫描某些类型的信息（例如表格或表单），并且需要针对每种文档类型进行手动自定义或配置。手动输入数据往往需要人工干预，这使得输入过程非常耗时而且容易出错。利用机器学习，您的组织可以及时掌握文档中包含的信息，从而生成新的见解，为业务决策提供依据。

比如：某医疗机构能够从数百万个文档中提取信息，并为患者、付款方和提供商创造更大的价值。

轻松识别网络欺诈活动

全世界的网络欺诈，每年会造成数十亿美元的损失。许多防护虚假账户访问系统、信用卡盗窃和其它恶意行为的应用程序采用的业务规则，都已经跟不上当今网络犯罪战术的快速变化。 机器学习可以很好地应用于欺诈检测，主要有以下三种原因。首先，机器学习解决了数据中普遍存在的问题，并且能在数据集中，发挥规律识别的作用。其次，还能实现仅靠人工输入几乎不可能实现的成果。最后，这些成果可以很容易地从财务角度进行量化，有助于在整个组织内促进高管对机器学习的支持。

比如：某酒店企业可以用来来准确地侦测欺诈性（度假）预订。保护酒店企业的‘前门’免受潜在损害，让酒店能够专注于打造完善周密而无后顾之忧的度假租赁体验。

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