人工智能（AI）的最新进展使得这项技术在日常使用中更加普及，将AI推到了几乎每个行业的前沿。高管们想知道如何利用AI来优化和简化运营、发展业务并增加收入，员工们则想知道AI如何使他们的工作更容易。但是随着AI的普及，对AI的理解和误解也随之增加。

组织领导者经常讨论如何明确表达AI、机器学习（ML）和数据科学（DS）之间的核心区别，以制定如薪资、部门以及资源分配等方面的战略。然而，有时他们并不理解每种技术之间的微小差别，因此很难制定战略。

建议软件即服务（SaaS）和电子商务公司专注于AI战略，但并没有告诉他们为什么或具体是什么意思。

了解您所要完成的任务的复杂性将决定公司需要投资的领域。快速概述每个领域的核心差异，并为其最佳利用方式提供更好的背景信息将是有帮助的。

因此，让我们从客户服务和客户体验的角度来看这三个领域——因为归根结底，满意的客户推动着我们所有的业务。

人工智能

AI技术让机器能够执行任务、解决问题，并发掘人类通常难以想到的创造性解决方案。过去，人们需要编写报告和分析指标来推动业务前进，但现在AI正在提取关键信息。它不仅分析有关渠道的高级指标，还分析数十亿数据点，确定业务应该投资的核心客户档案和渠道。

AI可以综合消费者模式，预测客户需求并在问题成为大问题之前识别小问题。例如，AI可以提醒健身产品公司其跑步机的WiFi连接断开，或者通知一家杂货连锁店在某个城市过早关门导致重大收入损失。AI提供了详细的信息，使产品经理和客户服务高管能够以6到7倍更快的速度解决问题，从而产生更有效的客户体验，增强客户忠诚度，对公司的底线产生直接的、重大的积极影响。未来，AI将根据客户行为信息来指导供应链和收入决策。

这些洞察力适用于每个与客户有关系的团队，销售团队和收入运营团队都可以使用它们。每个人都将依赖于AI的预测建模。

机器学习

机器学习是一种将AI方法结合起来创造、解决和完成过去只能由人类完成的任务的技术。ML技术使计算机系统和机器能够从数据中学习模式和分类，而无需人类的输入。虽然在有人类监督的情况下进行，但人类不需要参与这个过程或者标注和标签化客户数据。

ML技术可以帮助公司根据客户的购买行为、人口统计和其他因素来区分客户群体。该技术可以利用这些信息，通过提供个性化体验更有效地定位客户，其中产品推荐是最常见的应用之一。

电子商务公司使用机器学习推动财务算法，帮助客户更快速、高效地购物。当在线商店向您推荐您不知道需要的产品时，机器学习就发挥了作用。机器分析了您以前的购买决策，并“知道”您可能会将另一个商品添加到购物车中，从而增加了您的访问价值。

随着AI消除了静态数据中的可行建议，机器学习将成为从客户体验角度退出的技术。机器学习也在欺诈检测方面非常有用，识别模式以在发生之前阻止违规行为，从而提高公司和客户的安全性。

选谁？AI、ML还是数据科学？

如果您的公司需要依赖AI、机器学习或数据科学来解决问题，那么需要先遵循一个基本原则：明确识别您需要解决的最重要任务，据此来制定决策。

对于简单、直接的任务，数据科学通常是最好的选择。如果您想寻求更复杂的方法来提高客户体验，那么可以考虑使用机器学习。但如果您的目标是真正预测客户需求和未来的消费者行为，或者自动化客户服务操作，那么使用AI将为您的公司带来最好的结果。