导语：机器学习是这一代人常用的技术之一。它拥有各种各样的能力，可以使跨行业的业务变得更好。机器学习从被认为是一种利基技术开始，如今在各个行业的公司中都得到了越来越多的采用。

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mso-font-kerning:1.0000pt;">机器学习是这一代人常用的技术之一。它拥有各种各样的能力，可以使跨行业的业务变得更好。机器学习从被认为是一种利基技术开始，如今在各个行业的公司中都得到了越来越多的采用。

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mso-font-kerning:1.0000pt;">　　从全球的角度来看，品牌正在利用机器学习来加速创新和改善客户体验。例如，耐克使用机器学习进行个性化产品推荐。在餐饮业，Dominos使用机器学习技术保持10分钟或更短的披萨送货时间。另一个广泛使用的例子是，汽车巨头宝马(BMW)如何使用机器学习来分析来自车辆子系统的数据，预测汽车零部件的性能，并建议何时应该对其进行维修。

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mso-font-kerning:1.0000pt;">　　在2020年，机器学习成为科技公司的优先事项，以实现收入增长，同时降低成本。2021年，这些公司正在探索这项技术的许多成熟应用。有些技术组织已经在许多领域运用这项技术，如过程自动化、客户体验和安全性。

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mso-font-kerning:1.0000pt;">　　按照持续增长的趋势，这五个行业可能会在2021年采用机器学习来改变其业务流程。

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mso-font-kerning:1.0000pt;">　　医疗业

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mso-font-kerning:1.0000pt;">　　冠状病毒全球流行病突出了投资和优化医疗系统的重要性。机器学习被认为是十分有希望的技术，它使医疗提供者能够生成大量数据，以进行深入的临床决策。机器学习还可以在药物发现方面实现巨大的过程，减少长时间的发现和开发时间，并降低总体成本。它还可以改进医疗交付系统，以在低成本下提高医疗的整体质量。在未来，机器学习有望成为临床试验的关键部分。包括医药和生物技术产业在内，机器学习将在各个方面产生巨大影响。

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mso-font-kerning:1.0000pt;">　　银行和金融部门

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mso-font-kerning:1.0000pt;">　　银行业已经看到许多先进的机器学习用例，特别是在欺诈检测和自动化过程方面。机器学习应用将在交易、投资建模、风险防范和客户情绪分析等领域进行积极探索。随着各国将数字交易作为其主要支付模式，机器学习将预测分析结合起来，在帮助金融公司提高整个交易生命周期内的交易效率方面发挥关键作用。银行和金融机构还将使用机器学习技术定制其银行产品和产品，以在竞争环境中保持更新。

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mso-font-kerning:1.0000pt;">　　媒体娱乐业

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mso-font-kerning:1.0000pt;">　　亚马逊、Netflix等媒体巨头近日已经普及了基于数据的内容消费渠道。当全球大流行最初受到冲击时，对新消费模式的需求也在增长，企业不得不利用他们的人工智能和机器学习能力为客户创造价值。在这个过程中，无论是开发更好的推荐引擎、提供超目标服务，还是实时呈现十分相关的内容，机器学习对于媒体和娱乐行业都将是至关重要的。预测建模对于及时与客户沟通、预测客户未来需求、进行良好投资也将是关键。

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mso-font-kerning:1.0000pt;">　　零售和商业

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mso-font-kerning:1.0000pt;">　　由于冠状病毒的流行，零售业出现了巨大的变化。这流行病破坏了该行业的许多传统做法，机器学习已成为变革的关键推动者。从实体店或电子商务公司的角度来看，机器学习有助于该行业重新创造供应链、库存管理、预测用户行为和分析趋势。动态定价是一种关键的机器学习应用程序，它帮助零售商在竞争市场中茁壮成长。

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mso-font-kerning:1.0000pt;">　　制造业

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mso-font-kerning:1.0000pt;">　　物联网设备已经淹没了这个行业，而且它只会增加。机器学习对于弥合大量数据造成的差距至关重要。它将作为行业的基石，同时还将提供自动化、数据连接、实时错误检测、供应链可见性、仓储效率、成本降低和资产跟踪。将传统的过程放在一边，机器学习将有助于在未来几天的创新和效率。