Zhidixcom（公众号：zhidxcom）等公司的商业应用 |简介：虽然科技极客马斯克担心AI会毁灭世界，但在现实商业中，比如通过机器学习进行精准推荐、精准营销，就是当今AI的典型应用。
人工智能目前是人们关注的焦点，虽然有些故事讲述了其在智能家居中的酷炫应用，但也有一些故事对即将到来的人工智能世界发出了警告，比如特斯拉创始人埃隆·马斯克和物理学家斯蒂芬·霍金。
对于需要规划未来 8-12 个月业务的管理者来说，以下是人工智能可以提供的解决方案的三个实际用例。
1. Facebook 的菜单驱动机器人在与客户在线互动方面面临着一项艰巨的任务。
美国银行、Uber、Fandango 和 Taco Bell 等公司正在使用聊天机器人进行客户服务，有些公司甚至正在构建集成的订购短信解决方案。
聊天机器人的目标应该是提供良好的客户服务，尽管有些公司试图欺骗用户，让他们认为机器人是人类。
Facebook 最近更新的 Messenger 聊天机器人及其菜单驱动的应用程序就是一个例子。
今年3月，Facebook更新了Messenger聊天机器人，可以为机器人开发者提供更大的灵活性和控制力，向用户呈现他们想要的APP效果。
菜单选项更加强大，开发者无需用户输入即可提供更好的交互服务。
例如，开发人员现在可以提供动态和上下文菜单选项。
如果你浏览的是服装店，后续的菜单可以定制其他服装，并且可能会导致付款。
2. Netflix的推荐引擎 Netflix是一个通过技术和商业获得正确答案的案例，但它最有价值的还是它的推荐引擎。
不要低估这个功能，它比你想象的要聪明得多。
Netflix 的推荐引擎根据无数因素决定你想看什么，这一主题一直是其引擎内部撰写的主题，外部估值高达 10 亿美元。
凯文·凯利 (Kevin Kelly) 在他的书《必然》中写道：“Netflix 拥有一支致力于推荐系统的团队和 1.5 亿美元的预算，这一点很有价值。
” Netflix 向我们提出了一个价值数十亿美元的问题：“我们应该看什么？”通过考虑您的数据并为您的业务复制此搜索引擎，您可以使用它来为您的用户解决相关信息获取问题。
3.亚马逊的分析应用程序分析正在从情报收集工具转变为预测工具。
以亚马逊的在线分析为例，它类似于店内的人工销售助理，可以注意到您对事物的关注点的轻微变化。
例如，它可以模仿店内销售人员注意到您使用的是皮革背包而不是棉质背包。
以前，互联网了解您正在查看的内容的唯一方法是通过手动查看元数据目录。
然而，新的分析不再需要这种手动元数据，它有“眼睛”。
机器学习每周都在进步，以了解您正在查看的对象。
图像内容分析服务，例如亚马逊的 Rekognitiong 或谷歌的 Vision，能够知道您正在看一个棕色背包，而无需通过元数据告诉它。
他们看到你所看到的，就像商店里的销售人员一样。
该系统性能越好，销售的产品就越多。
此外，他们还学习如何向您推销分析。
如果说 Analytics 1.0 是关于收集用户如何与某些内容交互的数据，那么 Analytics 2.0 就是预测用户下次如何交互，以便更好地了解用户并实现更多业务价值。
正如你所看到的，这些问题可以通过计算机来解决，计算机的设计目的是处理人类不擅长的大量信息。
更重要的是，这些想法不会导致人类和机器人之间的战争。