科技、数码、互联网新闻如今都成为了大众所关注的热点了，因为在我们的生活当中如今已经是处处与这些相关了，不论是手机也好，电脑也好，又或者是智能手表也好，与之都相关，那么今天小编也是为大家来推荐一篇关于互联网科技数码方向的文章，希望大家会喜欢哦。

随着2018年的结束，我们看到了人工智能(AI)领域的许多进步，特别是在私营部门。此外，还有大量的商业人工智能解决方案也可以进入公共市场。如果您的企业仍然不确定您的组织是否应该在今年采用AI，那么您应该考虑一些用例。

智能通讯

聊天机器人

我相信你现在已经熟悉了聊天机器人的概念。当我们进入2019年时，重要的是要注意自1996年与Eliza一起推出以来聊天机器人已经走了多远。随着自然语言处理(NLP)和自然语言理解(NLU)的显着进步，聊天机器人以惊人的速度改进。不再限于二进制“是或否”请求和响应，今天的聊天机器人现在能够进行完整的对话。有些人甚至沟通得很好，以至于他们对真实的人感到困惑。随着瞻博网络研究预测到2020年聊天机器人每年将为公司节省高达80亿美元的资金，因此很多公司已经开始将聊天机器人作为其客户体验的核心功能进行整合。

云通信

随着许多公司将云通信解决方案集成到他们的工具套件中，正在生成比以往更多的通信数据。由此提出的挑战是，仅有人类就有太多数据需要分析。在2019年，我们将看到更多的组织，如8×8，将AI集成到他们的虚拟呼叫中心解决方案中。这些解决方案将自动化数据挖掘和分析所产生的数据，使组织能够将更多时间用于创新和改进流程，而不是处理数据。

智能虚拟助手

AI助手是聊天机器人的下一个演变。他们从以二进制问答形式进行交流，实际理解了查询的意图。 Google智能助理和Alexa就是这方面的完美例子; 虽然它们有时可以像聊天机器人那样运作，但它们可以做得更多。现在，他们可以执行活动任务，例如管理待办事项列表，提醒您会议和记笔记。与其前辈不同，智能虚拟助理可以通过各种媒体(包括语音，文本或电子邮件)进行无缝通信，而不会丢失对话的上下文。虚拟助手还能够与客户进行动态对话，而聊天机器人仅限于非常结构化的方法。如果做得好，智能助手是扩展和改善公司客户服务体验的绝佳方式。

过程自动化

自动报告

高管和项目主管的一个瓶颈往往是要求从各个团队负责人和部门获取相关关键绩效指标(KPI)的报告。这可能需要很长时间，具体取决于您组织的性质和规模。在2019年，我们将看到更多使用云的工具实时自动报告和更新关于KPI的报告，因此高管们不必在最后一刻争先恐后地在会议之前收集报告更新。

自动化制造

在2018年，我们听到了很多关于亚马逊的消息; 他们如何对待他们的工人以及他们在纽约开设新校园的计划。亚马逊如此成功的一个主要原因是他们使用AI来实现制造过程的自动化。这种自动化使他们能够提供诸如“2天运输”等服务。任何未在其制造工作流程中实施AI的企业都错过了一种最有效和可扩展的方法来改进其生产流程。

自动威胁检测和预防

在网络安全方面，您必须具备适应能力，因为威胁变得越来越复杂。黑客及其病毒正在迅速闯入我们的系统。虽然实施新的网络安全战略的时间对于企业来说可能是漫长的，但黑客能够在飞行中调整他们的攻击方法。话虽如此，实施敏捷安全策略是必须的。首先将AI集成到您的网络安全工具包中。除了AI驱动的威胁响应比传统的网络安全系统更快，更准确之外，AI算法不断学习每次攻击，同时提高他们检测此类威胁的能力。

预测

客户流失

随着新技术融入客户体验，将产生更多数据。这些数据使企业可以最大限度地增加收入。2019年，更多组织将开始采用人工智能进行预测。我们将看到像AI这样的应用程序使用大数据来预测客户或客户何时有可能离开。虽然可以根据具体情况使用人工来实现这一目标，但我们将看到AI解决方案，它能够为数十万客户大规模地实现这一目标。这将有效地减少每年的收入损失，使企业能够以前所未有的方式管理客户流失。

客户获取

这些相同的AI解决方案还能够预测哪些客户将在交易中关闭，或者客户将在网页上转换哪些内容。使用人工智能解决方案可以很容易地确定这些预测，这些解决方案使用Google Analytics和Google Search Console等工具生成的大量数据。访问这些预测可以显着提高您的搜索引擎营销工作(SEM)。

人工智能的一个副产品是能够对收入进行预测，如增长率，利润和损失。结合历史收入和销售数据，AI解决方案可以进行高度准确和精确的预测。这种精确度和准确度将是前所未有的，并使决策者能够做出更明智的数据驱动决策。

即使在2019年，人工智能的业务应用程序仍处于起步阶段。随着越来越多的公司在其工作流程中采用人工智能解决方案，我们发现许多企业的效率和生产能力发生了很大变化 我们还将看到将AI集成到其工作流程中的行业中断的行业中断。在这一点上，每一个希望在2019年保持竞争力，企业应该问的问题不再是是否应该采用AI，但如何他们应该采取AI