在我们看来，消费行业涵盖了广泛的业务，包括消费品、零售、汽车、住宿、餐饮、旅游和交通。这些看似完全不同业务的共同点是，它们都将重点放在服务客户上，并共同解决当前和未来的业务问题。
与消费者相关的企业正在积极探索利用AI方案，涌现出许多有价值的案例。然而，AI的应用和成熟度因各种原因而不同，如：由于数据质量和复杂性而产生的可扩展性；组织结构与人才匮乏；缺乏信任。
然而，对于大多数组织来说，最大的挑战是从概念到规模化的转变。对于与消费者相关的企业，这一挑战可能特别困难，因为许多企业拥有大量历史数据和分析平台、分散的数据和分析操作，以及（在许多情况下）分散的权力和责任，无论是跨业务部门，还是跨独立运营的特许经营企业。这通常会导致数据不一致、质量差和可用性受限，这可能是AI系统的一个大问题，因为AI系统往往是数据密集型的（输入的质量直接影响输出的质量）。
另一个常见的障碍是实现业务和IT利益相关者的一致和整合。通常，AI用于组织的孤立区域，有时与IT合作，有时不使用AI。然而，为了在规模上实现AI的全部优势，业务和技术集成计划（以及变革案例）非常重要。类似地，在许多组织中仍然缺乏对AI的信任，以及AI可以和应该做什么。解决这一问题应包括协调变更管理方法，以便与领导者和团队沟通，并听取/解决他们的担忧。对于无法直接控制这一关键要素的企业来说，大规模部署AI可能很难实现。
随着时间的推移，随着AI技术越来越广泛地为企业和消费者所接受，对AI建立信任的任务可能会变得越来越容易。每一次成功的AI部署都会促进一个良性循环，提高人们对AI的理解，并有助于扩大未来AI应用的规模和范围。此外，由于这些学习算法和解决方案减少了提供见解和决策行动所需的工作量，由此带来的运营改进通常会增加信心，并提高投资回报。
展望未来，面向消费者相关业务的AI系统预计将变得越来越自主，改变公司的货物运输方式，提高流动性，改变他们管理员工的方式，同时在整个生态系统中日益相互关联，使AI能够从从头到尾为业务流程增值。
随着时间的推移，随着AI技术越来越广泛地为企业和消费者所接受，对AI建立信任的任务可能会变得越来越容易。
不仅仅是车队改进
（车队网络优化）
使用AI和机器学习为地面和空中飞行创建优化的网络计划，最大限度地提高业务线内部和跨业务线的效率。
问题/机会
不高效的网络计划每年花费数百万美元。另外，据《商业杂志》报道，85%的船方和收货人认为他们的行业在实施新技术方面明显落后于其他行业。
AI如何提供帮助
•优化车队利用率和空车重新定位。
公司可以使用机器学习和预测分析来优化其车队利用率和空车重新定位。最初，可以通过人在回路的方法实现，AI模型为驾驶员和规划者提供实施建议。然而，随着时间的推移，随着模型的学习，优化过程可以演变为更加自动化和规范化。
•实现实时决策。
AI系统可以实时获取和处理各种数据，包括交通、天气、路况和其他运动数据的信息。这可用于实现变更流程自动化，让驾驶员和规划者面对意外情况时高效地做出最佳决策。
