目前機器學習的應用范圍已經非常廣泛，針對那些產生龐大數據的活動，它幾乎擁有改進一切性能的潛力。現如今，機器學習已經成為認知技術中最炙手可熱的研究領域之一。

機器學習的作用已經超出了宣傳層面，成為對許多組織來說都非常有意義的價值驅動因素。在部署了基于機器學習的人工智能 (AI) 項目的企業中，有了更多的使用場景，超過一半的企業認為這種技術提高了工作效率，以下介紹的是目前8個業界領先使用場景。

快速輕松查找準確信息，提高員工工作效率

能夠快速輕松訪問準確數據，員工的工作效率會更高。《經濟學人》在 2019 年進行了一項研究，其中一項內容是詢問企業高管，技術可以通過哪些方式來提高員工的敬業度。“輕松獲得完成工作所需的信息”成為了最受認同的一項推動因素，有 47％的受訪者認為這是提高工作效率的一項重要因素。

比如：精確搜索最有價值的項目工程文檔。這種認知能力的大幅提高，讓企業員工領導能夠更快地做出更好的決策，從而改進企業運營，讓員工能夠更好地工作。

優化數據科學團隊的工作效率、提高模型準確性并降低機器學習成本

機器學習開發過程往往復雜而且耗時，部分原因是缺乏用于整個機器學習工作流程的集成工具。當組織被迫將不同的工具拼湊在一起時，這個過程可能會變得緩慢且容易出錯，同時會給更大規模的機器學習業務投資帶來阻礙。開發出新型的大規模機器學習與人工智能算法并進行部署，以便解決復雜的問題，幫助客戶獲得成功。

比如：企業可以更好地開展宣傳活動、提供個性化服務并為客戶提供更好的體驗。企業的工程師和數據科學家的工作效率也提高了20%。

分析富媒體資源，以便提高價值， 并形成新見解

如果您能夠快速有效地獲取富媒體資源，您就能獲得大量的寶貴內容。 然而，很多公司都面臨著一種困境：越來越多的用戶要求他們在更短的時間內，以更多格式交付越來越具體的內容。讓問題更加復雜的是，這些媒體資源的“供應鏈”往往高度依賴于人力資源。這讓內容檢索變得成本高昂、復雜并且容易出錯。 用機器學習來解決這種問題具有兩項主要優勢。首先，機器學習可以減少準備內容所需的時間、成本和工作量。其次，通過提高媒體資源管理的整體質量，您可以讓用戶更快地獲得準確的內容，從而創造新的收入機會。

比如：用來自動審核視頻內容，同時利用自定義標簽功能進一步完善審核模型。如此一來，內容審核部門得以能夠自動標記敏感內容，并將處理時間從幾小時縮短到幾分鐘。

更快、更準確地預測關鍵需求指標，從而滿足客戶需求并減少浪費

預測客戶的需求內容、需求數量和需求時間對于任何組織的成功都至關重要，也是一個豐富您的業務視野，讓機器學習得到更廣泛應用的機會。銷售、財務、供應鏈和其他業務部門都需要利用準確的需求指標，來滿足客戶需求、更好地管理庫存并優化現金流。您可以利用機器學習來分析時間序列數據和其它變量（如產品功能和位置）如何相互影響， 從而生成產品需求、資源需求和性能等方面的預測。

比如：企業可以在30天內預測客戶需求表現突出的地方，幾乎無需人工操作。從而能夠讓團隊騰出精力來專注于更多的增值工作、擴展企業的模型以供其他團隊使用，并將預測模型的準確性提高到 99%。

實現聯絡中心智能化以便改進服務并降低成本

改善客戶服務體驗是凸出自己的品牌和展示機器學習價值的一種最好的方式。成功的組織會將客戶聯絡中心，視為對成功至關重要的資產，而不是單純的成本中心。客戶服務是一項高度人性化的工作，因此，提高客服人員的工作效率，應該是所有聯絡中心策略的核心內容。

機器學習能讓客服人員及時獲得所需信息、能通過更好的資源預測來優化人員配備，還能通過更高的自動化程度，來減少等待時間和解決時間，從而提高客服人員的工作效率。所有這些都可以提高客戶的整體滿意度，同時大幅降低成本。

比如：企業可以自動執行一些簡單的（呼叫中心）任務，比如查找產品信息、記錄客戶詳細信息，以及在客服人員接聽（電話）之前回答一些常見問題。

提供個性化推薦，改進客戶互動

機器學習可以為企業的客戶創造個性化的體驗。通過向客戶推薦相關項目并調整搜索結果（包括網站、應用、廣告、市場營銷電子郵件和推送通知），企業可以與客戶進行更深入的互動、提高潛在客戶的轉化率、推動重復銷售并豐富您的業務視野，讓機器學習得到更廣泛的應用。這比較適合零售、媒體與娛樂、旅游與服務行業、教育、金融服務、政府、醫療保健、軟件與互聯網。

通過從文檔中自動提取和分析數據，來加快決策速度

企業在創建的數百萬個文檔中，包含大量有待利用的見解。然而，為了易于訪問和搜索，手動處理不斷增加的信息，是一項繁瑣而成本高昂的任務。許多光學字符識別解決方案無法靈活地掃描某些類型的信息（例如表格或表單），并且需要針對每種文檔類型進行手動自定義或配置。手動輸入數據往往需要人工干預，這使得輸入過程非常耗時而且容易出錯。利用機器學習，您的組織可以及時掌握文檔中包含的信息，從而生成新的見解，為業務決策提供依據。

比如：某醫療機構能夠從數百萬個文檔中提取信息，并為患者、付款方和提供商創造更大的價值。

輕松識別網絡欺詐活動

全世界的網絡欺詐，每年會造成數十億美元的損失。許多防護虛假賬戶訪問系統、信用卡盜竊和其它惡意行為的應用程序采用的業務規則，都已經跟不上當今網絡犯罪戰術的快速變化。 機器學習可以很好地應用于欺詐檢測，主要有以下三種原因。首先，機器學習解決了數據中普遍存在的問題，并且能在數據集中，發揮規律識別的作用。其次，還能實現僅靠人工輸入幾乎不可能實現的成果。最后，這些成果可以很容易地從財務角度進行量化，有助于在整個組織內促進高管對機器學習的支持。

比如：某酒店企業可以用來來準確地偵測欺詐性（度假）預訂。保護酒店企業的‘前門’免受潛在損害，讓酒店能夠專注于打造完善周密而無后顧之憂的度假租賃體驗。

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