我们目前正处于个人和职业生活前所未有的时期。COVID-19大流行对企业在基本层面上的运营方式产生了时代定义的影响。为了跟上各自行业内的变化并保持相关性，企业必须重新评估他们的投资地点。诸如人工智能(AI)之类的技术可帮助企业在变化中保持敏捷，对于帮助管理这一转变至关重要。
人工智能并不是一个新工具，特别是对于在大流行之前已经进行了数字化转型的企业而言。但是，AI的一大优势就是可以帮助解决复杂的问题，而且这种流行病每天都会引发很多特别具有挑战性的问题。结果，我们看到越来越多的组织开始使用先进的计算机系统来帮助他们应对当前的气候，从金融服务到制造业，物流，政府服务等。
数据科学家，数据分析工具，公民科学家和全球网络IT基础架构都可以帮助企业驯服大量数据。这些数据可用于帮助制定政策，补充杂货店的存货，为供应链中断的下游影响做准备，以及COVID-19抛弃我们的其他诸多难题。
以下是AI改变不同行业的一些方式：
金融
近年来，银行业对AI并不陌生，它通过数字化为客户提供更好，更个性化的银行体验。但是，在大流行期间，行业也已转向AI来加速使客户受益的后端功能，但并不能直接看到它们，例如帮助更快地处理文档。
根据麦肯锡最近的一项调查，自爆发以来，有88%的金融和保险业高管报告了自动化和AI实施的增加。这不仅限于改善后端功能;还包括它还使非接触式信用卡和无现金汇款系统的使用增加，并使越来越多的在线交易发生。
制造业
在制造业中，技术正在改变从设计到生产的一切。普华永道的全球CEO调查显示，2020年工业制造趋势表明，有74%的CEO表示运营效率是收入增长的主要推动力。结果，人们将注意力集中在AI，机器学习和自动化上，因为流程自动化，远程监控和扩展功能的承诺实在是太令人难以置信。
人工智能还可以通过改进对收件人可用性的预测以及对消费者交付偏好的理解，来帮助缓解最后一英里交付，交付过程到最终消费者的最后延伸方面的问题。最后一英里的交付问题占所有运输成本的一半以上，而且由于许多人依赖交付最常见的家用物品，因此供应链目前正面临艰苦的战斗。
后勤
随着机器学习在整个供应链中的使用越来越多，物流也正逐渐成为AI驱动的行业。从称重包裹并测量其形状和尺寸，到测量整个供应网络的设施容量，人工智能都可以帮助进行业务调整，最大程度地减少预测不确定性并帮助驾驶员高效地装载送货车辆。
大流行给供应链带来了巨大压力。越来越多的人依靠电子商务来购买原本可以亲自购买的商品，这给包裹递送服务带来了更大的压力。使用实时天气和交通数据来优化路线的能力，以及部署机器学习模型以预测可能来自新皮卡的地点的能力，可在最大程度地降低运营成本的同时最大化服务质量。