據稱，Google 2016年之淨值為美金 3,360 億元，主要歸因於該公司應用的先進學習演算法。將機器學習應用至營運流程中的重要性，Google 是第一間意識到的企業，但這個科技巨擘並未就此打住，它持續修正使用的演算法，以期更加符合使用者需求。至於 Google 又是如何達成觀察上百萬使用者瀏覽的模式如此艱困的任務？
問題的答案非常簡單，便是藉由分析數據——透過將機器學習應用至商業模式中所累積的數據。關於機器學習流程藉由紀錄、處理數據而幫助商業成長的企業，這只是眾多例子之一。機器學習能從許多不同面向幫助商業成長，下面列出三種方式。
機器學習能移除物理限制
若說我們藉由自動化、數位化商業流程能達成什麼，那便是移除了侷限成長的物理限制。科技時代來臨前，商業所面臨的最大困難是，必須在一個有限的空間中由有限的人數營運。對設計師而言，若想因新的設計而使用貨架，就必須完全清空舊有的存貨。藉由追求機器學習與進入電子商務的世界，我們永遠不需要再擔心貨架不夠用。
機器學習能更深入地了解消費者
由於自動化流程的問世，商業開始愈來愈消費者導向。為了在迎合消費者需求的競爭中生存，作為一個企業老闆，你必須要了解客戶的需求。 若你無法給予消費者追尋的事物，潛在客戶有很高的可能性會從競爭中流失。在解開消費者偏好這個秘密之中，機器學習佔有一席之地。所有我們需要的資訊，就藏在商業進程所累積的數據之中你只要去破解，便能了解消費者正在主動追尋什麼事物。
機器學習能促進效率
想像你正在大賣場排隊結帳，而一位拿了海量商品的人正排在你前面，此時收銀機突然故障了，根本是惡夢一場。這些珍貴的時間，你大可躺著打開 Netflix 看正在追的劇。現在，想像那台收銀機並沒有故障，而且根本沒有被發明。收銀員必須人工地寫下每一筆購買紀錄，而且還要同時盤點存貨。藉由自動化流程來記錄存貨以及購買紀錄並不是奢侈，不過是現代世界中的基本必須而已。機器學習增加了商業的效率，也同時最小化了出錯的空間。
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