【我們為什麼挑選這篇文章】如何讓用戶更方便、讓服務更迅速是這科技世代的共同目標。而 AI 人工智慧更在當中扮演至關重要的角色——大數據資料庫的知識背景、趨近於真人的服務。
而文章中，我們將就三個科技大佬 Facebook、Netflix、Amazon 的應用方式，實際了解他們如何使用 AI 技術。（責任編輯：楊侑陵）
AI 技術作為科技領域的頭條新聞，雖然其發展多應用在智慧型手機與應用程式上，但就發展趨勢來看，AI 也廣泛觸及不同行業。以下就 Facebook、Netflix、Amazon三家大公司的 AI 應用技術特別介紹：
Facebook 的菜單驅動 Bots（聊天機器人）
與客戶在線互動一直都是件十分耗人力、但又不能不做的工作。美國銀行、Uber、Fandango 以及 Taco Bell 這些公司都使用 chatbots 與客戶互動，甚至全流程都是基於 SMS 的機器人服務。但就效果而言，機器人與真人服務依然有著差距。因此，Facebook 利用 AI，在客服服務的基礎上改進。
在 Facebook 開發者大會 F8 上，Messenger bots 宣布更新：在登錄界面加入新標籤 Discovery，幫你主動搜索、發現各種特色和功能的聊天機器人 Chatbot
Facebook Discovery 的口號是：直接連接各種生意、地點和服務。這個需求驅動的 bots 除了更快捷、交互性更強之外，它也可以更主動地滿足用戶的需求，更貼近與在線客戶互動的目標。
Netflix 的推薦引擎
Netflix 的推薦引擎結合技術案例與商業模式，遠比你想像中的還要聰明。據消息透露，這個月 Netflix 會推出重大變革，這個變革就在智能搜索上。目前，Netflix 推薦引擎可以根據大量資料庫來確定用戶想要觀看的內容，並智能推薦給你。
此前，Netflix 放出消息，擬發行債券融資 10 億美元，以佈局內容生態。同時，它也與中國媒體愛奇藝達成合作。隨著用戶群越來越大，用戶的精準化推薦也是未來發展的方向。
正如 Kevin Kelly 在《Inevitable》一書中寫道：「Netflix 的推薦系統有一個 300 人的團隊，並擁有 1.5 億美元的預算，但他們解決的是一個價值 10 億美元的問題。」
Netflix為 用戶解決了「應該看什麼」的問題，且未來搜索引擎的大數據還能有更大的發揮空間。對於其他公司而言，考慮如何利用大數據的系統來更好的解決與用戶之間的通點，並複制這種模式，正是他們應該學習的地方。
Amazon 的分析系統
Amazon 的分析系統正在從情報收集系統轉變為預測系統。目前，Amazon 的在線分析類似店內人力銷售助理。它關注並收集你感興趣的內容，並模仿店內的銷售員，智能化的推薦你商品。然而，預測系統的優勢在於預測到更精準的需求。它甚至可以預測到你喜歡什麼樣的背包材質。
以往，互聯網僅能通過後設資料來進行分析，然而在新的分析系統中，它們不再單一依靠後設資料，而是使用「眼睛」系統。Amazon 的 Rekognition 或者是 Google 的 Vision 都可以根據機器學習的方式更快速、有效的發現你的購物偏好。除了預測之外，它們也在學習如何有效把產品賣給用戶。
總結來說，雖然很多學者表達了對於人工智能的擔憂，但就上述大公司對於 AI 的使用技術，已經表明 AI 人工智慧的確能給優化商業模式。
（本文經合作夥伴 36 氪授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為《大公司如何使用AI技術，來自Facebook、Netflix、Amazon的三種模式》；圖片來源： maxpixel, CC Licensed）
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