到目前为止，大多数高管都明白机器学习是一种人工智能，但这并不意味着大多数高管都知道如何充分利用机器学习。与其他人工智能工具不同，机器学习利用算法的力量来创建程序，随着时间的推移，这些程序的准确性和质量会逐渐提高。已经有数百种机器学习解决方案可以改善业务运营，其中大多数都属于以下五个用例之一：
用户行为分析许多高管会伸出右臂来确切地知道他们的目标受众在想什么——但通过机器学习，企业领导者可以牢牢地抓住所有肢体。用户行为分析涉及收集有关消费者行为的数据并对其进行分析，以提供与购买习惯，市场趋势，流行产品等相关的见解。虽然可以在没有机器学习帮助的情况下运行这些类型的分析，但增强分析往往更快，更准确，为高管提供即时信息，使他们能够更精确地控制库存管理，营销等。
更重要的是，消费者并不是唯一可以通过机器学习算法分析其行为的用户。许多组织使用 ML 驱动的分析来更好地了解员工的需求和需求，从而实现更健康、更快乐的工作场所、更高的生产力和更好的绩效。
改进的自动化并非所有自动化都属于人工智能的保护伞。事实上，许多行业已经使用自动化几十年了，早在机器学习工具可用于商业用途之前。然而，机器学习可以从根本上提高几乎所有自动化解决方案的有效性，无论是现在还是将来。
客户服务工具是企业使用的一些最受欢迎的自动化解决方案，这是有充分理由的。这些工具通过处理客户更简单、更常见的查询，减轻了客户服务部门的巨大压力。借助机器学习，自动化客户服务解决方案可以更高效地引导用户通过客户服务，为所有人带来更大的满意度。
制造自动化是另一个可以从机器学习增强功能中受益的系统。机器学习算法可以帮助制造商识别错误、缺陷和其他痛点。结果是更低的费用和更少的浪费，这对企业总是有好处的。
安全性改进企业在数字化方面越成熟，安全性就越重要。网络犯罪分子渴望访问业务网络以窃取有价值的业务数据，攻击方法变得越来越复杂，越来越难以避免。特别是小型企业成为网络攻击活动的目标，因此网络安全是每位高管的高度优先事项。
虽然机器学习还不是网络安全领域的流行工具，但它几乎肯定会在未来几年的网络安全战略中至关重要。机器学习和人工智能都使网络安全系统能够快速适应不断变化的网络威胁格局。因此，随着攻击方法的改变，当得到自己学习和改进的算法的支持时，企业的安全性可以保持强大。
财务管理企业的财务状况必须强大，才能取得成功。虽然不是每个商业领袖都具备财务管理方面的才能，但任何商业领袖都可以充分利用机器学习驱动的财务管理工具。利用机器学习功能的财务分析可以应用于简单和复杂的财务责任。许多对机器学习感到不舒服的高管首先将该技术应用于基本任务，例如预测业务费用或执行成本分析，但最终，信任机器学习的高管将依靠工具来完成欺诈检测和算法交易等高级任务。结果是一个更好的财务管理系统，用于指导执行级别的决策。
认知服务最后，机器学习具有独特的资格，可以为组织提供一组认知服务，这些服务可以以各种方式改进业务流程。一些最受欢迎的认知服务包括：
●自然语言处理，其中计算机可以用人类自然产生的单词和语言模式与用户进行通信。自然语言处理已成为客户服务工具、搜索工具等的必备工具。
● 图像识别，其中计算机能够从图像中获取意义。图像识别工具的应用几乎是无穷无尽的。一些公司将其用于产品识别，其他公司用于用户身份验证，其他公司用于问题诊断。
认为机器学习是AI的较弱版本是错误的。事实上，更多的企业可以更好地利用机器学习工具，但前提是高管们知道如何在现有的业务战略中使用机器学习。
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