银行、零售和电信
* 潜在客户和合作伙伴
* 客户满意度指数(基于关系、交易、营销活动等)
* 欺诈、浪费和滥用索赔
* 预测信用风险和信誉
* 营销活动的有效性(比如提议被多少人接受了?被多少人拒绝了?有没有决定性的影响因素?
* 交叉销售和建议(例如，电商网站告诉你“购买这个产品的消费者同时也购买了那个产品”)
* 联络中心(帮助客服代表在与客户的通话中获取相关数据)
医疗保健和生命科学
* 扫描、筛选和生物识别
* 基于混合成分的药物
* 基于症状、患者记录和实验室报告的诊断和补救
* 根据药物、患者、地理位置、气候条件、过往病史、食物摄入等数据的AECP(不良事件病例处理)情景。
一般
* 文字或语音书写识别
* 调试、故障排除和解决方案向导
* 过滤垃圾邮件
* 短信和邮件分类或建议
* 支持问题并丰富KeDB(知识错误数据库)
* 朋友和同事推荐
* 无人驾驶，通过构建人工智能和算法
* 图像处理
安全
* 手写、签名、指纹、虹膜/视网膜识别和验证
* 人脸识别
* DNA模式匹配
