人工智能（AI）和机器学习（ML）一直备受企业关注。
很多企业绞尽脑汁思考如何从中受益，但实现之路依然艰难。
随着这两项技术的发展，无数的应用层出不穷，让很多企业的业务变得更加轻松。
人工智能和机器学习帮助企业减少大量繁琐的工作，让业务运营更加高效。
此外，人工智能驱动器和自动化系统可以帮助企业改善资源利用，提高资源利用率。
以下是福布斯科技委员会15位成员在人工智能和机器学习领域的最新应用。
1. 为基础设施、解决方案和服务提供动力 我们一直在探索如何在业务解决方案、安全、服务和网络基础设施中利用人工智能和机器学习。
最近，我们购买了一个人工智能平台来构建对话界面，为下一代聊天和语音助手提供支持。
我们还将在新的IT服务和安全中添加人工智能和机器学习，以及超融合基础设施建设以平衡计算系统的工作负载。
——Maciej Kranz 思科系统公司2。
网络安全防范除了传统的网络安全措施外，我们还利用人工智能来辅助网络安全防范。
人工智能可以持续分析我们的网络数据包并绘制出正常流量。
它可以识别我们网络上的 00 多种模式，并自动检测异常情况，无需任何先验知识验证，其性能优于传统防火墙和 AV 数据。
——John Sanborn，RAA - 财务顾问3。
为了帮助医疗保健，我们正在将人工智能技术应用到医疗过程中。
它可以帮助医生诊断患者病情的恶化情况，使患者无需住院即可得到及时治疗。
对于医疗而言，实现了双赢，为医院和患者节省了成本。
机器学习的精确性可以通过更快地检测癌症等恶性疾病来挽救生命。
——亚当·巴亚，Heal4。
招聘自动化导致的失业一直是大家普遍关心的问题，各大公司也因为找不到合适的人才而头疼。
至关重要的是，人工智能介入以实现招聘自动化。
通过招聘自动化，企业员工可以使用人工智能招聘工具来寻找那些未被考虑的候选人，不是因为他们不合格，而是因为他们从来没有出现过。
——乔恩·比什克，Entelo5。
智能对话我们正在使用人工智能、机器学习来构建智能聊天机器人和语音助手。
人工智能驱动的对话界面可以自动回答常见问题，为酒店客人提供礼宾服务，并提供有关购物产品的信息。
深度神经网络或深度学习的进步使得人工智能和机器学习的更多应用成为可能。
——Mitul Tiwari，《AI6》段落。
节省能源和成本我们正在利用人工智能来减少钻井、原油和天然气运输、储存以及石油炼制作业中的能源使用并降低能源成本。
直到最近，该行业还一直关注历史数据点。
我们目前正在运行人工智能应用程序，可以预测未来的能源负荷，减少浪费，降低成本并平衡高峰期的需求。
——Jane Ren，Atomiton, Inc. 7. 防止漏洞利用 我们最近开始使用机器学习来预测软件中的漏洞是否可能被攻击者利用。
这使我们能够在新的攻击之前有几天的时间进行准备。
通过简单的“会被攻击”或“不会被攻击”分类，我们也可以训练出具有高召回率的准确模型。
——迈克尔·罗伊特曼，Kenna Security8。
更加关注以客户为中心的业务模式通过人工智能，我们能够更好地分析客户对调查和活动的反应。
这使我们能够及时了解客户反馈，并了解是否存在与他们的响应率和参与度相关的其他属性。
这些信息可以帮助客户调整他们的调查策略。
——艾伦·普莱斯，眼光挑剔。
com9。
市场预测我们在许多传统业务场景中使用人工智能，例如个性化、直观的工作流程、搜索和产品推荐。
最近，我们开始将人工智能融入到我们的市场预测中，通过对未来市场的预测来提高竞争力。
换句话说，我们正在“尝试”预测未来。
——蒂姆·伦杜利克 (Tim Rendulic)，汤森路透 10．加速阅读人工智能正在加速我们对书面文本的理解。
简而言之，人类的阅读速度仍然不够快，无法快速挖掘大量可利用的数据。
我们开发了先进的人工智能，可以阅读和理解生命科学文章，帮助研究人员快速找到疾病的治疗方法并开发新的治疗方法和药物。
——丹尼尔·莱维特，Bioz11。
跨层弹性验证 在听取客户的意见时，我们了解到现有的测试方法不足以预测不同 IT 层之间的错误配置。
因此，我们利用知识驱动分析和机器学习技术，大力投入跨层依赖映射和跨层验证技术的研发。
——Gil Hecht，连续性软件12。
会计和金融科技人工智能正在影响许多行业，会计和金融科技也不例外。
在与专业会计师合作多年后，我看到了一个不断增长的趋势——他们正在利用人工智能自动化来简化专业流程。
不仅仅是会计师，整个金融服务行业都在拥抱自动化。
——尼克·钱迪，PayPie13。
高级计费规则我们公司添加了机器学习驱动的计费规则，以最大限度地提高定期计费的信用卡处理的成功率。
通过识别信用卡被拒绝的趋势（例如：信用卡在周日晚上比周三更频繁地被拒绝）以及导致退款的欺诈模式，我们能够以更少的人工干预来增加收入。
——杰森·吉尔，《HOTH14》。
了解意图和行为 不良行为者往往有特定的行为模式，例如：喜欢散布谣言的人往往非常健谈。
先进的人工智能不仅可以识别这些模式，还可以使用行为分析来理解通信背后的意图。
这种方式也是我们识别客户进行授权的一种方式。
——布兰登·卡尔，《数字推理》15。
提案审核我们发现人工智能在我们的应用程序中得到了很好的运用，不仅节省了时间，还提高了客户的质量。
当设施经理收到承包商的提案时，机器学习会分析范围、定价和承包商的历史绩效，以确定提案的成本定价是否合理，然后以合理的质量水平完成任务。
这对我们的客户来说也是一个巨大的好处。