目前，已知的人工智能最大的潛力在于分析技術(shù)，包括回歸和分類。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以提供更高的功能性，或者產(chǎn)生附加的見解和應(yīng)用。

價值

對于通訊行業(yè)，運營商有大量的結(jié)構(gòu)化的客戶數(shù)據(jù)，非常適合傳統(tǒng)分析技術(shù)和AI分析技術(shù) 。

AI分析技術(shù)還將用于各個行業(yè)的風(fēng)險管理，如保險業(yè)更為精準(zhǔn)的風(fēng)險評估和保費設(shè)置，制藥公司將AI算法用于降低臨床試驗風(fēng)險，礦業(yè)公司預(yù)測生產(chǎn)中斷風(fēng)險，實現(xiàn)更有效的勘探、鉆探和開采規(guī)劃等。此外，AI還可創(chuàng)造新的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)模式，如用于銀行客戶類型識別，可以有效改進的欺詐檢測。

AI最大的價值機遇是供應(yīng)鏈管理和制造業(yè)中營銷和銷售環(huán)節(jié)。對于公司而言，他們必須檢查自己的部門組合，理解行業(yè)的價值驅(qū)動，尋找人工智能的布局機會，已確定合適的投資部署。

此外，零售與高科技等消費行業(yè)將出現(xiàn)更多AI營銷和銷售應(yīng)用，這是由于更為頻繁的數(shù)字交互，特別是對電商平臺而言，基于AI分析實時制定促銷、價格和產(chǎn)品動態(tài)，利用生成模型優(yōu)化端到端的供應(yīng)鏈等，將有效降低各項成本，提高運營效率，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。

潛力

預(yù)測維護

傳統(tǒng)系統(tǒng)，已經(jīng)能夠?qū)鞲衅鲿r序數(shù)據(jù)，包括檢測溫度、振動狀態(tài)等，進行分析，實現(xiàn)預(yù)測異常檢測和預(yù)測維護（對組件的剩余使用壽命做出預(yù)測）了。但深度學(xué)習(xí)將這個功能帶到了一個新的高度：可以對數(shù)據(jù)進行分層，從而分析海量的、高維度的，包括圖像、音頻等各種形式的傳感器數(shù)據(jù)，一些原先不適用的低質(zhì)量數(shù)據(jù)（來自廉價的麥克風(fēng)和照相機）也能被用起來。

物流優(yōu)化

以AI為導(dǎo)向的物流優(yōu)化可以實時預(yù)測，降低成本，指導(dǎo)行為，提高燃油效率，減少交貨時間。

客戶管理

AI正在成為客戶服務(wù)管理和個性化市場營銷的重要工具。

呼叫中心將AI用于語音識別（不僅是語言內(nèi)容，甚至是情緒語調(diào)）和呼叫路徑規(guī)劃，可以更有效的為客戶提供更為無縫的體驗；在銷售領(lǐng)域（如亞馬遜和Netflix），AI也成功的用于個性化的“下一個”產(chǎn)品推薦，大幅提高了銷售轉(zhuǎn)化率；在保險領(lǐng)域，汽車保險保費可以根據(jù)駕駛數(shù)據(jù)（驅(qū)動模式和距離）進行調(diào)整。

挑戰(zhàn)

盡管人工智能前途遠(yuǎn)大，它依舊面臨著諸多的挑戰(zhàn)和限制。

可以把困難歸納為五點：訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)記常常需要人工手動，難以獲取足夠大且全面的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集（特別影響醫(yī)療用例），模型透明度有待提高（直接影響汽車、醫(yī)療認(rèn)證等領(lǐng)域的應(yīng)用），學(xué)習(xí)缺乏可概括性（難以從一個應(yīng)用遷移到另一個相似的應(yīng)用），數(shù)據(jù)和算法中存在偏差的風(fēng)險（更社會化的問題）。