人工智能的应用领域有哪些方面呢？

人工智能的起源可以追溯到很久以前，但它正式启动是在1956年。直至2011年前，人工智能研发和实践几经波折后才迎来第三次发展机遇期。人工智能及其在金融科技领域的应用已经引起各界的广泛关注。然而，市面上并没有多少可以推广应用的独立人工智能案例，那么你知道人工智能的应用领域有哪些方面吗？

1、客户服务自动化

管理日益增多的在线客户交互数量已将许多组织推向了崩溃的边缘。他们根本没有足够的客户支持人员来处理收到的大量咨询。机器学习算法的进步使得聊天机器人和其他自动化系统能够满足这些需求。通过自动化日常和低优先级的任务，公司可以释放员工来处理更高级别的客户服务。

2、网络安全

随着网络变得越来越复杂，网络安全专家一直在努力应对不断扩大的安全威胁范围。快速变化的恶意软件和黑客技术很难应对，并且物联网（IoT）设备的激增已经从根本上改变了网络安全格局。攻击可以来自任何地方，任何时间，任何形式。幸运的是，机器学习算法使网络安全努力跟上了这些快速变化的步伐。预测分析使以前所未有的速度识别和缓解威胁成为可能，并且机器学习可以跟踪网络内的用户行为，以发现现有安全措施中的隐患和漏洞。

3、物体识别

例如，一辆自动驾驶汽车在看到另一辆汽车时就能识别它，即使程序员没有提供该汽车的确切示例作为参考。零售店甚至使用这项技术来帮助加快结账流程，其店里物联网传感器和摄像头可以检测顾客放入购物车中的物品，并在顾客离开商店时自动向其帐户收费。

4、欺诈检测

越来越多的网上金融交易提高了消费者对各种欺诈形式的认识。虽然他们享受网上购物和支付的便利，但他们想知道自己的财务数据在此过程中是否受到保护。信用卡公司和银行的对策是使用机器学习算法，这些算法可以审查大量的交易数据，以识别可疑活动。根据行业研究，机器学习解决方案可以检测高达95%的欺诈，并将调查时间减少70%。

5、沟通

在任何形式的交流中，避免错误和误解都是很重要的，对于当今的企业尤其如此。机器学习程序已经使交流远远超出了微软的“Office助手”时代。得益于自然语言处理、实时语言翻译和语音识别，这些机器学习示例能够帮助人们清晰准确地进行交流。

6、数字营销

今天的许多营销活动都是通过各种数字平台和软件应用程序在线进行的。随着公司收集关于客户及其购买习惯的数据，营销团队可以使用该数据为目标受众创建复杂的图示，并确定哪些人更有可能购买他们的产品和服务。（来自物联之家网）机器学习算法可帮助营销人员理解所有数据，识别关键趋势和特征，从而使他们能够更精确地识别商机。

随着机器学习的不断进步，应用和用例的范围在2020年肯定会继续扩大。在新的十年到来之际，我们有必要密切关注如何部署机器学习用例，以提高效率、降低成本和提供更好的用户体验。

早期，人类必须通过如轮子、火之类的工具和武器与自然做斗争。15世纪，古腾堡发明的印刷机使人们的生活发生了广泛的变化。

19世纪，工业革命利用自然资源发展电力，这促进了制造、交通和通信的发展。20世纪，人类通过对天空以及太空的探索，通过计算机的发明及其微型化，进而成为个人计算机、互联网、万维网和智能手机，持续不断地向前进。

过去的60年已经见证了一个世界的诞生，这个世界出现了海量的数据、事实和信息，这些数据、事实和信息必须转换为知识。