虽然人工智能增强了人类的思维能力，以解决复杂的问题，但是认知计算的重点是模仿人类行为和推理来解决这些问题。将这些技术组合在一起，人们可以获得具有认知功能的人工智能的高级版本。这里并不能取代人工智能的现有应用程序。相反，它将监视传统的人工智能如何处理数据并填补数据收集，见解和行动之间的空白。通常，认知人工智能本质上是交互的、场景和自适应的。随着新信息的出现，它也会学习并不断发展。

数据是新石油的格言是正确的，很快，每个垂直行业都会求助于买卖数据。数据不仅可以实现数字化破坏，而且还可以充当关键区分因素，可以通过数量，种类，速度和准确性进行识别。从数据中获得的见解可帮助组织确定选择并做出明智的决策，而不是一味冲动。认知人工智能可以综合来自各种接触点和来源的数据，分析场景，并权衡证据以提供结果，见解和解决方案。

在过去的几年中，人工智能从根本上重新定义了观念、创新和发明的含义，从而改变了行业。由于利用了大数据分析，这已经成为可能。但是，随着市场速度惊人和大数据增长，按时制定战略决策变得越来越困难。同时，缺乏具有数据分析技能的专业人员。即使人工智能可以帮助缓解这种情况，但它也容易出错。认知人工智能可以解决这个难题，并帮助企业在管理和决策方法上进行更多分析。它还使品牌商能够使用复杂的算法（诊断，预测和规范分析工具）来洞悉消费者行为并确定趋势。在自动化的支持下，认知人工智能即将成为下一代企业的未来。实际上，它目前已经在许多行业中使用。

金融：认知型人工智能可以筛选金融数据，从而极大地提高了反洗钱调查的速度和准确性，或者可以实时识别欺诈性的信用卡交易。它还可以分析历史数据，以了解用于判断交易以检测欺诈交易的参数。此外，对于金融机构而言，认知人工智能可以结合行为数据并以更高的精确度消除神秘的市场动态，从而有助于更好地预测市场趋势。

客户品牌：认知人工智能可以通过吸收有关位置，一天中的时间，用户习惯，语义强度，意图，情感，社交媒体，上下文感知和其他个人属性的数据来提供个性化服务。通过自动化，认知人工智能可以准实时地计划基于品牌的促销活动，并在其供应链中具有端到端的可见性，了解需求并匹配两者。此外，它还促进了跨各种社交媒体渠道的个性化媒体交付和内容货币化。通过品牌活动的预测性计划，还可以最大程度地减少失败的机会。

供应链和物流：在这一领域，认知人工智能提供了广泛的解决方案，例如具有实时车队分析智能的智能车队实施；预测性的车队维修和保养，以提高车队的效率和生产力；智能路由，可有效管理车队并降低交付成本。它还可以通过智能的供应链决策来改善配送物流。

医疗保健：研究人员利用认知人工智能分析血液样本，新陈代谢，语音和语言模式以及手写体，以了解与阿尔茨海默氏病相关的危险因素，从而开发出可以比以前更早诊断该疾病六年的程序。它也被用于基因组学，药物发现和人群健康的研究。当与物联网设备连接时，认知人工智能可以处理来自物联网设备的数据以提供交互式解决方案。