說起人工智能，人們第一時間會到、流程、機器人等等。其實，人工智能正在逐漸或已經被運用到企業發展的各個層面。nEqual 首席產品官兼總裁 任佩禹 說道：“目前 AI 在國內的發展基本還停留在感知智能拓展及認知智能嘗試階段，仍然面臨著諸多挑戰。在使用場景方面，結合現有技術的局限性及企業實際業務需要，最重要的是選擇企業最適用的人工智能落地場景。另外，人工智能的應用還需要 IT、業務部門的通力配合，企業內部組織架構若過于臃腫、僵化、跨部門協作障礙較多也不利于人工智能真正落地。大數據是人工智能應用的基礎，在算法逐漸通用、使用成本降低的情況下，誰有好的數據資產，誰的模型就有好的輸出。企業需要不斷積累和夯實自己的數據基礎，真正像管理資產一樣管理數據。此外，人才也是個重要的問題，企業需要即懂技術又懂業務的復合型人才，才能發揮人工智能最大的價值，是業務到技術的橋梁。”
nEqual 數據智能需求層次理論 nEqual Data Intelligence Needs(簡稱 nDIN 理論)將企業對于數據的管理和應用分為5個層級：基礎架構、數據安全、數字化決策支持、數據激活與應用、人工智能。正如馬斯洛需求層次理論一樣，自我實現需求是人類本身對于自己有著較高境界的實現需求，而在互聯網快速發展的環境中，人工智能是企業的終極目標，企業必須擁有足夠的“裝備”和能力，才能實現智慧商業。
AI 對人類發展有著標志性作用，對企業來說同樣也必不可少，它的價值在于：降低成本。智能客服能夠代替人工客服，減少無效的資源付出;提升企業運營效果和效率。企業可通過大數據及機器學習技術進行更高效、更準確的洞察預測;AI 的最終價值，是讓企業的常規業務高度自動化，讓企業的人力大量向新場景和不確定性問題上轉移，從而使企業能夠發現新的增長點，加速創新。
依靠當前的人工智能技術，企業已經能夠：
1. 依靠語音識別、自然語言處理、計算機視覺等關鍵技術，讓機器能感知、理解更多與消費者的互動，處理之前不能處理的消費者互動。基于這些核心技術，可以實現智能聊天客服、虛擬助理、會話型互動、臉部識別、與消費者用更自然的方式進行自動化的互動;
2. 依靠機器學習中的深度學習、強化學習等關鍵算法，實現非完全信息下的高效決策。深度學習是一個非常高效的分類器，它能幫助我們在更小樣本的環境下，高效發現特征，得到更準確的預測效果。基于此，可以做到大規模的一對一個性化互動、更精準的廣告投放、更好的銷售線索分級、動態的價格及更有效的內容推薦。這些也是現如今 AI 在營銷和消費者運營領域最能規模化落地的場景;
3. 結合上述技術與硬件結合，用機器人、傳感器等方式與消費者進行溝通，比如一體化的服務機器人、各類智能硬件設備在新零售等場景下的應用。
在合適的業務場景下，企業需要結合自身的發展戰略，制定其在人工智能方向必備的能力，對組織架構進行調整，使得技術可以真正落地于業務第一線。那么，企業如何充分具備實現人工智能的“裝備”和“武器”呢？
首先，企業需有數據在線能力。數據是一切決策的基礎，也是 AI 技術根本的物料，如果各業務環節數據都不在線，做出來的 AI 也只能是假 AI，是人的智能;
其次，企業需有數據分析洞察能力。企業需基于數據并利用各項 AI 技術來準確的定義問題進行歸因，從而實現預測，產出商業洞察;
再次，企業需實現閉環優化。讓 AI 得到的洞察結果，能夠真的落到實際應用場景中，并獲取持續不斷的反饋，才能真正發揮 AI 的價值。
nEqual 作為業界領先的大數據科技公司，累積自身在行業內多年的實戰經驗和對新興科技技術的探索，能夠為企業擁有人工智能能力，實現智慧商業充分發揮其巨大的價值。在減少企業資源浪費方面，nEqual Serving 的 Pre-bid 集成功能可支持全平臺設備，以 ID 為精準連接，實現用戶識別、進而對流量進行優先判斷，以實現對特定流量的避投，幫助品牌主“精選”TA 人群，高效觸達目標受眾，最大化品牌 reach，縮小品牌主對單用戶的營銷投入成本。在提高企業效率方面，例如某品牌下屬的多類門店，之前做消費者運營均是基于電話或者表單，以人工方式按模板回復消費者的預定、投訴和回訪需求。nEqual 在過去一年中，在不同的場景下應用 AI 技術接入了客服語音，基于消費者的歷史互動、語音等信息，進行消費者情緒識別和行為預測，把消費者分為潛在、易轉化、易流失等不同群體，并跨渠道提供不同的內容，進行個性化互動和個性化的折扣券發送，最終使得其到店率有顯著提高，投訴后的流失率顯著下降。
就像人的終極需求“自我實現”一樣，企業對數據的終極需求和目的是人工智能，或者說是數據智能化應用。杰瑞·卡普蘭在《人工智能時代》中提到過，人工智能就是讓人類的“未來像過去一樣”。意思是，未來在人工智能的加持下，我們的工作和生活都變得非常簡單和便捷，就像我們祖父的年代，并沒有錢包的概念，而現在的我們有了智能手機也不再需要錢包。
