用于营销（和销售）的人工智能

人工智能使得支持许多营销操作成为可能，从战略的定义和活动的设计开始，这要归功于情绪分析，即拦截消费者趋势和期望的能力，这要归功于对通过跟踪交互获得的行为数据的分析。网络和移动应用程序。

在操作层面，人工智能能够支持的主要功能之一是与产品配置器相关，它可以由机器学习系统进行虚拟辅助，能够通过应用程序获取的数据分析用户行为，从而提出在线配置建议与他的期望。

这是一个极其跨技术的领域，我们在这里发现越来越多的交互式实时3D 渲染、推荐、聊天机器人和增强现实。

人工智能客户服务

客户服务是聊天机器人的特权行动领域，能够用尽工单管理和最常见问题(FAQ) 的答案，而不必求助于人工操作员。

人工智能系统能够利用语音和文本功能与客户互动，并且由于与企业CRM的集成，它们有助于为每个客户形成个性化的历史记录，其中包括其所有的帮助请求和过程。下面到达疑难解答。

这些数据对于通过同一个CRM 进行交互的公司其他部门的分析和运营非常有用。销售部门可以亲自联系客户，确保所获得的服务令人满意，而设计部门可以获取一系列反馈，以不断改进品牌提供的产品和服务。

用于视频监控和公共安全的人工智能

识别人工智能系统图像的能力允许从不同的角度开发智能视频监控应用程序。例如，可以通过识别敏感位置（例如银行、公共办公室）附近是否存在可疑人物来完成此操作。

犯罪者的图像被输入到警方的数据库中，并用于构建机器学习应用程序的数据集，通过自动识别来自监控摄像头的实时图像来识别他们。

另一种预防系统是通过对特定地点的运动的识别来给出的，这可以通过对运动流的分析得出。如果在原地人们倾向于以某种方式移动，则异常的检测实际上可能与嫌疑人的存在同时发生，嫌疑人在附近徘徊以计划犯罪活动。

这些应用程序的目的是创建有动机的警报，以允许安全人员在有实际需要时进行干预。此类系统还用于预防和管理自然灾害（如地震、飓风和洪水）时的危机。

带有板载人工智能算法的视频监控摄像机具有多种应用，包括分析框架场景内的运动。

用于反欺诈系统的人工智能

异常模式的检测允许基于AI 的反欺诈系统防止出现意外情况，一个反复出现的例子来自银行交易的安全性，通过电子支付流程。

如果使用信用卡执行的常规操作涉及非常精确的计算机序列，则与此操作正常性的偏差可能表明企图诈骗。如果安全系统检测到此类异常，它可以因此激活预防性阻止程序，或者在不太相关的情况下，警告用户可能存在对其服务的未经授权的访问，以便它可以验证上述操作是否确实已完成由他。

当授权服务检测到正确的登录设置，但来自与经常使用的位置或设备不同的位置或设备时，这种情况经常发生。

用于信息和新闻业的人工智能

数字记者已经成为现实，这要归功于人工智能系统能够处理一种与现实生活中的作家所开发的语言完全无法区分的语言。

目前有几个信息网络使用这些软件，特别是在处理基于客观数据的简单新闻时，例如体育结果，而不是在金融信息的情况下在证券交易所当天的报告。

迄今为止，人工智能系统能够在这个与日常工作密切相关的领域非常有效地运行，但它们还不能在新闻编辑方面做出重要贡献。换句话说，他们写得非常好，并且完美地关联了所描述的内容，但不知道他们所写内容的逻辑意义。

这使得它们在大量数据的选择和分析方面非常有效，例如起草报告，但如果目标对应于深度文章或新闻项目的撰写，则存在问题，其中新闻的工作批评是最重要的是写作阶段的上游。

至少从这个角度来看，记者和分析师，至少目前，可以安全地工作。从积极的角度来看，人工智能系统在数据分析和写作中的存在实际上可以优化这些专业的工作。

使用这些工具的记者可以将大部分时间花在批判性分析上，而让软件自动完成非常耗时的任务，例如阅读和编写长文本。