Sandeep Trivedi 毕业于印度技术学院 sandeep.trived.ieee@gmail.com 摘要 AI、ML 和 NLP 正在深刻改变组织的工作方式。随着数据的不断涌入以及 AI 系统的发展以理解数据并解决业务挑战，人们对 AI 的兴趣与日俱增。海量数据集、计算机容量、改进的算法、可访问的算法库和框架迫使当今的组织使用 AI 来增强其运营和利润。这些技术可帮助从农业到金融等各种行业。更具体地说，AI、ML 和 NLP 正在帮助组织在客户服务、预测模型、客户个性化、图片识别、情绪分析、离线和在线文档处理等领域。本研究的目的有两个。我们首先回顾 AI 在商业中的几种应用，然后使用全球 910 家公司的数据集实证测试这些应用是否能提高客户忠诚度。数据集包括四种不同 AI 功能的集成分数，即 AI 驱动的客户服务、预测建模、ML 驱动的个性化和自然语言处理集成。目标是以二进制形式衡量客户忠诚度。所有特征均采用 5 品脱李克特量表进行测量。我们应用了六种不同的监督机器学习算法，即逻辑回归、KNN、SVM、决策树、随机森林和 Ada boost 分类器。使用混淆矩阵和 ROC 曲线评估每种算法的性能。Ada boost 和 logistic 分类器表现更好，测试准确率分别为 0.639 和 0.631，