在人工智能时代将机器学习集成到业务和管理中

快速阅读: 《Nature.com》消息，本研究通过分析9399篇关于商业和管理中机器学习的文献，识别出15个主题群，涵盖机器学习的应用及公司战略。尽管一些公司已开始采用机器学习，但人工智能也带来了新挑战，如数字鸿沟、基础设施问题及安全疑虑。这些发现有助于公司更好地利用机器学习并做出明智决策。

机器学习凭借其利用计算技术进行经验学习的能力，对商业和管理等领域产生了深远的影响。哪些领域取得了显著进展以及哪些领域还有进一步发展的潜力仍不明确。本研究探讨了三个核心问题：（1）商业和管理研究中机器学习的知识体系如何组织和结构化？（2）机器学习在商业管理中的主要应用有哪些？（3）公司应考虑哪些战略以有效利用机器学习在其业务应用中？

通过分析Scopus上超过9399篇关于商业和管理中机器学习的同行评审文献，我们确定了文献中的十五个主题群。这一分类为希望将机器学习融入其日常运营的公司提供了起点，涵盖了十五个不同的主题。尽管一些公司已经开始采用机器学习，但人工智能的兴起带来了新的挑战，包括数字鸿沟、基础设施和采购难题、特别是外包服务的安全问题，以及在算法选择和实际应用中的成本效益。

通过上述分析，可以更好地理解机器学习在商业和管理中的应用，并帮助公司在实际操作中做出更明智的决策。

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