Yapay zeka, insan beynine benzeyen bir makine sistemi oluşturup, bu sistem aracılığıyla sürekli öğrenme, öğrendiğinden yorumlama ve tahmin etme aşamalarına karar verebilen bir sistem olarak tanımlayabiliriz. Yapay zekanın iki önemli alt kolu bulunmaktadır. Bunlar Makine Öğrenmesi ve Robotik süreçlerdir.
Veriye dayalı müşteri, ürün, performans vb. analizlere olan talebin artmasıyla birlikte, küçük, orta ve büyük ölçekli şirketler kendi veri tabanlarını oluşturup veri biriktirme alt yapılarını oluşturmaya son 5 yıl içerisinde oldukça büyük bir önem vermektedir.

Toplanan bu verilerin hedeflenen yatırım kanallarında nasıl kullanılacağının yeterliliği ise henüz beklenen seviyelerde görülmemektedir. Sürekli olarak büyüyen bu veri tabanlarında müşteri, ürün, teklif vb. amaçlı açıklayıcı bilgilerin birbirleriyle olan etkileşimi, bu etkileşimin istatistiksel olarak anlamlandırılması ve süreçlerde aktif olarak kullanılmasının arkasında ise makine öğrenmesi bulunmaktadır. Yapay zekanın bir alt dalı olan makine öğrenmesi algoritmalarında, verilerdeki örüntülerin tanımlanması, bu örüntülerin işlenerek iş amacına uygun karar mekanizmalarının oluşturulmasını sağlayan, normalde tecrübeye dayalı tahminler üreten geleneksel tahmin süreçlerinin, büyük verilerdeki örüntüleri modelleyerek iş amacına çok daha uygun verimli karar sistemlerinin oluşturulması sağlanmaktadır.

Makine öğrenmesi, doğal dil işleme süreçlerinde, online arama motorlarında, finans sektörü için dolandırıcılık tespitinde, risk parametrelerinin hesaplanmasında, gelir tahmin süreçlerinde, pazarlama&satış kanallarının daha verimli hale getirilmesinde, sağlık&sigorta sektöründe ve daha bir çok alanda geleneksel ve ileri analitik metodolojiler kullanılarak uygulanmaktadır.