人工智能侧重于让计算机完成我们原以为只有人类才能完成的任务。
人工智能一词常被视为一个包罗各类问题解决技术的笼统术语。人们常将人工智能与诸如视觉感知、语音识别和决策等任务联系起来。常见的人工智能商业应用包括欺诈检测、聊天机器人和实时威胁检测。
通常认为，商业领域中的人工智能包括了机器学习、深度学习和模式识别等。某些情况下，人工智能一词还作为营销术语来表示技术具有先进性。
它是什么？
哲学家、心理学家和人类学家对智能的定义可能不尽相同——更别说人工智能的具体内容。但从商业角度来看，人工智能通常意味着利用基于计算机的系统从数据中学习（通常是持续学习）如何完成特定任务，而不需要程序员提前明确具体执行步骤。
人工智能的概念已经被提出了有一段时间，我们看到，越来越多的系统能够完成我们原以为要依靠人类智力才能完成的任务。为人熟知的人工智能案例包括国际象棋和围棋计算机、数字助手和自动驾驶车辆。
人工智能在商业领域最常见的用途是机器学习和深度学习系统。但我们也看到，人工智能应用于各行各业，比如，在农业中，增进对天气形势的了解有益于作物灌溉；零售业企业可以更好地预测供应链； 航空行业中，利用人工智能设计飞行路径有助于减少机场上空的交通拥堵。
有何益处？
人工智能有望帮助企业自动化执行包括某些特定决策在内的各类业务流程，从而实现降本增效。
需考量的因素？
尽管人工智能正飞快发展，不断涌现出创新应用，但人工智能在企业中的应用却受到限制。多数企业的发展方式限制了人工智能的适用范围。 例如，银行并不会利用人工智能来集资，但可以将其用于提高预测金融市场变化的能力。
许多借助人工智能取得傲人成绩的组织都是数据公司，比如谷歌、脸书、亚马逊、阿里巴巴等等。这些公司的创立初衷就是为了收集和分析数据。对于这类公司来说，人工智能可能通过预测用户行为为广告商所用，或者用于识别违反平台规定的图像。
但是对于传统组织来说，遗留基础设施可能会增加收集和分析数据的难度。
多数情况下，人工智能在企业的应用是以机器学习系统为基础的。机器学习系统对训练数据集的依赖性极高，如果训练数据存在偏差或者有别于实际评估数据，那么输出效果就可能不佳。
但是，您也可能看到，人们用人工智能这一概念来形容各种技术，使技术听上去比实际更有用。如果投资于这样一项技术，那么结果可能并不理想。
如何应用？
人工智能的典型商业应用包括：欺诈检测系统（识别“可疑”行为）、聊天机器人（处理一些低级的客户服务查询）、销售预测（使用模式匹配预测潜在需求）。
我们看到，不仅是银行、金融服务业，农业、零售业、航空行业等领域都出现了越来越多的人工智能创新应用。可以看到，人工智能不论在嵌入智能手机、智能音箱的数字助手，还是面部识别系统中都能发挥作用。
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