機器學習是這一代人最常用的技術之一。它擁有各種各樣的能力，可以使跨行業(yè)的業(yè)務變得更好。機器學習從被認為是一種利基技術開始，如今在各個行業(yè)的公司中都得到了越來越多的采用。

從全球的角度來看，品牌正在利用機器學習來加速創(chuàng)新和改善客戶體驗。例如，耐克使用機器學習進行個性化產(chǎn)品推薦。在餐飲業(yè)，Dominos使用機器學習技術保持10分鐘或更短的披薩送貨時間。另一個廣泛使用的例子是，汽車巨頭寶馬（BMW）如何使用機器學習來分析來自車輛子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，預測汽車零部件的性能，并建議何時應該對其進行維修。

在2020年，機器學習成為科技公司的優(yōu)先事項，以實現(xiàn)收入增長，同時降低成本。2021年，這些公司正在探索這項技術的許多成熟應用。顛覆性的技術組織已經(jīng)在許多領域領先這項技術，如過程自動化、客戶體驗和安全性。

按照持續(xù)增長的趨勢，這五個行業(yè)可能會在2021年采用機器學習來改變其業(yè)務流程。

醫(yī)療保健業(yè)

冠狀病毒全球流行病突出了投資和優(yōu)化醫(yī)療系統(tǒng)的重要性。機器學習被認為是最有希望的技術，它使醫(yī)療保健提供者能夠生成大量數(shù)據(jù)，以進行深入的臨床決策。機器學習還可以在藥物發(fā)現(xiàn)方面實現(xiàn)巨大的過程，減少長時間的發(fā)現(xiàn)和開發(fā)時間，并降低總體成本。它還可以改進醫(yī)療保健交付系統(tǒng)，以在低成本下提高醫(yī)療保健的整體質(zhì)量。在未來，機器學習有望成為臨床試驗的關鍵部分。包括醫(yī)藥和生物技術產(chǎn)業(yè)在內(nèi)，機器學習將在各個方面產(chǎn)生巨大影響。

銀行和金融部門

銀行業(yè)已經(jīng)看到許多先進的機器學習用例，特別是在欺詐檢測和自動化過程方面。機器學習應用將在交易、投資建模、風險防范和客戶情緒分析等領域進行積極探索。隨著各國將數(shù)字交易作為其主要支付模式，機器學習將預測分析結合起來，在幫助金融公司提高整個交易生命周期內(nèi)的交易效率方面發(fā)揮關鍵作用。銀行和金融機構還將使用機器學習技術定制其銀行產(chǎn)品和產(chǎn)品，以在競爭環(huán)境中保持最新。

媒體娛樂業(yè)

亞馬遜、Netflix等媒體巨頭近日已經(jīng)普及了基于數(shù)據(jù)的內(nèi)容消費渠道。當全球大流行最初受到?jīng)_擊時，對新消費模式的需求也在增長，企業(yè)不得不利用他們的人工智能和機器學習能力為客戶創(chuàng)造價值。在這個過程中，無論是開發(fā)更好的推薦引擎、提供超目標服務，還是實時呈現(xiàn)最相關的內(nèi)容，機器學習對于媒體和娛樂行業(yè)都將是至關重要的。預測建模對于及時與客戶溝通、預測客戶未來需求、進行良好投資也將是關鍵。

零售和商業(yè)

由于冠狀病毒的流行，零售業(yè)出現(xiàn)了巨大的變化。這一流行病破壞了該行業(yè)的許多傳統(tǒng)做法，機器學習已成為變革的關鍵推動者。從實體店或電子商務公司的角度來看，機器學習有助于該行業(yè)重新創(chuàng)造供應鏈、庫存管理、預測用戶行為和分析趨勢。動態(tài)定價是一種關鍵的機器學習應用程序，它幫助零售商在競爭市場中茁壯成長。

制造業(yè)

物聯(lián)網(wǎng)設備已經(jīng)淹沒了這個行業(yè)，而且它只會增加。機器學習對于彌合大量數(shù)據(jù)造成的差距至關重要。它將作為行業(yè)的基石，同時還將提供自動化、數(shù)據(jù)連接、實時錯誤檢測、供應鏈可見性、倉儲效率、成本降低和資產(chǎn)跟蹤。將傳統(tǒng)的過程放在一邊，機器學習將有助于在未來幾天的創(chuàng)新和效率。
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