可以自动跟随顾客的购物车和比人类采摘黄瓜速度更快的机器人，更容易成为抓人眼球的头条新闻，但人工智能和机器学习技术最引人注目的应用通常是在看不见的幕后。越来越多的组织开始将人工智能和机器学习驱动的工具应用于后台流程，例如文档处理、数据输入、员工入职和工作流自动化，它们发现了显著的效率提升。
几十年来，通过自动化提高后台生产力的能力已经很明显，但随着先进的人工智能和机器学习工具的出现，使自动化可以实现的目标发生了一步变化，包括在医疗保健等高度监管的行业。
“过去，人工智能被视为一种复杂而昂贵的技术，只有财力雄厚的大公司才能使用，”数字商业服务公司 的执行副总裁兼全球咨询主管希玛德里•萨卡尔（）表示，“然而，易于上手的生成式人工智能工具的发展使各个规模的企业都有可能试验人工智能，并体验它如何优化公司的运营。”
公司正在注意到创新的用例，这些用例不仅可以改善公司的后台运营，而且还可以节约成本节约和提高生产力。
根据麦肯锡关于人工智能的 2022 年全球调查，人工智能的采用率增加了一倍多。2017 年，20% 的受访者在至少一个业务领域采用了人工智能，今天这个数字是 50%。人工智能越来越受欢迎是很好理解的，在这个充满挑战的时代，为了满足客户日益增长的期望，公司必要追求用更少的资源做更多的事情。
战略研究公司副总裁兼首席分析师奥默•明卡拉（）表示：“在通胀高企的环境下，许多公司不得不推迟技术支出和员工招聘，企业正试图优化资源利用。”
幸运的是，人工智能和机器学习解决方案可以通过自动化和优化各种后台任务和流程，在许多行业发挥重要作用。例如，零售商可以使用人工智能聊天机器人来处理日常客户查询、跟踪订单和响应退款请求，从而缩短响应时间、增强客户体验并减少人工客服数量。
与此同时，金融机构正在发现机器学习的力量，它可以识别大量数据中的异常情况，这些数据可能表明诈骗行为的存在，作为一种防止经济损失的早期预警系统。各行各业的组织都可以使用人工智能和机器学习工具从文档（如发票、合同和报告）中提取和分析信息，并减少手动数据输入的工作负担，同时加快处理时间并最大限度地减少人为错误。开元体育
