人工智能代表了一種與數據交互的新方式。隨著傳感器、數據存儲分析的成本大幅下降。目前，幾乎每個行業都可以產生大量的數據，比如從電銷機器人處理器的溫度到軸承的振動等日常操作的數據。

人工智能也可以處理關于人的數據。比如我們在社交媒體上的“足跡”、購物習慣、娛樂喜好以及日常活動都提供了大量的關于心理層面數據。人工智能技術已經用于去調查和研究我們的思考和行動了，甚至是你日常閱讀的媒體可能是這些算法的產物（比如今日頭條式的機器推薦）。

人工智能可以簡化對這些數據的分析過程。從而幫助人們從大量而又繁雜的數據中獲取重要的見解。人工智能能夠對廣泛應用的應用進行整合，再加上它能提供的巨大好處，已經有許多專家將其視為第四次工業革命。這將會帶來一個勇敢的新世界，各個行業的領導者，正把賭注壓在他們新的機器人霸主身上。

1.物流與配送

Shipping and Logistics是一個全球性的企業，總收入約為8萬億美元。為了應對傳感器和數據存儲成本直線下降的影響，它正積極地采用人工智能和機器學習等相關技術，以提高效率。

通過全球航運網絡協調數十億種個人產品和大宗商品，早就已已超出人類的管理能力了。現在，人工智能系統正在運營供應鏈。人工智能在物流領域的應用廣泛，涵蓋了供需、庫存、協調運輸網絡、車輛維護調度等。德國航運巨頭DHL在其2016年的物流趨勢雷達報告中表示，通過使用人工智能，分銷業務可能會在“制造，物流，倉儲和最后一公里交付”等方面等到難以想象的優化 。

2.醫療保健

人工智能可以自下而上地重構整個醫療保健行業。研究人員預測，到2021年，該行業的人工智能系統的潛在市場規模將會達到67億美元，這將促使谷歌、IBM等科技巨頭以及一些創業公司進行大規模地投入。人工智能也會對疾病的治療產生巨大的影響。

像CRISPR-Cas9基因編輯技術這樣的頂級醫學創新，在人工智能算法的加持下，可能會取得巨大的飛躍。此外，手術室中也采用了人工智能驅動的外科手術工具。從20前首次推出以來ai，這項技術已經進行了超過300萬次的機器人輔助手術。

3.廣告

人工智能也對零售和廣告領域產生了巨大的影響。通過使用機器學習算法和自動化銷售助手，機器人正在接管廣告業，而你的個人數據就是推動引擎運轉的“燃料”。

人工智能已經被用于提高網頁和社交媒體上個性化、定向廣告的成功率，而且還被用于篩選大量的買家偏好數據，以幫助亞馬遜和eBay等在線購物巨頭發現購物趨勢，消化庫存。

當然，在人類的創造力完全被取代之前，這項技術還有很長的路要走。不過，未來仍然不難預測;Exchange Lab的首席戰略官Tim Webster表示，人工智能技術“只會幫助在數據和用戶響應方面變得更好”。

4.金融

與許多行業不同，金融業多年來一直都產生并保存了豐富的數據。而且，由于銀行和財務記錄的嚴格一致性ai，采用人工智能技術就非常理想。有了這些數據，人工智能研究人員已經在尋找方法，利用機器學習來簡化常見的財務問題，比如風險管理、貸款批準、投資組合創造等等。

還有很大的創新空間。利用人工智能技術的銀行算法總有一天會將個體客戶的特征與市場數據實時比較，這將會在風險評估、客戶分析和產品推薦中加入更多的因素。

使用人工智能技術也預示著金融市場將發生重大變化。對沖基金管理、銀行的網絡安全以及運營效率提升等都會受到沖擊與影響。

5.保險

欺詐性的保險索賠對保險公司來說，是一個高達400億美元的問題。但是采用大量的人力來篩選保險索賠和識別欺詐，只會增加保險公司的成本。通過使用人工智能和機器學習來消除更多的欺詐性索賠，可以解決這兩個問題。而且，這還能降低客戶在索賠過程中的費率。

人工智能也在進入保險行業的客服領域。埃森哲咨詢公司進行的一項調查顯示，74%的受訪者表示，他們已經準備好接受計算機生成的保險建議了。

6.流媒體和在線視頻

像Netflix和Amazon Prime這樣的娛樂巨頭真的非常渴望能夠更好地了解你。更好的流媒體服務和在線視頻產品的出現，推動了有線電視等傳統娛樂模式發生了巨大的轉變。此外，流媒體服務和在線娛樂服務提供商也在使用機器學習技術來追蹤、捕捉用戶的偏好。隨著時間的推移，這些由神經網絡驅動的算法會形成一個關于你的用戶畫像，從而根據你的喜好進行推薦，讓你在他們提供的服務中消費更多的時間。

人工智能的算法也能優化緩存。流媒體視頻需要對大量數據進行協調，機器學習將會使這一過程變得更加高效。