准确地诊断和治疗病人，零售商使用机器学习在正确的时间把商品送到指定商店，研究人员利用这项技术开发新药。这些只是实际应用的一小部分，从能源、公用事业到旅行酒店，再到制造、物流等行业，各种组织和职能都在越来越多地使用机器学习。
机器学习是人工智能的一个子集，它表示计算机使用算法从数据中学习，允许机器识别不同模式，而组织可以通过各种方式运用此技术。专家表示，机器学习可以帮助组织通过非同以往的规模和范围执行任务。因此，它可以加快工作速度，减少错误，提高准确性，从而对员工和客户有所帮助。此外，以创新为导向的组织正在寻找利用机器学习的机会，不仅提高效率，还能激发新的商业机会，使公司和业务在市场中脱颖而出。AddressableMarkets首席策略师表示:“机器学习正在改善几乎所有功能和过程的自动化，因为它能根据不断变化的条件进行适应和操作。”以下是机器学习的10个应用，可以用来解决商业问题并带来切实的商业效益:
1.实时聊天机器人代理
最早的自动化形式之一是聊天机器人(chatbots)，它通过允许人类与机器进行本质上的对话，从而弥合了人与技术之间的通信鸿沟，而机器可以根据人类提出的请求或要求采取行动。早期的聊天机器人遵循脚本规则，这些规则告诉机器人根据关键词采取什么行动。
然而，人工智能技术家族的另一个成员——机器学习和自然语言处理(NLP)，使聊天机器人更具交互性和生产力。这些较新的聊天机器人能更好地响应用户的需求，并越来越像真人一样交谈。ABIResearch的首席分析师表示，各种数字助理都基于机器学习算法，这项技术可能会在新的客户服务和互动平台中找到替代传统聊天机器人的方法。聊天机器人是商业领域使用最广泛的机器学习应用之一，有些智能助手的编程能知道何时需要提出明确的问题，以及何时对人类提出的要求进行分类；音乐流媒体平台的机器人可以让用户收听、搜索、分享音乐并获得推荐；乘客通过聊天平台或语音请求服务，可以接收司机牌照和车型图像，以确定他们的乘车情况。
2.决策支持
决策支持是另一个领域，机器学习可以帮助企业将其拥有的大量数据转化为可操作的见解，从而实现价值。在这里，技术可以基于历史数据和任何其他相关数据集的算法进行信息分析，并以人类无法达到的规模和速度运行多个场景，从而提出有关最佳行动方案的建议。业内专家称，它不能代替人类，而是帮助人们把事情做得更好。
在医疗保健行业，包含机器学习的临床决策支持工具能指导临床医生进行诊断和选择合适的治疗方法，提高护理人员的效率和提升治疗结果。在农业领域，基于机器学习的决策支持工具整合了气候、能源、水、资源和其他因素的数据，能够帮助农民做出作物管理决策。在商业中，决策支持系统能够帮助管理层预测趋势、识别问题并加快决策。
3.客户推荐引擎
机器学习为客户推荐引擎提供了动力，增强了客户体验并能提供个性化体验。在这种场景里，算法处理单个客户的数据点，比如客户过去的购买记录或公司当前的库存、其他客户的购买历史等，来确定向每个客户推荐适当的产品和服务。大型电子商务公司使用推荐引擎来增强个性化并加快购物体验。
这种机器学习应用程序的另一个常见应用是流媒体娱乐服务，它使用客户的观看历史、具有类似兴趣客户的观看历史、有关个人节目的信息和其他数据点，向客户提供个性化的推荐。在线视频平台使用推荐引擎技术帮助用户快速找到适合自己的视频。
4.客户流失模型
企业使用人工智能和机器学习可以预测客户关系何时开始恶化，并找到解决办法。通过这种方式，新型机器学习能帮助公司处理最古老的业务问题：客户流失。
在这里，算法从大量的历史、人数统计和销售数据中找出规律，确定和理解为什么一家公司会失去客户。然后，公司就可以利用机器学习能力来分析现有客户的行为，以提醒业务人员哪些客户面临着将业务转移到别处的风险，从而找出这些客户离开的原因，然后决定公司应该采取什么措施留住他们。流失率对于任何企业来说都是一个关键的绩效指标，对于订阅型和服务型企业来说尤为重要，例如媒体公司、音乐和电影流媒体公司、软件即服务公司以及电信公司都是该技术的主要适用行业。
