见用例是智能受众细分和问题解决技能

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有一天，算法不仅能理解所说的内容，更重要的是能理解所说的内容吗？语气变化和所有其他为口语单词增加意义的特征可能是理解过程的一部分。 3. 机器学习 公司逐渐意识到，机器学习（人工智能的一个子集）可以帮助他们探索隐藏的机会、加快繁琐的流程并识别哪些数据是重要的。 L'Eco della Stampa 已经将机器学习用于许多任务： 自动识别文章、帖子或推文文本片段的情绪 认识与新闻和网络文章相关的主题和市场领域 训练我们的徽标和面部特征识别系统，即使图像出现移动或扭曲，也能发挥作用 我们的观点是，人工智能将增强人类的创造力和智力，而不是取代它。它将我们从平凡的任务中解放出来，帮助我们发挥出只有人类才能拥有的独特的创造力。 如今机器学习的其他常的机器学习。 未来最具颠覆性的机器学习机会可能是自动内容创建。 如果您必须创建 150 个横幅广告、20 个电子邮件营销活动以及 Facebook 和 Instagram 帖子，那么手动创建每一个需要多少工作量？ 让我们考虑一下自动生成标题并自动将其转换为针对不同类型媒体的不同格式的系统。




从媒体情报的角度来看，根据这些广告的效果收集信息将有助于自动优化过程。 也许，未来的机 澳大利亚手机号码数据 器将能够提前预测并帮助品牌了解消费者的需求。 4. 聊天机器人 使用聊天机器人进行商业通信仍处于早期阶段。我们最近讨论了它，描述了这项技术的工作原理以及它为何引起如此多的兴趣。 机器人通常用于将研究成果和新技术收集到产品中。如果我们将软件或应用程序移植到具有人类外观的物理身体上，它肯定会获得其可传播性和效果。 Alfonsino是一个试图将聊天机器人推向极限的品牌。专为小城市量身定制的全意大利送餐项目。在意大利，他们是第一家仅通过 Facebook Messenger 聊天即可交付产品的公司（订单的平均对话时间约为 3 分钟）。 机会正是让消费者或买家能够通过聊天或语音进行快速交互，以简单有效的方式解决需求。






每个订单都是一个相当大的胜利，因为这意味着客户不必打电话或浏览网页。 聊天机器人还可以提醒 Google Assistant 或 Alexa 用户是时候收拾屋子了。消费者可能会对这种类型的沟通感兴趣，然后品牌就成为虚拟的助手或助手。 5. 人脸识别 面部识别技术越来越多地应用于安全、零售、餐厅和酒店行业。我们已经在这里讨论过了。 L'Eco della Stampa 也使用面部识别技术。利用我们用来识别客户徽标的相同技术，我们可以衡量经理或首席执行官在电视直播期间所取得的影响。 我们的系统是作为安全领域的应用而诞生的，可以保证在任何类型的条件下都具有极高的准确性。但尽管如此，达到 100% 精度的技术仍需要 5 年时间才能问世。 苹果是唯一一个让消费者通过 iPhone 体验无需滤镜的面部识别优势的品牌 迪士尼和 Netflix 正在引入测量客户情绪的技术。当然，最终目标不是通过更多的监控或隐私来吓唬消费者，而是提供有益、有趣和直观的体验。 其他品牌正处于试验阶段。