智东西(公众号:zhidxcom)
编 | 寓扬

导语：尽管有科技狂人马斯克担忧AI毁灭世界，但现实商务中，如通过机器学习进行精准推荐和精准营销，则是当下AI的典型应用。

目前，AI成为了关注的焦点，尽管有的故事是在讲述它在智能家居中酷酷的应用，也有的则向即将到来的AI世界发出警告，如特斯拉创始人马斯克和物理学家斯蒂芬·霍金。

而对于需要在未来8-12个月计划开展业务的管理人员，这里有关于AI 提供解决方案的三个真实应用案例。

1、Facebook的菜单驱动机器人

在线与客户进行互动是一项艰巨的任务。像美国银行、Uber、Fandango和Taco Bell这样的公司正在使用聊天机器人进行客户服务，有些甚至建立集成的订购SMS解决方案。尽管也有一些公司试图欺骗用户，使用户将机器人看做人，但聊天机器人的目标应该是提供良好的顾客服务。

而最近Facebook更新的Messenger聊天机器人以及其推出的菜单驱动应用就是一个例子。在今年3月份，Facebook更新了Messenger聊天机器人，它可以为机器人的开发人员提供更多的灵活性和控制，从而为用户呈现他们想要的APP效果。菜单选项功能更加强大，开发人员可以在不需要用户输入的情况下，提供更好的交互服务。如现在开发人员可以提供动态和上下文菜单选项，如果你在浏览一个服装店，后续菜单就可以针对其他服装进行定制服务，并可能会带来付款。

2、Netflix的推荐引擎

Netflix是一个关于通过技术和业务获得正确答案的案例研究，但其最有价值的是推荐引擎。不要低估了这项功能，它比你想的要聪明得多。

Netflix的推荐引擎可以根据无数因素确定你想看到的内容，这是其引擎内部写作的主题，外部估值高达10亿美元。凯文·凯利在其书《必然》中写道：“Netflix有一个300人的团队，致力于其推荐系统，预算为1.5亿美元，这是很有价值的”。Netflix向我们展示的“我们应该看什么”这个10亿美元的问题。通过考虑你的数据，为你的业务复制这种搜索引擎，你就可以通过它来为你的用户解决相关获取信息的问题。

3、亚马逊的分析应用

分析正在从情报搜集工具转变成预测工具。以亚马逊在线分析为例，这类似于店内人力销售助力，它可以注意到你对事物上轻微的转移。如它可以模仿店内销售员，来注意到你使用的是皮革背包而不是棉花背包。以前，互联网想知道你在看什么的唯一方式就是通过手动过程查看元数据目录。

但是，新的分析不在需要这样的手工元数据，它有“眼睛”。每一周机器学习都在进步，来知道你所看的是什么物体。像亚马逊的Rekognitiong或谷歌的Vision一样，图像内容分析服务能够知道你正在看一个棕色背包，而不需要通过元数据来告诉它。他们看到你看到的，就像店里的销售员一样。而这种系统表现越好，销售的产品就会越多。此外，他们也学习如何将分析卖给你。

如果Analytics 1.0是关于如何搜集用户与某些内容进行交互的数据信息，那么Analytics 2.0就是关于预测用户下次如何进行交互的方式，以便更好的理解你的用户，实现更多的商业价值。

正如你所看到的，这些问题可以由一台计算机解决，而计算机是为了处理人类不擅长的大量信息而设计的。并且，更重要的是，这些想法并不会造成人类与机器人大战。

原文来自：VentureBeat