机器学习用例
以下三个例子介绍了机器学习可如何应用于使用自然语言处理技术的企业模型：
客户支持工单分类
来自不同媒体渠道(电子邮件、社交网站等等)的工单需要转交给相应的专门人员。大量的工单使得这项任务非常繁冗耗时。如果把机器学习应用于这一场景，便可加快工单分类的速度。
结合API和微服务，便可实现对工单的自动分类。如果被正确分类的工单数量足够多，机器学习算法能够在不需要支持人员的情况下，直接把工单分发给下一个服务人员。
招聘
对成百上千的应聘申请进行优先排序，这也非常耗时。如果通过机器学习实现自动化，人力资源部可以输入职位描述和应聘者简历，让机器预测应聘者是否适合这个职位。在合适的应聘者的简历中，存在一个明确的模式，比如适当的工作年限、工作经验、没有错别字等等。筛选过程的自动化更可能为工作岗位找到合适的应聘者。
营销
机器学习将通过以下两种方式，帮助企业建立标识和品牌的知名度：
利用品牌情报应用程序来识别活动赞助视频或电视节目中的企业标识，这有助于营销投资回报率的计算。
掌握客户的最新交易动态，据此预测如何维持客户忠诚度，找到留住客户的最佳方法。
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