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来源：VentureHarbour
作者：Aaron Brooks
本文版权归“VentureHarbour”所有，由九枝兰进行编译
人工智能与机器学习如今在科技领域占据着主导地位，你只需要看看谷歌和亚马逊等公司在这些技术上的投资有多大, 就能知道这项术在我们未来的生活中将扮演大的角色-无论是职业领域还是个人生活领域。然而, 围绕新兴技术总是有很多炒作 (如果你还能称它为新兴技术的话), 这些炒作有时会让我们很难搞清楚真实的进展究竟如何。这里汇编了50项营销AI和机器学习的统计数据，希望用简明的数据帮助您了解真实的进展。
“到2020年，企业与消费者的交互85%将会在没有人类参与的情况下进行” ---- 来源：Gartner
“61%的营销人员表示，人工智能是他们数据战略中最重要的部分” ---- 来源： MeMSQL
“80% 的商业和技术领袖表示AI已经在提高生产效率” ---- 来源： Narrative Science
“当今的人工智能技术可将业务生产率提高40%” ---- 来源： Accenture
“97% 的智能手机用户在使用AI语音助手” ---- 来源： Creative Strategies
“智能语音是当下世界增长最快的技术细分领域” ---- 来源： canalys
“《**邮报》AI写手(Heliograf) 在里约奥运会和2016年美国总统选举期间撰写了850多篇报道” ---- 来源：The Washington Post
“机器学习在唇语阅读上比人类更准确（在受控环境下）” ---- 来源：statbot.co
“当采用了人工智能时，49%的消费者愿意更频繁地购物，而34%的人愿意花更多的钱” ---- 来源：PointSource
“员工超过10万的大型企业最有可能拥有 AI 战略，但目前，他们之中只有50%的有” ---- 来源： MIT Sloan Management Review
十“2017年, Netflix 通过使用机器学习为用户做个性化推荐, 节省了10亿美元” ---- 来源： Statwolf
“早期AI使用者中，30%已经取得显著经济效益，53%取得还不错的经济效益” ---- 来源：Deloitte
“到 2020年, 全球有30% 的公司将销售过程中至少一个环节使用 AI” ---- 来源：Gartner
“到 2020年, 人工智能将消除180万个就业机会, 但同时创造230万个就业机会” ---- 来源： Gartner
“营销人员每周浪费了5小时36分钟试图改进他们的数据流程，可结果通常是失败” ---- 来源：Research from Callcredit
“41% 的消费者相信AI 会改善他们的生活” ---- 来源： Strategy Analysis
“到2035年，AI 将使企业盈利能力提高38%，并且将创造14万亿美元的额外收入” ---- 来源：Accenture
“20% 的管理层已经在使用机器学习” ---- 来源：McKinsey
“Monster. com上最受欢迎的三种技能是机器学习 (ML)、深度学习和自然语言处理 (NLP) ” ---- 来源：Towards Data Science
“到 2020年，57%的消费者将青睐这种公司：在消费者第一次接触公司之前就知道消费者的需求” ---- 来源： Salesforce’s 2016 Connected Customer report
“72% 的企业领袖表示, AI 可以让人类专注于更有意义的工作” ---- 来源：PWC
“高管们正在通过 AI 减少重复的工作, 如文件整理工作 (82%)、日程安排 (79%)和工时表 (78%)” ---- 来源：PWC
“高管们认为AI个人助理（占比31%）和AI数据分析（占比29%），会对他们的业务产生最大的影响” ---- 来源：PWC
“61% 的拥有创新战略的公司正在使用 AI 来甄别新的机会” ---- 来源：Narrative Science
“44% 的消费者甚至没有意识到他们已经在使用 AI 平台” ---- 来源： Pega
“43% 的千禧一代将会为人机结合服务买单” ---- 来源：PWC
“亚马逊把‘点击到发货’时间缩短到15分钟” ---- 来源：Wolfstat
“到 2020年, 90% 的汽车将接入互联网” ---- 来源：LinkLabs
“有44% 的组织担心, 他们在实施 AI 方面如果太慢就会输给创业公司” ---- 来源：Microsoft
“到 2019年, 40% 的数字转型计划--以及100% 的物联网计划--将得到 AI 功能的支持” ---- 来源： IDC FutureScapes 2017
“到 2020年, 由数据洞察驱动的企业每年将从不那么善于利用数据的同行那里抢走1.2万亿美元的收入” ---- 来源： Forrester Predictions 2017: Artificial Intelligence will Drive the Insights Revolution
“自2000年以来, 活跃的 AI 创业公司增加了14倍” ---- 来源：Stanford University
“84% 的企业认为投资 AI 将会创造更大的竞争优势” ---- 来源：Statista
“目前，87% 的 AI 采用者们表示, 他们正在使用或考虑使用 AI 进行销售预测和提升电子邮件营销” ---- 来源：Statista
“人工智能领域的投资在2020年的增速将超过300%” ---- 来源： Forrester
“已经有80% 的企业，计划在2020年之前通过 AI 服务客户” ---- 来源：Oracle
“67% 的人期望通过消息App与企业交谈” ---- 来源： Chatbots Magazine
“如今，40% 的成年人每天至少使用一次语音搜索” ---- 来源：Location World
“30% 的市场领先公司可以通过 AI 提高他们的收入” ---- 来源：Gartner
“到 2020年, AI 技术将出现在几乎所有新的软件产品中” ---- 来源：Gartner
“只有17% 的电子邮件营销人员考虑采用AI” ---- 来源：Econsultancy
“到 2020年, 20% 的人力资源会专门用来做神经网络处理相关工作” ---- 来源：Gartner
“今年将有40亿台设备搭载 AI 内置的语音助手” ---- 来源： IHS Markit
“AI 可以防止86% 的网络攻击和安全威胁” ---- 来源：MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory
“到 2019年, 创业公司会在采用颠覆性商业解决方案驱动AI经济发展方面超越亚马逊、谷歌、IBM 和微软” ---- 来源：Gartner
“45% 的用户更喜欢把聊天机器人作为咨询产品服务的主要沟通方式” ---- 来源： Grand View Research
“在使用聊天机器人上，33%的消费者喜欢，19% 的人不喜欢, 48% 的消费者无所谓” ---- 来源： BI Intelligence
“75% 的高管表示, 在未来三年公司将积极部署AI” ---- 来源：The Economist Intelligence Unit
“与2016年相比, 执行官们打算在认知计算方面多花费300%” ---- 来源：Forrester
“只有20% 的高管认为他们的数据科学团队已经为 AI 做好了准备, 与此同时有19% 的高管根本没有数据科学团队” ---- 来源：SAS
机器学习就在这里。并且还将就在这里——这一点毫无疑问。至于人工智能，事情要复杂一点，因为这项技术还有很大的成长空间。未来10年(甚至更长时间)，科技公司将大举销售人工智能产品，但它们不会全都那么智能。营销人员需要知道，现阶段的营销人工智能，本质上是综合利用机器学习和自动化，来分析数据、获得相关性洞察，比人类更快或者分析远超人类所能的大规模数据。
对于那些希望充分利用数据、创建高效工作流和提高生产率的公司来说，使用该技术已然必须。不过有一点，人工智能还不能（或许永远也不能）制定高度创造性的决策或预判复杂的情绪响应。人工智能可以接管营销人员需要花费大量时间精力处理的琐碎、重复、枯燥且易出错的工作。这样我们就可以有更多时间投入到创造性的工作中、产生更大的业务价值。
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6. 传播封建迷信，主要表现为：
1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病；
2)求推荐算命看相大师；
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询；
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