推薦引擎改變了人類選擇。如同蒸汽機能量十足地開啟了工業(yè)革命，推薦引擎重新定義了算法時代的洞見和影響力。

在需要有所選擇的地方，推薦就大行其道。隨著推薦系統(tǒng)智能程度的與日俱增，這一事關(guān)人類選擇的重大數(shù)字化變革將變得越來越普遍。更好的推薦系統(tǒng)通常意味著更好的選擇。

幫助客戶做更好的選擇推薦引擎影響不斷擴大的明證主要在購物、商貿(mào)與消費領(lǐng)域。電商網(wǎng)站以及其他索引服務(wù)供應(yīng)商之所以能夠取得成功，推薦系統(tǒng)是關(guān)鍵因素。其中一個原因是，相比從前，更多的人在更廣的領(lǐng)域，擁有更豐富的機遇與更多元化的選擇。

在系統(tǒng)計算推薦意見時，出發(fā)點究竟是公司的最佳利益，還是客戶的最佳利益？誰能從中受益？管理彼此沖突的利益訴求，更多時候體現(xiàn)了企業(yè)價值觀，而不是技術(shù)手段。讓用戶擁有權(quán)力，有別于以算法來壓榨消費者。

推薦系統(tǒng)只有在得到用戶信任時才享有最大的權(quán)力、影響力和價值。用戶只有在確信推薦者尊重他們的最佳利益時，才會接受后者為他們做出的新奇的、出乎意料的、未經(jīng)證實的推薦。

一些表面上毫無關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集合可以通過算法實現(xiàn)整合，從中揭示出的個人內(nèi)在需求往往準確到讓人驚訝。全世界的研究人員和創(chuàng)新發(fā)明家都不諱言，說要開發(fā)出比你本人更懂你的推薦系統(tǒng)，這正常得很，沒必要大驚小怪。

幫助員工做更好的選擇推薦系統(tǒng)能夠提升個人和企業(yè)的生產(chǎn)率。比方說，如今各國從事市場推廣和銷售的專業(yè)人員都在使用推薦系統(tǒng)來策劃活動、聚焦客戶。

從技術(shù)層面來看，當可視圖表和個人關(guān)鍵指標儀表盤能夠察覺到員工生理變化，變得接受不了建議，無法對推薦意見做出回應(yīng)，或者開始敷衍搪塞老板時，那這一天的工作也差不多該叫停了。如果要進一步提升員工個人效能和工作表現(xiàn)，這些顆粒度更小的個人數(shù)據(jù)和相關(guān)分析就變得必不可少。在此基礎(chǔ)上，推薦系統(tǒng)可以在合適時候做出更好的提示、促動和推薦。

隨著機器學習、人工智能、感應(yīng)技術(shù)、增強現(xiàn)實技術(shù)、神經(jīng)技術(shù)以及其他數(shù)字媒體領(lǐng)域的創(chuàng)新不斷推進，推薦系統(tǒng)的覆蓋面越來越廣，它們的能力和重要性也越來越強。推薦系統(tǒng)的未來不僅將更加個性化，與工作生活結(jié)合得更緊，知道得更多，而且變化之大注定讓人驚訝。一個戰(zhàn)略與技術(shù)的結(jié)合體如果能夠通過學習持續(xù)可靠地帶來意外驚喜，那它一定擁有長期發(fā)展前景。