機器學習是這一代人常用的技術之一。它擁有各種各樣的能力，可以使跨行業的業務變得更好。機器學習從被認為是一種利基技術開始，如今在各個行業的公司中都得到了越來越多的采用。

　　從全球的角度來看，品牌正在利用機器學習來加速創新和改善客戶體驗。例如，耐克使用機器學習進行個性化產品推薦。在餐飲業，Dominos使用機器學習技術保持10分鐘或更短的披薩送貨時間。另一個廣泛使用的例子是，汽車巨頭寶馬(BMW)如何使用機器學習來分析來自車輛子系統的數據，預測汽車零部件的性能，并建議何時應該對其進行維修。

　　在2020年，機器學習成為科技公司的優先事項，以實現收入增長，同時降低成本。2021年，這些公司正在探索這項技術的許多成熟應用。有些技術組織已經在許多領域運用這項技術，如過程自動化、客戶體驗和安全性。

　　按照持續增長的趨勢，這五個行業可能會在2021年采用機器學習來改變其業務流程。

　　醫療業

　　冠狀病毒全球流行病突出了投資和優化醫療系統的重要性。機器學習被認為是十分有希望的技術，它使醫療提供者能夠生成大量數據，以進行深入的臨床決策。機器學習還可以在藥物發現方面實現巨大的過程，減少長時間的發現和開發時間，并降低總體成本。它還可以改進醫療交付系統，以在低成本下提高醫療的整體質量。在未來，機器學習有望成為臨床試驗的關鍵部分。包括醫藥和生物技術產業在內，機器學習將在各個方面產生巨大影響。

　　銀行和金融部門

　　銀行業已經看到許多先進的機器學習用例，特別是在欺詐檢測和自動化過程方面。機器學習應用將在交易、投資建模、風險防范和客戶情緒分析等領域進行積極探索。隨著各國將數字交易作為其主要支付模式，機器學習將預測分析結合起來，在幫助金融公司提高整個交易生命周期內的交易效率方面發揮關鍵作用。銀行和金融機構還將使用機器學習技術定制其銀行產品和產品，以在競爭環境中保持更新。

　　媒體娛樂業

　　亞馬遜、Netflix等媒體巨頭近日已經普及了基于數據的內容消費渠道。當全球大流行最初受到沖擊時，對新消費模式的需求也在增長，企業不得不利用他們的人工智能和機器學習能力為客戶創造價值。在這個過程中，無論是開發更好的推薦引擎、提供超目標服務，還是實時呈現十分相關的內容，機器學習對于媒體和娛樂行業都將是至關重要的。預測建模對于及時與客戶溝通、預測客戶未來需求、進行良好投資也將是關鍵。

　　零售和商業

　　由于冠狀病毒的流行，零售業出現了巨大的變化。這流行病破壞了該行業的許多傳統做法，機器學習已成為變革的關鍵推動者。從實體店或電子商務公司的角度來看，機器學習有助于該行業重新創造供應鏈、庫存管理、預測用戶行為和分析趨勢。動態定價是一種關鍵的機器學習應用程序，它幫助零售商在競爭市場中茁壯成長。

　　制造業

　　物聯網設備已經淹沒了這個行業，而且它只會增加。機器學習對于彌合大量數據造成的差距至關重要。它將作為行業的基石，同時還將提供自動化、數據連接、實時錯誤檢測、供應鏈可見性、倉儲效率、成本降低和資產跟蹤。將傳統的過程放在一邊，機器學習將有助于在未來幾天的創新和效率。