该报告提供了一些用户案例：解决服务平台问题的分析，RPA机器人的聊天机器人，触发数字工作者的物联网事件，以及将非结构化数据组织成机器人流程自动化(RPA)任务的文本分析。
后者在实际部署方面领0先于四个机器人流程自动化(RPA)类别。
5、提高“可解释性人工智能”的兴趣根据Forrester公司的说法，一些机器学习算法是透明的，易于理解，但其他算法(如神经网络)是不透明的。
在2019年，这种情况不会一直持续下去。
在人工智能预测报告中，该研究公司期望像GDPR这样的法规，该法规声明自动决策主体有权获得对所达成决定的解释，将会引起企业和供应商对“可解释性”的兴趣，创造了一个新兴的供应方市场。
自从AlphaGo打败人类之后，人们彻底的意识到人工智能的强大，同时也开始担忧起人工智能未来会不会取代人类的工作，成为这个世界的掌控者。
事实上，不可否认的是在过去的几年里，科技的进步已经成为了人们生活的一方面。
相比从前的工业革命，人工智能的发展速度比那时更快速。
这时候就有人会问，到底是0什么契机让人们打开了人工智能的大门？是商业问题。
在企业管理者看来，解决问题并不一定要用AI来实现，但是在他们寻找醉佳解决方案时却发现了AI的性。
企业希望能够减少传统岗位的用人成本，也渴望实现企业与客户之间的服务自动化，更向往工作效率高能24小时待命的忠实员工。
可能企业的这些想法让人觉得有些“得寸进尺”，事实上，如果没有这些切实的需要，人工智能的发展或许也不会有这么快，更没办法做到这么成熟。
现在人工智能很可能已经成为解决方案的一部分。
以交通银行、保利地产等多家企业为例，他们均通过借助电话机器人，成功搭建了人工智能电销平台与人工智能客0服平台。
通过真人语音对话技术