人工智慧企業營銷案例分析

㈠ 人工智慧技術能夠解決商業問題的例子有哪些

人工智慧技術可以解決的商業問題其實有很多的，比如有：
1、智能客服，智能客服主要的工作就是在人工換班或者是等待人太多的時候為客戶解決問題的。
2、智能機器人，因為這種機器人是擁有簡單的智力並且可以自己移動，所以這種機器人可以做的工作非常多，比如可以提醒我們做一些事情，可以幫助做一些家務等等。
3、智能機械，現在工廠中為了避免出現疲勞工作，進而發生事故的情況，會使用一些智能的機械來代替人工工作，不但可以長期的工作，不知疲勞，還可以保證合格率。
實際上，人工智慧技術可以做的事情有很多，不過由於現在還有一些沒有實現，所以在這里就不多介紹了，不過隨著人工智慧的慢慢發展，不斷的研究，相信在以後會有更多的智能產品，來給人們的生活帶來更多的體驗。那下面就分享一些人工智慧的知識，希望可以讓大家更了解人工智慧。
首先從自然語言處理原理到進階實戰的詞向量與詞嵌入方面來看TFIDF、Word2Vec演算法、 Gensim模塊、Skip-gram、TF代碼實現Word2Vec演算法項目、FastText、Word Embedding、深度學慣用戶畫像項目。
然後從自然語言處理原理到進階實戰的循環神經網路原理與優化方面來看有Vanilla RNN、Basic RNN實現MNIST手寫數字圖片識別、LSTM長短時記憶、GRU與雙向LSTM、電影評論情感分析案例、Seq2Seq、機器寫唐詩案例、CNN+LSTM+CRF、POS tagging詞性標注案例、 NER命名實體識別案例、 孿生網路、語義相似度分析案例。
最後從自然語言處理原理到進階實戰的Transformer和Bert方面來看有Attention注意力機制、Attention演算法流程、Transformer、Self-Attention機制、Multi-Head Attention、Bert、Bert as service開源項目。
還有概率圖模型演算法的貝葉斯分類有樸素貝葉斯分類器、拉普拉斯估計代碼實戰垃圾郵件分類；HMM演算法有馬爾可夫過程、初始概率、轉移概率、發射概率、 隱含馬爾可夫模型原理、維特比演算法；最大熵模型有熵、條件熵、相對熵、互信息、最大熵模型演算法原理、有約束條件的函數最優化問題、最大熵和最大似然估計關系、IIS演算法；CRF演算法有條件隨機場的性質條件隨機場的判別函數條件隨機場的學習條件隨機場的推斷CRF與HMM關系。

㈡ AI智能時代，網路營銷怎麼到一路飆升

快：智能匹配關鍵詞，快速提升排名
全網通AI營銷系統，在融合了人工智慧技術的基礎上，更加懂得外貿營銷的需求。海量的關鍵詞詞庫，系統智能匹配、推薦，幫助企業在關鍵詞選擇的問題上做出科學的判斷，讓關鍵詞更加符合搜索引擎的演算法，從而快速提升關鍵詞首頁排名的數量。從上期法迪奧人工智慧經典案例分享會中，我們可以看到，法迪奧的排名首頁的關鍵詞從今年1月份到現在已經激增到一千多個，真正做到了讓網路營銷更簡單有效。
狠：打破傳統營銷瓶頸，多渠道引流
有關數據顯示，在傳統的出海B2B企業中，有超過70%的營銷投入被浪費，甚至超過60%的銷售成本被浪費。被人工智慧賦能的網路營銷狠狠打破了傳統營銷的瓶頸，實現全網營銷，多渠道引流。對外貿企業來說，想要實現多渠道引流，社交媒體平台不得不重視。社交媒體是官網最大的流量入口，有著60%的佔比。通過全網通AI營銷系統做社媒營銷是外貿企業的最佳選擇，因為多平台同步發布信息，實現粉絲管理和監控，能有效的挖掘潛在客戶，同時節省人力物力。
准：智能數據分析與監控，詢盤更精準
聚焦網路自主研發的人工智慧營銷系統，匯集了海量數據，這些數據通過對用戶基本屬性、瀏覽行為、互動行為、情感訴求、消費行為的全方位挖掘，能夠更精準的判識官網訪客興趣。通過對這些數據持續的分析與監控，企業能夠更好的追蹤訪客的信息，從而獲取更加精準的詢盤，提高轉化率。
人工智慧網路營銷三大亮點的展現，讓會場高潮迭起的同時也讓外貿人對外貿營銷充滿了信心。全網通AI營銷系統的未來不可估值，而聚焦網路會在助力中小型企業突破傳統營銷瓶頸,讓營銷變得更加智能簡單有效的這條道路上，一直努力下去。

