到目前為止，大多數高管都明白機器學習是一種人工智能，但這并不意味着大多數高管都知道如何充分利用機器學習。與其他人工智能工具不同，機器學習利用算法的力量來創建程序，随着時間的推移，這些程序的準确性和質量會逐漸提高。已經有數百種機器學習解決方案可以改善業務運營，其中大多數都屬于以下五個用例之一：

許多高管會伸出右臂來确切地知道他們的目标受衆在想什麼——但通過機器學習，企業領導者可以牢牢地抓住所有肢體。用戶行為分析涉及收集有關消費者行為的數據并對其進行分析，以提供與購買習慣，市場趨勢，流行産品等相關的見解。雖然可以在沒有機器學習幫助的情況下運行這些類型的分析，但增強分析往往更快，更準确，為高管提供即時信息，使他們能夠更精确地控制庫存管理，營銷等。

更重要的是，消費者并不是唯一可以通過機器學習算法分析其行為的用戶。許多組織使用 ML 驅動的分析來更好地了解員工的需求和需求，從而實現更健康、更快樂的工作場所、更高的生産力和更好的績效。

并非所有自動化都屬于人工智能的保護傘。事實上，許多行業已經使用自動化幾十年了，早在機器學習工具可用于商業用途之前。然而，機器學習可以從根本上提高幾乎所有自動化解決方案的有效性，無論是現在還是将來。

客戶服務工具是企業使用的一些最受歡迎的自動化解決方案，這是有充分理由的。這些工具通過處理客戶更簡單、更常見的查詢，減輕了客戶服務部門的巨大壓力。借助機器學習，自動化客戶服務解決方案可以更高效地引導用戶通過客戶服務，為所有人帶來更大的滿意度。

制造自動化是另一個可以從機器學習增強功能中受益的系統。機器學習算法可以幫助制造商識别錯誤、缺陷和其他痛點。結果是更低的費用和更少的浪費，這對企業總是有好處的。

企業在數字化方面越成熟，安全性就越重要。網絡犯罪分子渴望訪問業務網絡以竊取有價值的業務數據，攻擊方法變得越來越複雜，越來越難以避免。特别是小型企業成為網絡攻擊活動的目标，因此網絡安全是每位高管的高度優先事項。

雖然機器學習還不是網絡安全領域的流行工具，但它幾乎肯定會在未來幾年的網絡安全戰略中至關重要。機器學習和人工智能都使網絡安全系統能夠快速适應不斷變化的網絡威脅格局。因此，随着攻擊方法的改變，當得到自己學習和改進的算法的支持時，企業的安全性可以保持強大。

企業的财務狀況必須強大，才能取得成功。雖然不是每個商業領袖都具備财務管理方面的才能，但任何商業領袖都可以充分利用機器學習驅動的财務管理工具。利用機器學習功能的财務分析可以應用于簡單和複雜的财務責任。許多對機器學習感到不舒服的高管首先将該技術應用于基本任務，例如預測業務費用或執行成本分析，但最終，信任機器學習的高管将依靠工具來完成欺詐檢測和算法交易等高級任務。結果是一個更好的财務管理系統，用于指導執行級别的決策。

最後，機器學習具有獨特的資格，可以為組織提供一組認知服務，這些服務可以以各種方式改進業務流程。一些最受歡迎的認知服務包括：

●自然語言處理，其中計算機可以用人類自然産生的單詞和語言模式與用戶進行通信。自然語言處理已成為客戶服務工具、搜索工具等的必備工具。

● 圖像識别，其中計算機能夠從圖像中獲取意義。圖像識别工具的應用幾乎是無窮無盡的。一些公司将其用于産品識别，其他公司用于用戶身份驗證，其他公司用于問題診斷。

認為機器學習是AI的較弱版本是錯誤的。事實上，更多的企業可以更好地利用機器學習工具，但前提是高管們知道如何在現有的業務戰略中使用機器學習。

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