人工智能代表了一種與數(shù)據(jù)（界面）連接的新方式。隨著傳感器、數(shù)據(jù)儲存和分析的成本大幅下降，現(xiàn)在幾乎每個行業(yè)都可以從電腦處理器的溫度到其軸承的震動，生產(chǎn)出其日常操作反饋出的艾位元組的數(shù)據(jù)。

人工智能也可以處理人類的相關(guān)數(shù)據(jù)。大量的心里指標(biāo)的數(shù)據(jù)都來自于我們的社交媒體足跡、購買習(xí)慣、娛樂喜好以及我們的日?；顒?。人工智能技術(shù)已經(jīng)被用于研究我們的思考和行動，而且我們現(xiàn)在正在使用的媒體可能是這些算法的產(chǎn)物。通過優(yōu)化分析過程，人工智能可以簡化對人類活動數(shù)據(jù)的分析。

從人類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到計算機程序，通過將數(shù)據(jù)優(yōu)化，人工智能可以快速開發(fā)和執(zhí)行對模式、趨勢和應(yīng)用程序的洞察。人工智能集成的廣泛應(yīng)用以及它所能提供的巨大好處，已促使許多專家將人工智能視為人類第四次工業(yè)革命。這是一個勇敢的新世界，行業(yè)領(lǐng)袖們正將大把的投入壓在未來的霸主身上。

以下是對6個有著巨大人工智能集成潛力的行業(yè)的研究：

1、物流和分銷

運輸和物流是一個全球性質(zhì)的企業(yè)類型，其全球總收入約為8萬億美元。為了減少傳感器和數(shù)據(jù)存儲的成本以及更好地提高效率，行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者現(xiàn)在正在尋求人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)。

通過全球航運網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)數(shù)十億的個人產(chǎn)品和商品是一項已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人力管理能力的任務(wù)，而且人工智能系統(tǒng)能夠篩選供應(yīng)鏈。物流中人工智能的應(yīng)用廣泛，涵蓋供需關(guān)系，庫存，協(xié)調(diào)運輸網(wǎng)絡(luò)，車輛維護計劃等。

德國航運巨頭DHL在2016物流趨勢雷達(dá)報告中表示，通過人工智能，分銷業(yè)務(wù)可能會經(jīng)歷著對制造，物流，倉儲，包括最后一公里運送等業(yè)務(wù)的難以想象的優(yōu)化水平。

2、醫(yī)療衛(wèi)生

人工智能可以自下而上地對醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)進(jìn)行重新設(shè)計。預(yù)計到2021年，該行業(yè)人造智能系統(tǒng)的潛在市場將達(dá)到67億美元，將促使像Google，IBM的科技巨頭企業(yè)以及一小部分初創(chuàng)企業(yè)的投資。

人工智能對設(shè)計治療方案也有令人興奮的影響。因為人工智能算法可以預(yù)測基因工程操作的結(jié)果，所以像CRISPR-Cas9基因編輯技術(shù)這樣的出血邊緣醫(yī)學(xué)創(chuàng)新技術(shù)可以大幅度提高。

人工智能技術(shù)也在擁有著人工智能動力手術(shù)工具的手術(shù)室中使用-自從二十年前首次開發(fā)以來，人類已經(jīng)執(zhí)行了超過三百萬次機器人輔助手術(shù)。

3、零售和廣告

通過使用機器學(xué)習(xí)算法和自動化銷售助手，機器人正在接管廣告業(yè)，而你的個人數(shù)據(jù)則是推動全球規(guī)模數(shù)據(jù)一體化的引擎。人工智能已經(jīng)使用于提高基于網(wǎng)頁和社交媒體上信息的個性化定位廣告的準(zhǔn)確率，而且它還被用于篩選大量的買家偏好數(shù)據(jù)，以推動亞馬遜和eBay等在線購物巨頭的運作趨勢和相關(guān)庫存。

在人類創(chuàng)造力完全被取代之前，這項技術(shù)還有很長的路要走。但是，未來依舊很明朗，ExchangeLab首席戰(zhàn)略官蒂姆？韋伯斯特對Adweek表示，人工智能技術(shù)“只會在收集用戶回饋的數(shù)據(jù)方面變得更好”。

4、金融行業(yè)

與許多行業(yè)不同，金融業(yè)多年來一直生產(chǎn)著豐富的數(shù)據(jù)庫，銀行和財務(wù)記錄的嚴(yán)格的一致性使其成為人工智能驅(qū)動模式識別的理想選擇和趨勢所在。有了這些數(shù)據(jù)，人工智能研究人員已經(jīng)在尋求利用機器學(xué)習(xí)來簡化風(fēng)險管理，貸款審批，投資組合創(chuàng)建等常見財務(wù)挑戰(zhàn)項目的方法。

在這里也有很大的創(chuàng)新空間。利用人工智能技術(shù)的銀行算法可以將個體客戶的特征與市場數(shù)據(jù)實時比較，并且進(jìn)一步的發(fā)展之后，可能會在風(fēng)險評估、客戶分析和產(chǎn)品建議中納入更多的因素。

人工智能集合也為大型金融市場帶來了巨大的變化。對沖基金管理、銀行網(wǎng)絡(luò)安全和運營效率都是人工智能的潛在應(yīng)用對象。

5、保險行業(yè)

欺詐性保險索賠是保險公司價值400億美元的問題，這需要大量人力勞動來篩選保險索賠和識別欺詐行為而導(dǎo)致增加保險公司的成本。通過使用人工智能和機器學(xué)習(xí)來消除更多的欺詐性聲明可以解決這兩個問題，這將有助于簡化客戶所需的流程。

人工智能還在進(jìn)行對保險業(yè)客戶服務(wù)的方面的貢獻(xiàn)。在埃森哲咨詢公司進(jìn)行的一項調(diào)查中，74%的客戶表示已準(zhǔn)備好進(jìn)行電腦生成的保險咨詢。

6、流媒體和在線視頻行業(yè)

像Netflix和AmazonPrime這樣的重量級在線流媒體公司想更好地了解你。更好的流媒體服務(wù)和在線視頻已經(jīng)引起了傳統(tǒng)娛樂模式（如有線電視）的巨大轉(zhuǎn)變。并且流媒體服務(wù)和在線娛樂提供商正在使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)來跟蹤整個媒體庫的用戶偏好。

隨著時間的推移，這些算法可以作為一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)建觀看者的查看偏好的自定義配置文件，利用這些數(shù)據(jù)幫助流媒體企業(yè)提出更多的建議。人工智能動力算法也在嘗試著去掉（優(yōu)化）視頻的緩沖輪。

流式視頻需要協(xié)調(diào)大量數(shù)據(jù)，而通過使用機器學(xué)習(xí)可以使該過程更加高效。

總之，人工智能集成的潛力幾乎涵蓋了每個行業(yè)，新的創(chuàng)新一直在全面改善舊的方法和實踐。人工智能和機器學(xué)習(xí)正在迅速成為與互聯(lián)網(wǎng)類似的基礎(chǔ)技術(shù)，并且通過對運行結(jié)果的顯著變化來讓人類更加信任這項技術(shù)。有許多分析師密切關(guān)注著這場革命的下一個重大突破。擁有龐大的數(shù)據(jù)和處理這些數(shù)據(jù)的能力，大規(guī)模的人工智能集成運用看起來是必然的。