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在现代，似乎全天下的人和设备都连网，预测到2020年入网活泼的智能手机用户会打到60亿，其他设备毗邻到达500亿。
我们通过客户的信息来供应本性化体验，同时能更好的行使人们的时间和注意力，在这一方面上，我们取得了长足的提高。然而，相关性是数字经济的泉币，因此它不敷以再继续供应更加本性化的客户体验，这些它必要变得更智能和疾驰，而且要在精确的情况中。
在过去的几年中，打胎智能（AI）和呆板学习领域的取得了伟大的提高，我们已经看到了显现了新型的AI应用法式被用来改善用户服务和其他领域的用户体验。例如，由AI支持的谈天呆板人可以答复用户提出的各种领域的问题。AI在为用户供应下一代本性化体验中的作用至关紧张。作为用户体验的导体的AI，营销人员必需好好看待才气取得成功。
下面将先容对AI下一年中的主要预测
1、协助发现隐藏的机会来改善用户体验
阐发从各种客户打仗点天生的当天的内容量，这就发生了一个独特的挑衅，必要复杂的手艺来解决。跟着内容源的数量和种类络续扩大，开发新的阐发方法的需求也在增加，包含开发新的算法和方法以进步性能并实现更高条理的阐发。
AI能够行使云扩展和非传统的内容阐发来获得并组织这个络续增长的看似稀罕的信息鸠合。呆板学习能够找到其他体系找不到的更深条理的数学关系。它还能够一连络续的重新评估效果，用来忽略新的内容的“噪音”，并把注意力放在真正更新的、紧张的行为上。AI能够支持内容阐发，提示我们存眷的紧张事情——为我们供应改变的契机，包含：
填补那些客户必要更多服务处所的空缺
转移资源以进步效率
改变流程以满足预计的增长需求
此外，AI还能够帮忙企业毗邻客户的汗青需求，辨认其转变趋势，并在发现新的用户行为时提醒。
2、辨认新兴行为并主动适应
预测将来是艰巨的，似乎总是有意想不到的副作用发生。打胎智能能够通过以分歧的方式阐发内容而且评估替换方案来预测用户的行为，最后为企业供应最佳的买卖路径的建议。
回首现有的汗青内容，AI支持的应用法式能够找到“this-then-that”模式，来对您如今买卖产生的事情进行排序。通过有效地使用您本身的内容来天生行为模型，体系能够根据您的公司之前对雷同前提下的反应做出预测.。
通过对预测效果的跟踪，AI的反馈回路使得模型变得更好更靠得住。由于能够预测的替换行为，当前内容转变后快速改变，我们将在2017年为用户供应更疾驰的产物和服务交付。
3、扩展超本性化的用户体验内容
现代永远毗邻的客户乐意为那些为了供应本性化体验再迈一步的公司供应机会，上下体裁验将本性化体验提拔到一个新的程度。例如：清楚你的tu用户在哪里，在某个时间点在做什么而且相应的调整信息，供应服务或者交互。
如今，用户对公司所供应的预测性的体验的期望越来越大。AI正在协助公司满足这些期望。丰富的可用内容将发生更好的呆板学习的模型，到达更高程度的性能和可预测性，最终会改进客户体验。
在将来，我们期待用户体验体系能够像人类一样复杂并拥有协作功能。想象一下，体系能够辨认一个重复的机械任务并完成它，或者能够校准任何能让这个任务完成的方法，并自动保举最有效的方法。
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