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客的期望发生智能最初遭到普通消费者的怀疑。尽管反对者对这项技术的实际应用表示怀疑，但它在幕后一直在不断改进。 营销和销售方面的商业回报最大。事实上，根据 马来西亚数据 麦肯锡公司 2020 年 11 月的一项调查，人工智能的采用已经导致其中 79% 的部门收入增加。 Epsilon 决策科学高级副总裁史蒂夫·诺兰 (Steve Nowlan)表示，早期的人工智能有严格的规则，足以完成诸如下棋之类的事情，但过于僵化，无法为企业带来太多实际好处。 “人们意识到，写出所有使人变得聪明的规则，然后试图将它们塞进计算机中，这确实行不通，”他解释道。“你真的必须按照人类的方式去做——你必须学习。你需要从持续的数据流中学习。

” 例如，如今，机器学习系统可以检查大量客户群的行为模式并提供购买预测。但这些预测并不是一劳永逸的事情。一段时间后，它们就会过时，因此系统永远不应该停止消耗新信息并提供新的见解。 AI特征图像侧边栏“对于所有实用系统来说，人工智能更多的是一种解决其他业务问题的支持技术。” – Steve Nowlan，Epsilon 决策科学高级副总裁 对于营销人员来说，正确集成的机器学习系统可以优化从购买模式到人类驱动的创意材料的一切。但即使越来越多的企业采用人工智能，人们仍然对其提高收入和降低成本的潜力感到困惑。Nowlan 介绍了人工智能营销的理想用途，以及一些神话和误解。



营销人员对于人工智能能做什么、不能做什么有什么看法？ 史蒂夫·诺兰：我通常会遇到两种我称之为误解的情况。其中一个——我不再经常遇到——是数字营销中的人工智能是神奇的。它会告诉您最佳的营销计划，并保证可观的投资回报率。 另一个是人工智能作为产品：我们将向您出售一个人工智能系统，它本身将使您的营销变得更好。这些都不是真正准确的。 人工智能是我们所做一切的核心。我们使用机器学习来不断更新身份。我们使用机器学习来构建档案并创建模型来预测人们将要做什么、将要购买什么，甚至在某些情况下他们会对哪种图像做出最强烈的反应。 我们在营销中使用人工智能来管理和优化印象的传递——实际上使营销活动尽可能高效并获得尽可能高的回报。我认为对于所有实用系统来说，人工智能更多的是一种解决其他业务问题的支持技术。