机器学习和人工智能技术是近年来最热门的信息技术，对资本的吸引力也与日俱增。根据麦肯锡最新的报告《人工智能：下一个数字化前沿阵地》，2016年全球人工智能技术领域获得了260-390亿美元的投资，是三年前的三倍。
虽然投资人工智能技术的风险投资机构数以千计，如过江之鲫，但是并非所有的投资机构都热衷于自动驾驶和智能家居等长线“期货”技术，一些聪明的投资者和观察家们更青睐那些能够快速产生商业价值的机器学习和人工智能技术应用，例如下面这五个领域：
一、个人智能助理：消灭繁冗无聊的工作
每天，我们的大量时间和精力都被浪费在了一些既不重要也不紧迫，或者紧迫而不重要的琐事上。
Siri、Cortana和Google Assistant等人工智能助理技术已经为我们展现了全新的人机交互方式。来自谷歌的创业公司Dialogflow将这种自动化提高到一一个新的水平：利用机器学习和人工智能技术开发对话界面，能够领会用户的意图和需求，例如发送5000份会议邀请，或者预订两个城市之间的机票，或者回答客户的简单问题。
以Dialogflow为代表的人工智能创业公司致力于用人工智能技术来高效处理繁冗事务，为用户节省大量时间和精力，这也是未来人工智能技术的热门投资领域。
二、智能销售助理：商业离散数据（情报）采集处理
如今企业的运营严重依赖数据，大型企业的数据消耗量更是惊人，随着社交网络的普及，如今可用数据的膨胀速度惊人，已经超出了普通个人的处理能力，这就到了人工智能显现威力的时候。例如创业公司Elucify的人工智能技术能帮销售团队自动更新联系人信息。Elucify会采集网络上有关的“离散”数据，比对后自动做出必要的更新。
三、智能安全：用分布式数据处理对抗网络攻击
在数据泄露泛滥的网络安全新形势下，企业往往需要将内部数以TB计算的数据与外部数据进行对比，这在过去是一件艰苦卓绝的工作，但机器学习和人工智能技术能够出色地胜任。
安全技术创业公司Vectra Network利用人工智能技术来对比企业内部和外部网络数据的方法来自动完成网络攻击的侦测。类似的公司还有RiskSense，一家主动式网络风险管理公司也利用机器学习和人工智能技术来自动化处理数据。
四、敏捷开发的智能化：动态数据处理
过去50年，所有工商管理教科书中都会用较大篇幅讲述如何提高企业员工效率，但达成这个目标有一个重大障碍，那就是每个员工的独特个性和行为/工作模式。
在敏捷开发、DevOps时代，人工智能技术将在提高员工效率方面大显身手。
创业公司GitPrime利用代码数据来发现软件工程师最高效率的工作模式，这些复杂的模式能够帮助企业行动更加迅速，快速对需求做出反应。过去，在数百万行代码中分辨个人痕迹和影响是一个不可能完成的任务，但是机器学习和人工智能技术却能轻松胜任。
也许在不远的将来，那些开发人工智能技术的工程师们，也将被自己的孩子——人工智能技术批评指导。
五、安全生产
顶尖的工业系统将整合人工智能机器人、3D打印和人类监督。这些智能工业系统。工业自动化领导厂商Rethink Robotics开发的互动个机器人系统由AI人工智能系统驱动，不但能够节省成本，还能提高企业生产效率，同时还能为工人提供一个更加安全的工作环境。危险的制造业工作岗位都将被机器人取代。
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