人工智能引用領(lǐng)域很廣，主要有以下幾個方面：

自然語言生成：利用計算機數(shù)據(jù)生成文本。目前應(yīng)用于客戶服務(wù)、報告生成以及總結(jié)商業(yè)智能洞察力。

語音識別：將人類語音轉(zhuǎn)錄和轉(zhuǎn)換成對計算機應(yīng)用軟件來說有用的格式。目前應(yīng)用于交互式語音應(yīng)答電銷外呼程序和電銷電話應(yīng)用領(lǐng)域。

虛擬代理：弗雷斯特公司聲稱智能交互機器人，“虛擬代理可謂是媒體界目前競相報道的對象。”從簡單的聊天機器人，到可以與人類進(jìn)行交際的高級電銷外呼程序智能交互機器人，不一而足。目前應(yīng)用于客戶服務(wù)和支持以及充當(dāng)智能家居管理器。

機器學(xué)習(xí)平臺：不僅提供了設(shè)計和訓(xùn)練模型，并將模型部署到應(yīng)用軟件、流程及其他機器的計算能力，還提供了算法、應(yīng)用編程接口（API）、開發(fā)工具包和訓(xùn)練工具包。目前應(yīng)用于一系列廣泛的企業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，主要涉及預(yù)測或分類。

針對人工智能優(yōu)化的硬件：這是專門設(shè)計的圖形處理單元（GPU）和設(shè)備，其架構(gòu)旨在高效地運行面向人工智能的計算任務(wù)。目前主要在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮作用。

決策管理：引擎將規(guī)則和邏輯嵌入到人工智能電銷外呼程序，并用于初始的設(shè)置/訓(xùn)練和日常的維護(hù)和調(diào)優(yōu)。這是一項成熟的技術(shù)，應(yīng)用于一系列廣泛的企業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，協(xié)助或執(zhí)行自動決策。

深度學(xué)習(xí)平臺：一種特殊類型的機器學(xué)習(xí)去51cto學(xué)院學(xué)習(xí)，包括擁有多個抽象層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。目前主要應(yīng)用于由很龐大的數(shù)據(jù)集支持的模式識別和分類應(yīng)用領(lǐng)域。

生物特征識別技術(shù)：能夠支持人類與機器之間更自然的交互，包括但不限于圖像和觸摸識別、語音和身體語言。目前主要應(yīng)用于市場研究。

機器人流程自動化：使用腳本及其他方法，實現(xiàn)人類操作自動化，從而支持高效的業(yè)務(wù)流程。目前應(yīng)用于人類執(zhí)行任務(wù)或流程成本太高或效率太低的地方。

文本分析和NLP：自然語言處理（NLP）使用和支持文本分析，為此它借助統(tǒng)計方法和機器學(xué)習(xí)方法，為理解句子結(jié)構(gòu)及意義、情感和意圖提供方便。目前應(yīng)用于欺詐檢測和安全、一系列廣泛的自動化助理以及挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等領(lǐng)域。