为了获得更广泛的数据分析和数据理解，提高内部、外部流程效率，对用户有更好的理解，增强自身竞争力。越来越多的公司实施机器学习战略。

编译：T客汇  卿云

最近，MIT技术评论定制和Google Cloud完成了一项名为《机器学习：竞争优势的新探索》调查，发现：

●2017年50%的公司希望通过机器学习可以更好的理解客户

●48%的企业认为机器学习能够增加自身竞争力。

●未来机器学习的几大应用有自动化代理/机器人（42％），预测计划（41％），销售和营销目标（37％）还有智能助理（37％）。

报告关键观点如下：

如果公司正在使用机器学习，你想从中获得什么？

采用机器学习的公司，其中50%是为了寻求更广泛的数据分析和数据理解，如此能增强其核心业务。46%是为了增强企业优势提高竞争力，45%是为了更快的数据分析能力以及敏锐的洞察力；44%是为了提高研发能力，希望藉此推出新一代产品。

如果你的公司使用机器学习，你从中已经得到了什么？

正在使用机器学习的公司中，45%是为了更广泛的数据分析和数据理解。只有35%的公司是为了更快速的数据分析和敏锐的洞察力，除此之外也为了开发新一代产品而增强研发能力。下图比较了企业从机器学习中获得的好处。机器学习潜力的主要因素之一是面向服务的框架，这个框架通过设计同步实时消耗数据，但是无需移动数据。enosiX正在迅速成为这一领域的领导者，专注于同步实时Salesforce和SAP集成，使公司对数据有更好的理解，提供可衡量的优化意见。

2017年你的IT预算中有多少是专为机器学习的？

采用机器学习的公司中有26%公司在机器学习领域的投入超过了其用预算的15%。79%受访者正在投资机器学习。下图展现了调查期间2016年后期和2017年前期IT预算中机器学习的分布情况。

如果你的公司计划使用机器学习，你想从中寻求什么？

2017年50%的公司计划采用机器学习是为了更好的了解用户。48%是为了增加公司优势提高竞争力。45%是为了更广泛的数据分析和数据理解。下图是企业希望从机器学习中所获的收益。

自然语言处理（NLP）（49％），文本分类和挖掘（47％），情感/行为分析（47％）和图像识别、分类和标记（43％）是如今机器学习领域使用的前四大项目。目前正在进行的其他项目包括建议（42％），个性化（41％），数据安全（40％），风险分析（41％），在线搜索（41％）以及本地化和制图（39％）。 未来机器学习的最大用途包括自动化代理/机器人（42％），预测计划（41％），销售和营销目标（37％）以及智能助理（37％）。

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