凯发k8国际娱乐官网入口机器学习所提供的必要算法、应用以及框架大幅提高了企业数据的精确度与价值，让多样化企业战略实现前所未有的快速成功与更高利润。

　　对于企业而言，好的消息就是他们多年来保存的所有数据现在都能够转变成竞争优势，让企业实现战略目标。账务团队能够通过使用机器学习对促销、补偿以及折扣进行优化，从而推动各销售渠道实现所需要的行为。对所有渠道消费才的消费货币进行预测，为客户制定个性化的推荐，预测消费者长期的忠诚度，同时对供应商与买家的潜在信用风险进行预测。图形1就是各行业机器学习应用概况。

　　与最先寻求因果关系的高级分析学技术不同的是，机器学习技术的设计是为了寻求相应的机会，在大范围数据集可预见价值的基础上对决策进行优化。越来越多的数据集由结构化与非结构化的数据组成，随着全球社交网络的不断增殖，使得非结构化数据集不断增长。而机器学习能够能可预见任务进行有效处理，包括对那些能够很大程度上推动所需要的销售与市场营销结果的行为进行定义。那些相互竞争，并急于赢得消费者的企业最初将把机器学习应用于产品销售与市场推广挑战方面。在麻省理工学院斯隆商学院管理评审文章中，绩效研究院最近对销售额至少为5亿美元的企业进行的调查发现，这些企业正希望通过机器学习获得更高的销售增长，这一结果与机器学习对产品销售所呈现出的巨大转变相一致。

　　76%的企业表示他们正通过机器学习来实现更高的销售增长。通过开发偏好模型，并对其进行优化来对向上销售以及交叉销售进行指导，从而让预测的准确性更高，这也是当今机器学习为全方位渠道销售战略所作出的贡献。

　　在调查过程中，我们发现至少有40%的企业目前已经使用机器学习来提升销售与市场营销表现。五分之二的企业已经将机器学习应用于销售与市场营销领域。

　　38%的企业将销售业绩的提升归功于机器学习。研究跟踪的指标包括新的销售线索、向上销售以及销售循环乘以2个或2个以上的因素，而另外41%的改善则乘以5个或5个以上的因素。

　　几家欧洲银行的新产品销售增长了10%，与此同时证券炒卖的现象则减少了20%。最近，麦肯锡公司的研究发现十几家欧洲银行正在用机器学习来取代统计模型技术。同时，银行也在提高客户满意度与客户的终身价值。

　　机器学习在企业所面临的合同管理、客户服务、财务、法律、销售、报价到现金、定价以及生产挑战方面的能力得归功于机器学习能够持续学习以及改进的能力。机器学习算法在本质上会重复、持续地学习，并对结果进行优化。第当出现错误计划时，机器学习算法就会对错误进行纠正，并开始重复另一次数据分析。这些计算的完成时间只需要以毫秒来计算，这就使得机器学习在对决策进行优化以及对结果进行预测方面变得异常有效。

　　云计算、云存储以及传感器增殖经济学推动了物联网设备的增长；数分钟内就能够消耗十亿字节的移动设备使用量的增殖等因素是导致机器学习应用速度加快的原因。此外，搜索引擎环境创造以及企业在对可能性最大的结果进行预测的同时对运营进行人优化，以及机器学习增值的完美条件，这些都是企业需要面对的复杂问题。

　　非结构化数据以指数级增长，而其中80%以上的数据是企业每天进行决策所依赖的数据。需求预测、客户关系管理、企业资源计划交易数据、运输成本、条形码、库存管理数据、历史定价、服务以及支持成本、会计标准成本等都是企业日常决策所需要数据的来源。非结构化数据的指数级增长包括社交媒体、电子邮件记录、通讯记录、客户服务以及支持记录、物联网传感数据、竞争者与合作伙伴定价与供应链跟踪数据，这些都是当今预测模式企业完全忽略的部分。那些希望成为具有竞争性的行业领导企业正在这些非结构化数据来源中寻求机遇，并通过机器学习这些机遇转变为竞争优势。

　　能够产生实时数据的物联网、嵌入式系统与设备非常适合对供应链网络进行进一步优化并提高需求预测，因为物联网平台、系统、应用以及传感器正在向全球范围内的企业价值链渗透，使得所产生的数据以指数级增长。这些大规模数据集的可用性与固有的价值进一步推动了机器学习的采用。

　　产生大量数据集的综合方法包括对现有的历史数据进行外推与推测，从而创造出逼真的模拟数据。从天气预报再到使用高级模拟技术（能够产生太字节数据）对供应链网络进行优化，对预测进行微调以及获得更佳优化的能力同样也推动了机器学习的采用量。如今k8凯发官网，产品发布以及销售策略的模拟数据集是机器学习的初步应用，这一应用显示出机器学习在开发倾向模型方面的潜力（对购买水平进行预测）。数据存储与云计算的结合使得基础设施的成本不断下降，所使得所有企业都能够承担得起机器学习的成本。毫不夸张地说，通过信用卡就能够购买到在线存储与公共云实例。对数据库中的旧数据进行迁移（与云平台相比，数据的数据访问是受到限制的）也变得非常常见，因为对安全的云存储的信任不断增加。对于许多缺少IT部的小型企业来说，云服务为这些企业提供了一个可扩展的安全平台，让企业能够通过这一平台对不同地理位置的数据进行管理。

　　AIE 实验室（AIE Lab)是在科学院大数据与知识管理重点实验室等科研机构以及诸多专家支持下，由”人工智能学家“筹备建立的独立前沿科技研究机构。AIE实验室重点研究互联网，人工智能，脑科学，虚拟现实，机器人，移动互联网等领域的未来发展趋势和重大科学问题，发现符合互联网进化趋势的创新技术和创新企业。

　　AIE实验室专家群拥有300多位国内科技专家，风险投资家，媒体意见领袖和科技企业家，包括吕本富，石勇，王飞跃，方兴东，吴甘沙，徐小平，郭昕，罗振宇，胡延平，张泉灵等各领域专家。拥有和参与专业微信群超过50个，包含各领域专业人士2万多人。

　　AIE实验室的科技媒体人工智能学家拥有近7万高质量读者群，包括著名科技企业高层领导，著名风险投资人，科学家，科技媒体主编记者等，在今日头条，网易，腾讯，知乎，百度，搜狐等主流媒体拥有专栏，读者阅读量超过2000万。

　　1.帮助合作伙伴与AIE实验室近300名专家和10万多名不同领域专业人群进行对接，用科学众包的方式帮助科技创新企业解决前沿科技，商业模式，战略发展等方面的难题。

　　2.通过研讨会，在线教育等方式帮助合作伙伴对企业和行业发展进行研讨，听取专家专业人士对企业未来发展的意见和看法。

　　人工智能学家是权威的前沿科技媒体和研究机构，2016年2月成立人工智能与互联网进化实验室（AIE Lab)，重点研究互联网，人工智能，脑科学，虚拟现实，机器人，移动互联网等领域的未来发展趋势和重大科学问题。