1. 自然语言生成
自然语言生成是人工智能的一个分支领域，是将数据转变为纯英语文本的一个软件处理过程。这门技术可以模仿人类分析专家的口吻编写一个故事。自然语言生成是被各大企业采用的技术中发展最迅速的一个， 它有多个用例，但最适合的用例还是时间密集型数据分析的自动化和报告场景。
人们一直以来通过数据传达想法。然而，由于数据大爆炸的来临，需要分析和解析的数据呈指数级增长，导致企业不得不寻求创新方式来满足客户需求和缩减成本。
人们发现，机器可以将数据编译，转换为人们可以理解的想法，并能保证数量和准确度。机器编译的方式尤其细致，当一台机器把常规分析和通讯任务自动化时，生产力将提高，让员工可以把精力放在创造更高价值的活动上。
2. 智能设备
智能设备是我们日常生活中用到的物件，但由于添加了智能芯片，使其具备了高级计算能力。智能设备可以在网络远程或者非常小的端点上工作，尽管体积可能很小，但却具备足够的数据处理能力，不必将数据回传至云。从传感器到电冰箱到可穿戴设备，它们都具备运行自主工作的能力。
我们可以将各种智能设备结合，在一个空间里创造一个智能设备集合体，比如智能家和智能大楼，设备的处理和空间也都可以自动化。我们将智能设备运用到几乎任何行业里，不管是制造业还是健康行业，因为智能设备能提高效率并优化运营。
3. 虚拟客户服务
虚拟客户服务，也叫做聊天机器人，它使用人工智能帮助客户，进行客户服务和技术问题的支持，就好像是虚拟世界里的人工客服。虚拟客户服务还可以在人类客服为客户提供现场支持时提供有帮助的上下文信息。这么做将减轻人类客服的工作量，帮助客户在前端获得自助客户服务。
假如你曾前往帮助中心询问订单情况，修改密码或预定预约，很有可能你遇到的是虚拟客服。
然而虚拟客服和聊天机器人还是有些不同。举个例子，假如你需要取消订单，聊天机器人将在知识库里搜索关键词“取消订单”，然后发给你一篇关于如何取消订单的文章。而虚拟客服不同，它将询问你的订单编号并自动为你取消订单，甚至有可能建议你改换成购买其它商品。
虚拟客服将能及时解决客户的问题，大大减少人工客服的工作时间。人工客服不需要将时间花在进行常规回复上，而是有时间帮助客户解决更复杂的问题。
4. 语音识别
系统将人类语音转换成书面格式，叫做语音识别。尽管经常和声音识别混淆，语音识别的重点是将语言从口语的形式转换成书面形式，而声音识别仅用来识别一个说话者的声音。
语音识别使用声音和语言建模算法，声音建模代表语言和声音信号的语言单位之间的关系;语言建模将单词序列与声音匹配，帮助区别听上去相近的单词。
企业使用的最常见的一种语音识别应用包括在手机上的语音识别。举例来说，个人可以使用智能手机的这个功能进行外呼、语音到文本的处理、语音拨号和语音搜索。智能手机用户可以利用语音识别功能，不用低头看手机上的信息，就能回复信息。苹果手机上的语音识别还与别的功能关联，比如键盘和Siri。如果用户添加了第二个键盘输入语言，它们就能使用该语言的语音识别功能(只要在激活语音识别时在键盘上选择第二语言。假如要使用Siri,用户需要变更语言设置。)
5. 增强现实
是一种现实世界的虚拟增强版，利用技术实现视觉、声音和其它感官刺激的数字增强。越来越多的公司，尤其是移动计算和业务应用领域的公司开始采用增强现实。
增强现实的一个主要目标是突出实际世界中的某个具体特征，提高人们对这个特征的理解，从而衍生出智能和可用的洞见，并在实际运用中使用。这些大数据可以帮助公司做出更好的决策，并获得关于消费者消费习惯和其它行为的洞见。
