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零售业每天都要收集大量的数据，这使得它的关键流程可以通过机器学习实现自动化。与制造业一样，零售业很可能在未来几年从一种特殊的人工智能技术中获益最多:机器视觉，也被称为计算机视觉。

20世纪90年代，本·霍洛维茨(Ben Horrowitz)对产品经理的描述如下:
“一个优秀的产品经理是一个产品的CEO。”
这个定义并不总是完美的，但它可以是一个总结产品经理职责的好方法;他们完全负责将内部产品从一开始带到产生ROI。

AI应用到真实世界比在数字生态系统将变得更加困难;这是什么使得机器人使用情况的业务，所以不是应用，如启用AI-欺诈检测变得更加困难。

许多商业领袖错误地认为人工智能和机器学习就像普通的IT，但这与事实相去甚远。这在很大程度上是因为，与针对具体业务问题的简单软件解决方案不同，衡量机器学习的投资回报率可能非常困难。

大型企业急于使用人工智能软件，但其中许多人没有意识到，执行许多AI功能所需的硬件。要获得这些硬件方面的考虑一个更好的主意，Emerj维多利亚雷杰，联盟与战略合作伙伴关系的董事和Graphcore说话，为Kisaco研究的AI硬件峰会在欧洲，其中发生十月29日至30日在德国慕尼黑。

在银行和金融领域，聊天机器人有可能通过允许客户查看账户余额、转账、了解利率、更改账单地址等方式，改善客户体验。

本文基于Emerj首席执行官Daniel Faggella在日内瓦举行的2019年新形态论坛:日内瓦裁军平台的武器治理的演讲。要了解更多关于Emerj的人工智能演示和演讲，请访问我们的演示页面。

许多大型保险公司正在设法将其业务流程部分数字化，为未来涉及机器学习的项目做准备。在索赔处理中尤其如此，如果索赔理算员不必手动搜索大量数据或纸质文档，索赔处理将变得更快，更不容易出错。

人工智能在当今商业中的状态是什么?中端市场的商业领袖现在需要了解人工智能什么?

过去10年，几家主要的保险公司开始尝试人工智能，包括Progressive、All-State和State Farm。虽然没有银行和零售行业规模大，但保险行业的人工智能供应商正在不断增长。