断袖问情从呼叫中心部署基于AI的聊天机器人到使用深度学习在数秒内分析无数数据点并检测欺诈的银行，当今的企业在很多方面都利用了AI的力量。

　　工厂部署人工智能来自动化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来产生个性化的推荐和自动完成订单。这个列表实际上是无限的。如果没有人工智能，从信用卡欺诈检测到电子邮件垃圾过滤器、预测交通警报到个性化提醒等许多如今被认为是理所当然的服务都不可能实现。

　　AI被广泛使用的一个领域是商业智能。企业利用深度学习算法来发现可能促进销售的行为模式，利用物联网传感器的提示来进行预测维护和库存优化，等等。

　　随着数据的激增，一些企业面临数据过载的风险。大数据的空前增长和对分析此类数据的痴迷，很容易让企业的核心业务陷入困境。人工智能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。

　　人工智能也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来报告发生了什么。当前的人工智能分析工具支持预测分析或使用数据来解读未来的见解。然而，这是基于用行为和历史数据来猜测概率的“最佳猜测”。

　　规范分析将在不久的将来接管所有工作。基于AI的规范性分析工具将搜索大量数据，并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既定方式发生。

　　从被动预测分析到主动说明性分析的转变提高了业务决策的效力和相关性。实时洞察使企业能够充分利用运营数据，根据当前发生的事情而不是过去发生的事情来做出决策。许多建议也可以自动执行，由智能机器根据可用的输入确定最佳操作过程。

　　由人工智能驱动的声控数字个人助理已经极大地吸引了千禧一代。语音识别界面等以深度学习为动力的应用的激增、它在企业中的广泛应用，以及苹果Siri、亚马逊Alexa和谷歌Assistant等数字语音助手的巨大流行，都预示着未来的发展。语音将取代键盘和触控界面，成为个人与品牌跨越行业打交道的默认规范。

　　同样，在不久的将来，成熟的面部识别技术也将在现有水平上迈出一大步。人工智能驱动的面部识别技术可能会让这种非常烦人的密码过时。

　　基于人工智能的智能从经验中学习，随着每次经验或交易变得更好。随着下一个指定的决策自动地比上一个更好，AI模型高度成熟并涵盖所有可能事件的阶段已经不远了。

　　未来，由AI驱动的系统可以根据普通语音命令自动识别用户甚至用户的情绪，从而做出非常精确的建议，或者在真正的个人层面上与用户进行互动。下一波由人工智能驱动的助手将能够实时分析大数据，以快速掌握客户的需求和优先级，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高级服务。

　　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的情绪分析。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，以了解他们对产品的思考过程和情感反应，并进行实时干预以强化或改变这种看法。

　　人工智能已经在大力帮助金融服务、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。这种情况将变得司空见惯，以至于人类的干预将变得罕见。

　　但是，到目前为止，在涉及人类能力的抽象任务（例如同理心，创造力，判断力，灵感和领导力）方面，机器表现不佳。创新和管理人员这两个关键的管理功能仍然几乎完全由人掌握。由于AI系统越来越成熟，这种情况将来可能会改变。当前，考虑到算法毕竟是人为设计的，算法可能会遭受一定程度的偏差或主观性。随着训练数据的日趋成熟，这种偏见和负面影响将很快消除。

　　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、营销人员与客户打交道的方式、企业之间的竞争方式以及企业整体发展的方式，使其变得更加强大。未来的商业智能必将由人工智能系统驱动。