人工智能机器学习通常用于根据历史数据预测未来结果。例如，组织可使用机器学习来根据特定人口统计信息预测未来财政季度的产品销量，或预测哪类客户最有可能对您的品牌感到不满意，哪类客户对您的品牌最为忠诚。此类预测有助于您更好地制定业务决策，提供更加人性化的用户体验，还可能会降低客户保持成本。ML 可以根据过去的趋势和交易来预测未来结果，对侧重于报告过去业务数据的商业智能 (BI) 进行补充。

  通过以下几个步骤，可成功在企业中实施 ML。

     首先，找出恰当的问题，即找出确定之后企业可从中获益的预测。

     接下来，必须根据历史业务指标（交易、销量、流失等）收集数据。对数据进行整合，然后根据数据构建 ML 模型。运行 ML 模型，并将模型的预测输出应用到企业系统，从而制定更加明智的决策。