Topbots盘点世界值得注目的113家人工智能企业，来看看有哪些吧

放眼全球，面向企业的公司组成一个庞大的市场，规模达到3.4万亿美元，不过该市场划归AI的部分越来越大。

按照我们的定义，“企业”技术公司就是开发工具给办公角色使用的企业，还有就是开发一些功能给大量企业使用的企业。例如，Salesforce就是一家企业软件开发商，它的软件被企业销售专业人员使用。这种软件就是所谓的客户关系管理软件(CRM)，它是一个系统，可以让销售专业人员做记录，进入他们的通讯录、了解领导者的进步状况、追踪销售指标。只要公司销售产品或者服务，就可以从CRM中受益。

有许多企业型公司使用自动数据技术、机器学习、现代深度学习技术，主要用它们完成一些任务，比如数据准备、预测分析和流程自动化。当中的许多企业是地位稳固的老企业，拥有精深的专业知识，产品成效显著。还有一些企业是新的创业公司，它们用AI解决新问题。我们今天的讨论会将二者包含进去。

你的企业应该使用什么工具?为了方便理解，我们对企业AI解决方案的整个市场进行分类，按功能分类，使之与组织工作流程和使用案例匹配。有许多企业型公司可以划入多个类别，但是我们关注它的主要附加价值，关注每一家公司的差异点。

商业智能(BUSINESS INTELLIGENCE，BI)

这一功能主要从企业数据中提取情报，企业数据包括企业应用、工具、工作流，它将企业各个部分的信息整合在一起，进行智能分析。有些企业让数据准备过程变得更精简，比如Paxata、Trifacta;一些公司可以让不同部分的数据用更高效的方式连接，比如Tamr 和Alation;一些公司让报告实现自动化，生成工作流，比如Narrative Science 和Yseop，企业型公司正在用AI改进BI工作流。

值得关注的企业： Alation、Ayasdi、DataSift、Enigma、Import.io、Maana、Narrative Science、Paxata、SAS、Sisense、Tamr、Trifacta、Yseop

生产力

在工作中，生产力经常会被一些小任务阻碍，它会吸引员工的注意力。正因如此，市场上出现了许多的生产力工具，它们可以终结这些任务，比如安排会议老是要来来回回很多次。许多生产力工具都是虚拟调度助手，比如X.ai、FreeBusy和Clara Labs。

值得关注的企业：Brainasoft、Findo、Clara Labs、Freebusy、Julie Desk、Kono、NextOS、Pogo、SkipFlag、Talla、X.ai、 Zoom.ai。

客户管理

照看好客户不是一件容易的事。企业型公司认为这个关键领域已经可以用AI来处理了。DigitalGenius 用AI筛选客户服务数据，让客服运营实现自动化。Inbenta用AI自然语言搜索在论坛、虚拟代理中提供自助服务支持。Luminoso 为客户反馈创造虚拟代理，这样企业就可以更好地理解消费者的需求。

值得关注的企业：ActionIQ、Clarabridge、CogniCor、DigitalGenius、Eloquent Labs、Inbenta、Interactions、IPSoft、LivePerson、Luminoso、Kasisto、Narvar、Wise.io、Zendesk。

人力资源和人才

因为员工的平均任期缩短，对于任何企业来说，招聘人才、管理人才都是一件困难的事。到哪里才能找到适合的继任者?如何让求职者参与进来?Entelo和Scout等公司从上游解释问题，它们帮企业找到尽可能多的、合适的候选人，还有一些公司不同，比如hiQ Labs，它们用公共数据向你发出警告，告诉你员工流失的风险是怎样的，帮你制定留人策略。

值得关注的公司：Entelo、Gigster、hiQ Labs、HireVue、Scout、SpringRole、Textio、Unitive、Wade & Wendy。

B2B销售与营销

没有人愿意浪费时间输入沉闷的数据，也没有人愿意花几小时搜索、筛选LinkedIn信息，找到信息的边缘点。正因如此，这些领域的专业人士才会愿意使用新工具。有些公司可以自动输入数据、提高预测精准度，比如Fusemachines，AI销售助手Tact，其它企业利用成千上万的数据源寻找合格的潜在客户和机会，比如Lattice Engines和Mintigo utilize。你还可以使用Salesforce的Einstein，它可以为整个销售生态系统增加AI与自动化功能。

值得关注的公司：6Sense、Albert、Aviso、BrightFunnel、Clari、Collective[i]、Conversica、Fusemachines、InsideSales、Lattice Engines、Mintigo、Radius、Sudo、Salesforce Einstein、Tact、Zensight。

