人工智能引用领域很广，主要有以下几个方面：
自然语言生成：利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。
语音识别：将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答电销外呼程序和电销电话应用领域。
虚拟代理：弗雷斯特公司声称智能交互机器人，“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相报道的对象。”从简单的聊天机器人，到可以与人类进行交际的高级电销外呼程序智能交互机器人，不一而足。目前应用于客户服务和支持以及充当智能家居管理器。
机器学习平台：不仅提供了设计和训练模型，并将模型部署到应用软件、流程及其他机器的计算能力，还提供了算法、应用编程接口（API）、开发工具包和训练工具包。目前应用于一系列广泛的企业应用领域，主要涉及预测或分类。
针对人工智能优化的硬件：这是专门设计的图形处理单元（GPU）和设备，其架构旨在高效地运行面向人工智能的计算任务。目前主要在深度学习应用领域发挥作用。
决策管理：引擎将规则和逻辑嵌入到人工智能电销外呼程序，并用于初始的设置/训练和日常的维护和调优。这是一项成熟的技术，应用于一系列广泛的企业应用领域，协助或执行自动决策。
深度学习平台：一种特殊类型的机器学习去51cto学院学习，包括拥有多个抽象层的人工神经网络。目前主要应用于由很庞大的数据集支持的模式识别和分类应用领域。
生物特征识别技术：能够支持人类与机器之间更自然的交互，包括但不限于图像和触摸识别、语音和身体语言。目前主要应用于市场研究。
机器人流程自动化：使用脚本及其他方法，实现人类操作自动化，从而支持高效的业务流程。目前应用于人类执行任务或流程成本太高或效率太低的地方。
文本分析和NLP：自然语言处理（NLP）使用和支持文本分析，为此它借助统计方法和机器学习方法，为理解句子结构及意义、情感和意图提供方便。目前应用于欺诈检测和安全、一系列广泛的自动化助理以及挖掘非结构化数据等领域。