㈢ 人工智慧在生活中應用的例子

1、虛擬個人助理

Siri，GoogleNow和Cortana都是各種渠道（iOS，Android和WindowsMobile）上的智能數字個人助理。

總歸，當你用你的聲響提出要求時，他們會協助你找到有用的信息;你能夠說「最近的我國飯館在哪裡？」，「今日我的日程安排是什麼？」，「提醒我八點打電話給傑里」，幫手會經過查找信息，轉播手機中的信息或發送指令給其他應用程序。

人工智慧在這些應用程序中十分重要，由於他們搜集有關懇求的信息並運用該信息更好地辨認您的言語並為您供給適合您偏好的結果。

微軟標明Cortana「不斷了解它的用戶」，而且終究會開展出猜測用戶需求的能力。虛擬個人助理處理來自各種來歷的許多數據以了解用戶，並更有效地協助他們組織和跟蹤他們的信息。

2、視頻游戲

事實上，自從第一次電子游戲以來，視頻游戲AI現已被運用了很長一段時間-人工智慧的一個實例，大多數人可能都很熟悉。

可是AI的復雜性和有效性在曩昔幾十年中呈指數級添加，導致視頻游戲人物了解您的行為，呼應刺激並以不行預知的方法做出反應。2014年的中心地球：魔多之影關於每個非玩家人物的個性特徵，他們對曩昔互動的回想以及他們的可變方針都特別有目共睹。

「孤島驚魂」和「使命呼喚」等第一人稱射擊游戲或許多運用人工智慧，敵人能夠剖析其環境，找到可能有利於其生存的物體或舉動;他們會採納保護，查詢聲響，運用側翼演習，並與其他AI進行溝通，以添加取勝的時機。

就AI而言，視頻游戲有點簡略，但由於職業巨大的商場，每年都在投入許多精力和資金來完善這種類型的AI。

3、在線客服

現在，許多網站都提供用戶與客服在線聊天的窗口，但其實並不是每個網站都有一個真人提供實時服務。在很多情況下，和你對話的僅僅只是一個初級AI。大多聊天機器人無異於自動應答器，但是其中一些能夠從網站里學習知識，在用戶有需求時將其呈現在用戶面前。

最有趣也最困難的是，這些聊天機器人必須擅於理解自然語言。顯然，與人溝通的方式和與電腦溝通的方式截然不同。所以這項技術十分依賴自然語言處理(NLP)技術，一旦這些機器人能夠理解不同的語言表達方式中所包含的實際目的，那麼很大程度上就可以用於代替人工服務。

4、購買預測

如果京東、天貓和亞馬遜這樣的大型零售商能夠提前預見到客戶的需求，那麼收入一定有大幅度的增加。亞馬遜目前正在研究這樣一個的預期運輸項目：在你下單之前就將商品運到送貨車上，這樣當你下單的時候甚至可以在幾分鍾內收到商品。

毫無疑問這項技術需要人工智慧來參與，需要對每一位用戶的地址、購買偏好、願望清單等等數據進行深層次的分析之後才能夠得出可靠性較高的結果。

雖然這項技術尚未實現，不過也表現了一種增加銷量的思路，並且衍生了許多別的做法，包括送特定類型的優惠券、特殊的打折計劃、有針對性的廣告，在顧客住處附近的倉庫存放他們可能購買的產品。

這種人工智慧應用頗具爭議性，畢竟使用預測分析存在隱私違規的嫌疑，許多人對此頗感憂慮。

5、音樂和電影推薦服務

與其他人工智慧系統相比，這種服務比較簡單。但是，這項技術會大幅度提高生活品質的改善。如果你用過網易雲音樂這款產品，一定會驚嘆於私人FM和每日音樂推薦與你喜歡的歌曲的契合度。

