市場研究與咨詢顧問公司Gartner預測，2018年全球和人工智能（AI）相關(guān)的商業(yè)價值總計將達1.2萬億美元，較2017年增加70%。到了2022年，人工智能相關(guān)商業(yè)價值估計將達到3.9萬億美元。

Gartner的人工智能相關(guān)商業(yè)價值預測，是以所有Gartner涵蓋的研究領域中的垂直產(chǎn)業(yè)為調(diào)查對象，評估企業(yè)整體人工智能商業(yè)價值。人工智能的商業(yè)價值有三種不同來源：顧客體驗、新增營收和降低成本。

顧客體驗：對間接成本有正面或負面影響。人工智能技術(shù)要大范圍普及、完全發(fā)揮潛力并提供價值，顧客體驗是必要先決條件之一。

降低成本：降低生產(chǎn)、提供新產(chǎn)品或既有產(chǎn)品及服務時產(chǎn)生的成本。

新增營收：增加既有產(chǎn)品與服務的銷量，和/或在現(xiàn)狀以外創(chuàng)造新的產(chǎn)品或服務商機。

Gartner研究副總裁John-DavidLovelock表示：“未來10年人工智能肯定會成為突破性創(chuàng)新程度最高的技術(shù)類別，主要是因為運算能力與數(shù)據(jù)的數(shù)量、速度與多樣性都大有進展，加上深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）的技術(shù)提升。從2017到2022年期間，企業(yè)獲得人工智能增強（AI-enhanced）產(chǎn)品及服務最主要的來源，將會是擅長解決單一需求的利基型解決方案。企業(yè)決策者將從數(shù)以千計從事專門領域的特定人工智能增強應用程序供貨商中，選擇推動相關(guān)產(chǎn)品的投資?！?/p>

目前人工智能商業(yè)價值呈現(xiàn)新興技術(shù)最常見的S型曲線成長模式。2018年全球人工智能相關(guān)商業(yè)價值的成長率預估為70%，但在2022年成長將趨緩。整體而言2020年后成長曲線將趨于平穩(wěn)，造成未來幾年將出現(xiàn)低成長率。

全球人工智能相關(guān)商業(yè)價值預測（單位：10億美元）

Lovelock指出：“在人工智能發(fā)展的前幾年，顧客體驗是主要的商業(yè)價值來源，企業(yè)發(fā)現(xiàn)在使用人工智能技術(shù)提升與顧客互動的商業(yè)價值，目標是增加客數(shù)和留客率。緊追在顧客體驗之后的是降低成本，運用人工智能來提升企業(yè)流程效率，藉此改善決策并推動更多任務的自動化。不過到了2021年新增營收將成為主要商業(yè)價值，企業(yè)將利用人工智能來增加既有產(chǎn)品及服務的銷售，并為新產(chǎn)品及服務發(fā)現(xiàn)商機。因此就長期來看，人工智能的商業(yè)價值在于新增營收的可行性。”

若以人工智能的種類細分其商業(yè)價值，決策支持/擴增（如深度神經(jīng)網(wǎng)絡）將占2018年全球人工智能相關(guān)商業(yè)價值的36%。到了2022年，決策支持/擴增將超過所有其他種類的人工智能項目，占全球人工智能相關(guān)商業(yè)價值44%。

Lovelock認為：“深度神經(jīng)網(wǎng)絡讓企業(yè)組織能進行數(shù)據(jù)挖掘（datamining）并辨識其中模式，范圍遍及尚未量化或分類的大型數(shù)據(jù)集，藉此打造能把復雜輸入分類并導入傳統(tǒng)程序系統(tǒng)的工具。這讓決策支持／擴增運算法能直接處理過去需要人工分類的信息。這些功能對企業(yè)組織推動決策和互動流程自動化的能力有極大影響。這種全新層次的自動化功能可降低成本及風險，如透過提升精準目標（microtargeting）、市場區(qū)隔、營銷和銷售來增加營收?！?/p>

虛擬代理（virtualagent）讓企業(yè)組織能降低人力成本，因為它們能取代電話客服中心一些簡單的需求和任務，協(xié)助柜臺和其他人工服務，同時將較復雜的問題移交給真人代理。它們還能為營收帶來提升作用，例如金融服務業(yè)的機器人理財顧問或電話客服中心的進階銷售（upselling）。作為虛擬員工助理，虛擬代理能協(xié)助排定行事歷、行程和其他行政工作，讓員工有時間去做更多附加價值的工作，和/或減少對真人助理的需求。2018年代理工作占全球人工智能相關(guān)商業(yè)價值46%，但隨著其他種類的人工智能成熟并開始貢獻商業(yè)價值，到了2022年占比將降到26%。

自動決策系統(tǒng)會使用人工智能自動執(zhí)行任務或優(yōu)化商業(yè)流程。它們特別有幫助的領域包括于語音文字轉(zhuǎn)換、手寫格式或圖像的處理，以及將其他傳統(tǒng)系統(tǒng)還無法存取的豐富數(shù)據(jù)內(nèi)容分類。由于企業(yè)環(huán)境中充斥非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（unstructureddata）和歧義（ambiguity），決策自動化一旦成熟，將為企業(yè)組織帶來極大商業(yè)價值。2018年決策自動化只占全球人工智能相關(guān)商業(yè)價值2%，但到2022年將增至16%。

智能產(chǎn)品占2018年全球人工智能相關(guān)商業(yè)價值18%，但隨著其他基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的逐漸成熟，并取代智能產(chǎn)品對商業(yè)價值的貢獻，到2022年將縮減到14%。智能產(chǎn)品內(nèi)建人工智能，通常以云端系統(tǒng)的形式，整合來自多種系統(tǒng)與互動的用戶偏好相關(guān)數(shù)據(jù)，它們能了解用戶及其偏好，藉此提供超個人化（hyperpersonalize）的體驗并提升參與感。