如果事實證明非監督式學習在成效上並不亞於監督式學習，那麼擁有一定客群且可取得原始資料的企業，就有機會借助人工智慧的力量來提升業績。
好在隨著這門技術的發展日趨成熟，「非監督式」學習已不再是遙不可及的夢想。換句話說，企業只需將重點放在資料蒐集上，而無須擔心後續的標記問題，因為機器本身會自行解決這個難題。如果事實證明非監督式學習在成效上並不亞於監督式學習，那麼擁有一定客群且可取得原始資料的企業，就有機會借助人工智慧的力量來提升業績。換言之，在免除了龐大的標記預算後，由於利潤率相對提高，所以最終仍可達到獲利目的。此外，非監督式學習還有望降低人工智慧的使用門檻，讓更多應用領域可以從深度學習中受惠。