消费者营销

通过社交渠道、分销渠道、媒体渠道等等，你可以收集大量的数据和情报。智能工具不只可以整理数据，还可以分析数据，理解数据，知道它想说什么，做什么。Lexalytics是一个文本分析平台，它可以将海量非结构数据碎片和网上信号翻译出来，变成公司可以执行的建议。Affinio用深度学习创建基于兴趣的集群，将社交指纹挑选出来，供品牌使用。品牌现在可以更好理解客户细分群体、行为和情绪。

值得关注的公司：AirPR、Appier、GumGum、Invoca、Lexalytics、LiftIgniter、NetBase、Persado、Retention Science。

财务与运营

财务与运营牵涉到后勤部门、预测、会计以及运营公司的运营角色。因为没有人喜欢文书工作，所以该工作交给自动化处理。HyperScience于2016年12月完成A轮融资，规模1800万美元，它可以将后勤部门的运营自动化，例如用AI处理、提取数据。还有一家公司叫作AppZen，它开发了自动审计平台，可以侦测欺诈、合规问题，可以将T&E团队从繁琐的手工审计和检查中解放出来。在该领域使用工具可以瞬间为企业带来回报，因为一些任务处理的信息数量太大，而且存在重复性。

值得关注的公司：AppZen、Captricity、CognitiveScale、HyperScience、

Sapho、WorkFusion。

电子商务

越来越多的消费者参与网购，正因如此，对于零售和电商公司来说，转换成为他们关注的重点。Sentient Technologies分析用户行为而不是产品目录，它可以用更有效的方法推荐产品，当购物者寻找时可以提供更加个性化的购物体验。通过NLP和机器学习技术，BloomReach可以调整网站内容，捕获流量，提供个性化数据和目标，增强信息与用户的关联性。

值得关注的公司：Artifacia、BloomReach、Infinite Analytics、Layer 6 AI、Mona、Msg.ai、Optoro、Pinterest、Sentient Technologies、SiteZeus、Wayblazer。

数据科学

企业需要将数据转化为正确的格式，理解之后才能有效部署AI解决方案，正因如此，对于任何有雄心的企业来说，数据科学与管理都是相当重要的。数据科学专业人士推出越来越多的新工具和平台，Yhat、DataRobot、Domina Data Lab都是数据科学平台，它可以帮助数据科学家快速构建模型、部署模型，提高效率。

值得关注的企业：BigML、Context Relevant、CrowdFlower、Dataiku、Datalogue、DataRobot、Deepsense.io、Domino Data Labs、RapidMiner、SigOpt、SparkBeyond、Yhat。

工程

即使是软件工程也可以用AI加速进程，实现自动化。Diffbot使用了一系列的AI技术，比如计算机视觉、NLP、机器学习，让开发者可以从任何网页中抽取对象，理解对象。Bonsai将复杂的层移除，让程序化AI模型更容易接入。Rainforest 在QA过程中采用了智能众测方式，以求跟上开发团队的步伐，他们的前进速度很快。

值得关注的公司：Bonsai、Cycorp、Diffbot、Fuzzy.ai、Kite、Logz.io、Rainforest、SignifAI。

安全与风险

因为越来越多的人在网上交易，所以对于企业来说安全与风险成为一个大挑战。安全风险企业一般分成两类：第一类，企业的重点是侦测欺诈和网络犯罪，减轻危害;第二类，企业让安全运营实现自动化、规模化。第一类企业包括Sift Science和Sift Science，它们开发AI平台，监控追踪无数异常现象，侦测欺诈和网络犯罪。Demisto属于第二类企业，它们正在开发事件响应平台，减少响应时间，根据合适的SLA指导原则行事，同时还可以让事件询问实现自动化。

值得关注的公司：Anodot、Cylance、Darktrace、Deep Instinct、Demisto、Drawbridge Networks、Graphistry、LeapYear、SentinelOne、Sift Science、SignalSense、SparkCognition、Vectra Networks、Zimperium。

工业和制造

工业与商品制造、供应、分销息息相关。这个领域往往没有实现垂直整合，因此到处都是分散性数据。DeepVu用深度增强学习技术评估供应链风险，精准预测未来需求。Arimo分析历史数据，对设备停机时间进行监控，管理能源使用效率，侦测生产异常现象，还可以干其它事。

值得关注的公司：Arimo、DeepVu、FusionOps、GE Predix、Kinaxis、Logility、Pensiamo、Skuchain、Tradeshift。

总结：

当你为自己的企业寻找技术解决方案时，你要深入研究，我们建议你将这份名单——里面有113家AI公司——作为起点。正如我们在引言中指出的，给企业分类是复杂的，我们有很多方法可以定义公司，给公司分类。上面例出的企业有许多可以为多个功能类、垂直领域增加价值。当中还有许多使用了大量的AI、机器学习技术，包括计算机视觉、NLP/NLU。你必须深入考察，才能找到最合适自己的。