機器學習和人工智能技術是近年來最熱門的信息技術，對資本的吸引力也與日俱增。根據(jù)麥肯錫最新的報告《人工智能：下一個數(shù)字化前沿陣地》，2016年全球人工智能技術領域獲得了260-390億美元的投資，是三年前的三倍。

雖然投資人工智能技術的風險投資機構數(shù)以千計，如過江之鯽，但是并非所有的投資機構都熱衷于自動駕駛和智能家居等長線“期貨”技術，一些聰明的投資者和觀察家們更青睞那些能夠快速產(chǎn)生商業(yè)價值的機器學習和人工智能技術應用，例如下面這五個領域：

一、個人智能助理：消滅繁冗無聊的工作
每天，我們的大量時間和精力都被浪費在了一些既不重要也不緊迫，或者緊迫而不重要的瑣事上。

Siri、Cortana和Google Assistant等人工智能助理技術已經(jīng)為我們展現(xiàn)了全新的人機交互方式。來自谷歌的創(chuàng)業(yè)公司Dialogflow將這種自動化提高到一一個新的水平：利用機器學習和人工智能技術開發(fā)對話界面，能夠領會用戶的意圖和需求，例如發(fā)送5000份會議邀請，或者預訂兩個城市之間的機票，或者回答客戶的簡單問題。

以Dialogflow為代表的人工智能創(chuàng)業(yè)公司致力于用人工智能技術來高效處理繁冗事務，為用戶節(jié)省大量時間和精力，這也是未來人工智能技術的熱門投資領域。

二、智能銷售助理：商業(yè)離散數(shù)據(jù)（情報）采集處理

如今企業(yè)的運營嚴重依賴數(shù)據(jù)，大型企業(yè)的數(shù)據(jù)消耗量更是驚人，隨著社交網(wǎng)絡的普及，如今可用數(shù)據(jù)的膨脹速度驚人，已經(jīng)超出了普通個人的處理能力，這就到了人工智能顯現(xiàn)威力的時候。例如創(chuàng)業(yè)公司Elucify的人工智能技術能幫銷售團隊自動更新聯(lián)系人信息。Elucify會采集網(wǎng)絡上有關的“離散”數(shù)據(jù)，比對后自動做出必要的更新。

三、智能安全：用分布式數(shù)據(jù)處理對抗網(wǎng)絡攻擊

在數(shù)據(jù)泄露泛濫的網(wǎng)絡安全新形勢下，企業(yè)往往需要將內(nèi)部數(shù)以TB計算的數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)進行對比，這在過去是一件艱苦卓絕的工作，但機器學習和人工智能技術能夠出色地勝任。

安全技術創(chuàng)業(yè)公司Vectra Network利用人工智能技術來對比企業(yè)內(nèi)部和外部網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的方法來自動完成網(wǎng)絡攻擊的偵測。類似的公司還有RiskSense，一家主動式網(wǎng)絡風險管理公司也利用機器學習和人工智能技術來自動化處理數(shù)據(jù)。

四、敏捷開發(fā)的智能化：動態(tài)數(shù)據(jù)處理

過去50年，所有工商管理教科書中都會用較大篇幅講述如何提高企業(yè)員工效率，但達成這個目標有一個重大障礙，那就是每個員工的獨特個性和行為/工作模式。

在敏捷開發(fā)、DevOps時代，人工智能技術將在提高員工效率方面大顯身手。

創(chuàng)業(yè)公司GitPrime利用代碼數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)軟件工程師最高效率的工作模式，這些復雜的模式能夠幫助企業(yè)行動更加迅速，快速對需求做出反應。過去，在數(shù)百萬行代碼中分辨?zhèn)�人痕跡和影響是一個不可能完成的任務，但是機器學習和人工智能技術卻能輕松勝任。

也許在不遠的將來，那些開發(fā)人工智能技術的工程師們，也將被自己的孩子