从部署人工智能聊天机器人的呼叫中心到使用深度学习分析无数数据点并在几秒钟内检测欺诈的银行，当今的企业正在以多种方式利用人工智能的力量。工厂部署AI来自动执行需要适应性和敏捷性的复杂物理任务。营销人员使用人工智能生成个性化推荐并自动完成订单。这个列表实际上是无限的。许多今天被视为理所当然的服务，从信用卡欺诈检测到电子邮件垃圾邮件过滤器，从预测性交通警报到个性化提醒，如果没有人工智能就不可能实现。人工智能广泛应用的领域之一是商业智能。企业使用深度学习算法来发现可能促进销售的行为模式、来自物联网传感器的线索以进行预测性维护和库存优化等等。然而，企业现在所做的只是可能性的冰山一角。人工智能支持实时决策随着数据的激增，一些企业面临数据过载的风险。大数据的空前增长以及对分析此类数据的痴迷很容易使公司的核心业务陷入困境。AI商业智能软件使企业能够将数据分解为可管理的见解并理解大数据。人工智能还有可能改变分析的动态。传统的数据分析侧重于描述性分析或分析数据以报告发生的事情。当前的AI分析工具支持预测分析，或使用数据来解释未来的见解。然而，这是基于使用行为和历史数据猜测概率的“最佳猜测”。规范分析将在不久的将来接管。基于人工智能的规范分析工具将搜索大量数据，使用户能够制定各种可能的措施并提出可行的解决方案。规范性分析不仅可以预测，还可以提供合理的建议并解释为什么事情会按照预期的方式发生。从被动预测分析到主动规范分析的转变提高了业务决策的有效性和相关性。实时洞察使企业能够利用运营数据根据现在发生的事情而不是过去发生的事情做出决策。许多建议也可以自动化，智能机器根据可用输入确定最佳行动方案。人工智能使语音和面部识别成为焦点由人工智能驱动的声控数字个人助理已经受到千禧一代的青睐。语音识别界面等由深度学习驱动的应用程序的激增、在企业中的广泛采用以及数字语音助手（如Apple的Siri、亚马逊的Alexa和GoogleAssistant）的广泛流行都预示着未来的发展。语音将取代键盘和触摸界面，成为个人和品牌跨行业互动的默认规范。同样，在不久的将来，成熟的人脸识别技术也将比现在更上一层楼。AI驱动的面部识别可以使这个非常烦人的密码过时。AI驱动的超个性化基于AI的智能从经验中学习，在每次体验或交易中变得更好。人工智能模型高度成熟并涵盖所有可能事件的阶段已经不远了，因为下一个给定的决策会自动比上一个更好。未来，人工智能系统可以根据常见的语音命令自动识别用户甚至他们的情绪，从而做出非常精确的推荐或在真正的个人层面上与用户互动。下一波人工智能助手将能够实时分析大数据，以快速掌握客户需求和优先事项，并执行所需的工作。人工智能将使超个性化成为默认标准，而不是像现在这样的优质服务。在宏观层面，企业将能够整理来自各个数据点的信息并进行实时情绪分析。例如，企业可以从客户与公司的互动、社交媒体帖子和其他数据中收集实时数据，以了解他们的思维过程和对产品的情绪反应，并实时干预以加强或改变这种看法。人工智能将侵入更多领域人工智能已经在帮助金融服务、医疗保健、证券交易和生命科学等行业。例如，人工智能正在取代临床助理的角色，帮助医生做出更快、更可靠的诊断。这种情况将变得如此普遍，以至于人为干预将变得罕见。然而，到目前为止，机器在涉及人类能力的抽象任务上表现不佳，例如同理心、创造力、判断力、灵感和领导力。两个关键的管理职能，创新和管理人，仍然几乎完全掌握在人的手中。随着人工智能系统变得更加复杂，这种情况在未来可能会发生变化。目前，算法可能存在一定程度的偏见或主观性，因为它们毕竟是由人类设计的。随着训练数据的成熟，这种偏差和负面影响会很快被消除。人工智能已经站稳脚跟。人工智能有可能改变高管的决策方式、营销人员与客户互动的方式、企业相互竞争的方式以及企业的整体发展方式，从而使它们变得更加强大。未来的商业智能将由人工智能系统驱动。