從前，想要聽點好聽的新歌很難，要麼是從喜歡的歌手裡找，要麼是從朋友的歌單里去淘，但是往往未必有效。喜歡一個人的一首歌不代表喜歡這個人的所有歌，另外有的時候我們自己也不知道為什麼會喜歡一首歌、討厭一首歌。

而在有人工智慧的介入之後，這一問題就有了解決辦法。也許你自己不知道到底喜歡包含哪些元素的歌曲，但是人工智慧通過分析你喜歡的音樂可以找到其中的共性，並且可以從龐大的歌曲庫中篩選出來你所喜歡的部分，這比最資深的音樂人都要強大。

電影推薦也是相同的原理，對你過去喜歡的影片了解越多，就越了解你的偏好，從而推薦出你真正喜歡的電影。

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人工智慧應用領域

機器翻譯，智能控制，專家系統，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，自動程序設計，航天應用，龐大的信息處理，儲存與管理，執行化合生命體無法執行的或復雜或規模龐大的任務等等。

值得一提的是，機器翻譯是人工智慧的重要分支和最先應用領域。不過就已有的機譯成就來看，機譯系統的譯文質量離終極目標仍相差甚遠；而機譯質量是機譯系統成敗的關鍵。

中國數學家、語言學家周海中教授曾在論文《機器翻譯五十年》中指出：要提高機譯的質量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設計問題；單靠若干程序來做機譯系統，肯定是無法提高機譯質量的。

另外在人類尚未明了大腦是如何進行語言的模糊識別和邏輯判斷的情況下，機譯要想達到「信、達、雅」的程度是不可能的。智能家居之後，人工智慧成為家電業的新風口，而長虹正成為將這一浪潮掀起的首個家電巨頭。

長虹發布兩款CHiQ智能電視新品，主打手機遙控器、帶走看、隨時看、分類看功能 。

㈣ 人工智慧應用在哪些方面呢能舉幾個典型的例子嗎

人工智慧應用的領域非常廣泛，隨著人工智慧的不斷發展，這些都會一一實現。

1、智能製造領域。 標准化工業製造中信息感知，自主控制，系統協調，個性化定製，檢查和維護以及過程優化的技術要求。
2.智能農業領域。在具有復雜應用環境和多樣應用場景的農業環境中，標准化技術要求，例如特殊感測器，網路和預測數據模型，以協助農產品的生產和加工並提高農作物的產量。3.智能交通領域。 標准化交通信息數據平台和集成管理系統，從而可以對行人，車輛和道路狀況等動態復雜信息進行智能處理，從而帶動了智能信號燈等技術的推廣。
4.智能醫療領域。 專注。療數據，醫療診斷，醫療服務，醫療監督等方面，著重規范人工智慧醫療在數據採集，數據隱身管理等方面的應用，包括醫療數據特徵表示，人表達能醫療質量評估等標准。

5.智能教育領域。 規范新教學體系中與教學管理全過程有關的人工智慧應用，建立以學習者為中心的教學服務，實現日常教育和終身教育的個性化。
6.智能業務領域。 主要通過復雜的應用場景來標准化商業智能領域，包括服務模型的分類和管理，業務數據的智能分析以及相應推薦引擎系統架構的設計要求
7.智能能源領域。 在能源開發利用，生產和消費的全過程中，對集成智能應用進行標准化，包括能源系統的自組織，自檢，自平衡和自優化。
8.智能物流領域。 規范從計劃，采購，加工，倉儲和運輸到物流全過程的技術和管理要求，引入智能識別，倉儲，調度，跟蹤，配置等方式，以提高物流效率，增強物流信息的可視性， 並優化物流配置。
9.智能金融領域。 標准化在線支付，融資信貸，投資咨詢，風險管理，大數據分析和預測，數據安全性和其他應用技術，以幫助改善信貸調查，產品定價，金融資產投資研究，客戶付款方式，投資咨詢，客戶 服務和其他服務能力。
10.智能家居領域。 標准化產品，服務和應用程序，例如智能家居硬體，智能網路，服務平台，智能軟體，促進智能家居產品的互聯，並有效改善智能家居在照明，監控，娛樂，健康，教育，信息，安全， 等。用戶體驗。