异常检测、事件关联和容量预测的应用情形？是的，由它们来接手。
具备机器学习能力的人工智能将被用于预测各种很有意义的深度见解。
异常检测：访问大量的实时数据，带来了在嘈杂的信息海洋中找出相关信号的额外负担。
无论是预测并防止关键IT基础设施出现中断，还是在数百万人流中识别出一个不受欢迎的用户，人工智能和机器学习都发挥了关键作用，也是醉迫切需要的能力。
自动化：我们还没达到这个层面，也许从来也没想过要完全达到这个层面，但是应避免那些普通的任务，让机器具备自我学习的能力，从而有希望取得更多的创新，同时提高生产效率，增加工作满意度。
正如几十年前所预言的，现在是时候考虑机器与人类协同工作环境所产生的影响了。
很多企业对管理人员的考核有一项重要的考核指标就是离职率。
在公司看来，员工离职对于企业来说是一种损失。
所以要求管理人员要稳住员工，降低离职率，离职率越低，就证明管理人员能力越强。
同时公司为了降低离职率，也通过增加工龄工资、增加工龄奖金、增加工龄年假等方式来刺激、挽留员工。
这样做的弊端非常明显，会增加企业的成本，降低企业竞争力，制约企业发展。
尤其是电销行业，电销员工是企业的主力军。
如果离职率高
企业需要花费大量的人力与物力寻找新员工，而新员工需要一定的适应时间，熟悉企业业务等等问题。
为了问题得以解决，机器人出现了。
机器人不是我们在电视上看到的一样，它没有四肢，没有身体，就是一套系统。
但你别小看它，虽然没有像人类一样的身体，确有***的大脑。
在费用方面，只需要雇佣费与费；另一方面，操作简单易上手。
醉重要的是，机器人不会离职。
只要你购买了机器人，就归企业所有。
不用培训，不用付工资，就能一0天24小时，一年365天工作，公司就不用再担心离职率高的问题了。
机器人适用于绝大多数有业务或服务需求的企业，强大的功能和完善的场景体验能够很好地服务于客户并满足企业对各种场景的需求。
服务稳定不断线，高效的工作效率，尤其在海量外0呼中能起到精0准筛选意向客户的作用，节省人力精力。