5.动态定价策略
公司可以挖掘历史定价数据和一系列其他变量的数据集，以了解特定的动态因素（从每天的时间、天气到季节）如何影响商品和服务的需求。机器学习算法可以从这些信息中学习，并将这些洞察力与其他市场和消费者数据结合起来，帮助企业根据这些庞大且众多的变量动态定价商品，这一策略最终将帮助企业实现收入最大化。动态定价(有时称为需求定价)最常发生在运输行业，例如网络约车会随着叫车人数增加而飙升定价或要求增加同乘人数，另外还有在学校假期期间飙升的机票价格等。
6.市场调查和客户细分
机器学习不仅帮助公司定价，它还能通过预测库存和客户细分帮助企业在正确的时间将正确的产品和服务交付到正确的区域。例如，零售商利用机器学习，根据影响某个商店的季节性因素、该地区的人口统计数据和其他数据点（如社交媒体上的趋势），预测哪个商店的库存最畅销。专家认为，可以把机器学习看作是为零售量身打造的推荐引擎。
类似地，公司可以使用机器学习来更好地了解整个客户群中的特定细分市场。例如，零售商可以使用这项技术来洞察特定购物群体的购买模式，无论是基于相似年龄、收入或教育水平的群体等等。这样他们就可以更好地瞄准自己的需求，比如为商店储备那些被确定的细分市场最有可能需要的商品。
7.欺诈检测
机器学习理解模式的能力，以及立即发现模式之外异常情况的能力使它成为检测欺诈活动的宝贵工具。事实上，金融机构多年来一直在这个领域使用机器学习。
它的工作原理是这样的:数据科学家利用机器学习来了解单个客户的典型行为，比如客户在何时何地使用信用卡。机器学习可以利用这些信息以及其他数据集，在短短几毫秒内准确判断哪些交易属于正常范围，因此是合法的，而哪些交易超出了预期的规范标准，因此可能是欺诈的。机器学习在各行业中检测欺诈的应用包括金融服务、旅行、游戏和零售等。
8.图像分类和图像识别
组织机构也开始求助于机器学习、深度学习和神经网络帮助他们理解图像。这种机器学习技术有着广泛的应用，从社交网站想要给其网站上的照片贴上标签，到安全团队想要实时识别犯罪行为，再到自动化汽车需要通畅的道路。零售商在图像分类和图像识别方面也有很多应用。配备具有计算机视觉和机器学习的机器人可以扫描货架以确定哪些物品是缺货或放错地方；使用图像识别可以确保从购物车中取出的所有物品被成功扫描，从而限制无意中的销售损失；通过分析图像还可以识别可疑活动，如入店行窃以及检测违反工作场所安全的行为（如未经授权使用危险设备）等。
9.操作效率
尽管很多机器学习应用是高度专业化的，但许多公司也在通过这种技术来帮助处理日常业务流程，比如金融交易和软件开发。到目前为止，最常见的应用是在企业财务组织、制造系统和流程，以及软件开发和测试。很多业务部门都使用机器学习来提高效率。机器学习可以在财务部门和公司中加快工作速度和减少人为错误。使用基于机器学习的解决方案来监控设备并提前确定何时需要维护，能够有效减少意外问题和计划外的工作中断等。另外，信息技术部门可以使用机器学习作为软件测试自动化的一部分，以显著加快和改进这一过程，从而使软件开发更快、成本更低。
10.信息提取
使用NLP的机器学习可以自动从文档中识别关键的结构化数据，即使所需的信息是以非结构化或半结构化的格式保存的。专家称，使用机器学习来理解文件对于各行各业都是一个巨大的机会。组织可以使用它来处理从税务报表到发票到法律合同的所有事情，提高效率和准确性，并将人力从平凡的重复性工作中解放出来。
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