会计的本质是搜集信息和整理数据，机器人的准确性无疑更高。特别是德勤、普华永道等会计事务所相继推出了财务智能机器人方案，给行业造成很大震动。
指的是政府底层职能机构的职员。这类工作有规律，重复性高，要求严谨，十分适合机器人操作。
轰动世界的一个十分典型的人工智能案例：2017年5月27日，柯洁0；3落败阿尔法狗，这场世人瞩目的焦点赛以人工智能的碾压胜出收场，在变幻万千的棋盘之上，人类的脑力已经完全输给了自己创造出的机器，由此也不禁带来许多人的恐慌，人工智能会不会在未来统治世界，人类的命运会不会将由机器人掌控等等。
AI可以克服人类缺乏系统性、易出错、有偏见、写作能力欠佳等局限性，应当让AI成为科学生态系统的一部分，实现从AI复现论文到AI成为研究助理，再到AI和人类一起合作发表论文，乃至成为科学的引领者。
简历审读、筛选可以通过关键字进行，包括薪酬管理等HR工作也可以被机器人代替。
无疑通过监控摄像机、感应器、气味探测器和热成像系统等，机器人
比如在2017年12月2日，全球首条无人驾驶公交线路在深圳试运行。假如无人驾驶全面推行，一个现实的问题就摆在千百万以驾驶为手段谋生的公交车、出租车司机首当其冲将会失业。当然这只是冰山一角，随着互联网的普及，每个人每天都产生大量的数据，在人工智能领域有一句话，数据决定了机器学习的上限。每天产生的海量数据，让人工智能的上限水涨船高，在深度学习的算法下，机器人无限接近这个上限。其结果很明显，在不久的将来，不只是千百万的司机面临失业压力，各行各业的人都可能被机器所取代。
特别是有一种对未来人工智能的预测观点认为，再过二十年，地球上百分之40到50的就业岗位将可以被人工智能所取代，若预言成真的话，则意味着大多数人从工厂流水线作业员到办公室白领，非常可能面临着失去工作的危机。
保险业的智能化也在加速，去年多家国内保险公司将智能技术引入售后领域，未来更有可能替代人工成为个人保险管家。
前台是一个展示、引导、接待为主的工作，机器人恰恰很容易提供这样的服务，比如由日本软银公司开发的Pepper机器人。
特别是“神经网络”算法的出现。全球科学家开始从人身上着手。医学表明动物的智慧正是来自大脑的复杂网络结构，即神经元。因为他们想让计算机像人一样思考，于是神经网络算法应运而生。人工神经网络算法是采用大量的数据对计算机进行训练，让其从大量的数据样本中总结规律，输出关键特征。结果是这种方法使得计算机在深度学习方面取得重大突破，使人们看到了把科幻电影中的情节转变为现实的可能。