人工智能也可以處理人類的相關數據。大量的心里指標的數據都來自于我們的社交媒體足跡、購買習慣、娛樂喜好以及我們的日?；顒?。人工智能技術已經被用于研究我們的思考和行動，而且我們現在正在使用的媒體可能是這些算法的產物。通過優(yōu)化分析過程，人工智能可以簡化對人類活動數據的分析。

    從人類數據轉移到計算機程序，通過將數據優(yōu)化，人工智能可以快速開發(fā)和執(zhí)行對模式、趨勢和應用程序的洞察。人工智能集成的廣泛應用以及它所能提供的巨大好處，已促使許多專家將人工智能視為人類第四次工業(yè)革命。這是一個勇敢的新世界，行業(yè)領袖們正將大把的投入壓在未來的霸主身上。

    以下是對6個有著巨大人工智能集成潛力的行業(yè)的研究：

    1、物流和分銷

    運輸和物流是一個全球性質的企業(yè)類型，其全球總收入約為8萬億美元。為了減少傳感器和數據存儲的成本以及更好地提高效率，行業(yè)領導者現在正在尋求人工智能和機器學習技術。

    通過全球航運網絡協(xié)調數十億的個人產品和商品是一項已經遠遠超出人力管理能力的任務，而且人工智能系統(tǒng)能夠篩選供應鏈。物流中人工智能的應用廣泛，涵蓋供需關系，庫存，協(xié)調運輸網絡，車輛維護計劃等。

    德國航運巨頭DHL在2016物流趨勢雷達報告中表示，通過人工智能，分銷業(yè)務可能會經歷著對制造，物流，倉儲，包括最后一公里運送等業(yè)務的難以想象的優(yōu)化水平。

    2、醫(yī)療衛(wèi)生

    人工智能可以自下而上地對醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)進行重新設計。預計到2021年，該行業(yè)人造智能系統(tǒng)的潛在市場將達到67億美元，將促使像Google，IBM的科技巨頭企業(yè)以及一小部分初創(chuàng)企業(yè)的投資。

    人工智能對設計治療方案也有令人興奮的影響。因為人工智能算法可以預測基因工程操作的結果，所以像CRISPR-Cas9基因編輯技術這樣的出血邊緣醫(yī)學創(chuàng)新技術可以大幅度提高。

    人工智能技術也在擁有著人工智能動力手術工具的手術室中使用-自從二十年前首次開發(fā)以來，人類已經執(zhí)行了超過三百萬次機器人輔助手術。

    3、零售和廣告

    通過使用機器學習算法和自動化銷售助手，機器人正在接管廣告業(yè)，而你的個人數據則是推動全球規(guī)模數據一體化的引擎。人工智能已經使用于提高基于網頁和社交媒體上信息的個性化定位廣告的準確率，而且它還被用于篩選大量的買家偏好數據，以推動亞馬遜和eBay等在線購物巨頭的運作趨勢和相關庫存。

    在人類創(chuàng)造力完全被取代之前，這項技術還有很長的路要走。但是，未來依舊很明朗，ExchangeLab首席戰(zhàn)略官蒂姆?韋伯斯特對Adweek表示，人工智能技術“只會在收集用戶回饋的數據方面變得更好”。

    4、金融行業(yè)

    與許多行業(yè)不同，金融業(yè)多年來一直生產著豐富的數據庫，銀行和財務記錄的嚴格的一致性使其成為人工智能驅動模式識別的理想選擇和趨勢所在。有了這些數據，人工智能研究人員已經在尋求利用機器學習來簡化風險管理，貸款審批，投資組合創(chuàng)建等常見財務挑戰(zhàn)項目的方法。

    在這里也有很大的創(chuàng)新空間。利用人工智能技術的銀行算法可以將個體客戶的特征與市場數據實時比較，并且進一步的發(fā)展之后，可能會在風險評估、客戶分析和產品建議中納入更多的因素。

    人工智能集合也為大型金融市場帶來了巨大的變化。對沖基金管理、銀行網絡安全和運營效率都是人工智能的潛在應用對象。

    5、保險行業(yè)

    欺詐性保險索賠是保險公司價值400億美元的問題，這需要大量人力勞動來篩選保險索賠和識別欺詐行為而導致增加保險公司的成本。通過使用人工智能和機器學習來消除更多的欺詐性聲明可以解決這兩個問題，這將有助于簡化客戶所需的流程。

    人工智能還在進行對保險業(yè)客戶服務的方面的貢獻。在埃森哲咨詢公司進行的一項調查中，74％的客戶表示已準備好進行電腦生成的保險咨詢。

    6、流媒體和在線視頻行業(yè)

    像Netflix和AmazonPrime這樣的重量級在線流媒體公司想更好地了解你。更好的流媒體服務和在線視頻已經引起了傳統(tǒng)娛樂模式（如有線電視）的巨大轉變。并且流媒體服務和在線娛樂提供商正在使用機器學習技術來跟蹤整個媒體庫的用戶偏好。

    隨著時間的推移，這些算法可以作為一個人工神經網絡來構建觀看者的查看偏好的自定義配置文件，利用這些數據幫助流媒體企業(yè)提出更多的建議。人工智能動力算法也在嘗試著去掉（優(yōu)化）視頻的緩沖輪。

    流式視頻需要協(xié)調大量數據，而通過使用機器學習可以使該過程更加高效。

    總之，人工智能集成的潛力幾乎涵蓋了每個行業(yè)，新的創(chuàng)新一直在全面改善舊的方法和實踐。人工智能和機器學習正在迅速成為與互聯網類似的基礎技術，并且通過對運行結果的顯著變化來讓人類更加信任這項技術。有許多分析師密切關注著這場革命的下一個重大突破。擁有龐大的數據和處理這些數據的能力，大規(guī)模的人工智能集成運用看起來是必然的。