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6大最具AI影响力的产业

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6大最具AI影响力的产业

6大最具AI影响力的产业

人工智能代表着一种全新的数据连接方式。随着传感器、数据存储以及解析的成本暴跌,从计算机处理器的温度到轴承震动,几乎每个行业在日常运营中都会产生数据字节。

AI也同样可被用于处理人类数据,从社交媒体足迹、购买习惯到娱乐喜好及日常生活,无一不是基于心理学数据的丰富产物。而人工智能已经被用于研究人类的思维和行为,你正在使用的媒体很可能就是这些算法的产物。

人工智能可对这些数据进行简化分析并对其进行优化,通过将数据从人类端传送至计算机程序端,实现对数据进行快速处理、提取有用的信息并对其进行建议反馈。人工智能的广泛应用加之它所提供的巨大便利,使得许多专家将它视为第四次工业革命,在这个勇敢者的游戏当中,各个行业的领导者都将宝押在机器人身上,以下就是对人工智能应用方面,有巨大潜力的行业。

1.物流配送

作为横跨全球的产业,航运和物流的收入预估在8万亿美元左右,鉴于传感器和数据存储成本的急剧下降,这两大行业的领导者也正在利用人工智能和机器学习,以提高工作效率。

在全球范围内,对数十亿个人单品和商品进行调运协调,是远远超出人类管理能力的一项业务,有了AI系统的加入,在供需、库存、协调运输网络、车辆维护调度等众多需要分配的环节上,效率被大大提升。德国航运巨头DHL在其2016物流趋势雷达报告中说道,有了人工智能的加盟,在制造业、物流、仓储和最后一英里交付等环节,实现了难以想象的优化。

2.医疗保健

AI技术的介入,使得医疗保健产业能够实现自上而下的重组,研究人员预测,到2021年底,该行业的人工智能系统应用还将存在67亿美元的潜力市场,这也使得像谷歌、IBM一样的技术巨头和一小批初创公司愿意斥巨资在该领域,并且,人工智能在医疗领域的应用本身就令人十分兴奋。

由于AI的加入,使得AI算法可以预测基因重组后的结果,像CRISPR-Cas9基因组建技术一样的尖端医疗技术就可以向前再跨一步。AI技术也同样被用于手术室中,自该技术首次被发开以来,20年内已经有超过300万个机器人参与了手术辅助工作。

3.广告

在零售和广告业,人工智能正在寻找下一个买家,通过具备机器学习算法能力的自动贩卖机,可实现广告的投放,而你的个人数据正是驱动全球规模一体化的引擎。

有了人工智能的应用, 关于购买者偏好的大量数据可被收集,使得网页和社交媒体上的个性化定向广告投放的成功率大大提高,像亚马逊和易趣网这样的电商巨头已经深受其益。

人类的创造力目前不会被完全取代,AI技术的发展仍然有很长的路要走,但未来是清晰的,Exchange Lad首席战略官Tim Webster告诉Adweek, AI技术只会优化数据及用户反馈。

4.金融

与其它众多行业不同,金融行业已积累了多年的数据底蕴,外加严格的金融账户记录的管控使得该行业能够更加迅速且便捷的将AI技术运用其中。有了这些原本就存在的数据,AI研究人员已经在减少金融业的日常困境方面进行探索,如如风险管理、贷款审批、投资组合的创建等等。

对此,仍然还有很大的创新空间,有了人工智能的技术支持,今后银行也许可以实现点对点对每一位客户的市场数据特点进行实时对比,在风险评估、客户分析和产品推荐等方面考虑的更加全面,从而达到更加精准的服务。

AI在该领域的应用也预示着金融行业即将发生重大转变,无论是冲基金管理、银行网络安全,还是运营效率方面,人工智能的应用都存在巨大的潜力。

5.保险

对于保险公司来说,共计400亿美元的资金索赔涉及保险诈欺,并且在保险欺诈的取证方面,需要花费公司大量的人力、物力与财力。通过人工智能与机器学习,可以更好的解决欺诈性索赔的问题,同样,也能降低顾客的投保费用。

同样,AI也正在进军保险行业的客服领域,在埃森哲咨询公司进行的一项调查中,74%的客户表示他们已经准备好迎接计算机生成的保险咨询服务。

6.流媒体和在线视频

像Netflix和亚马逊Prime这样的娱乐巨头十分愿意花力气去更好地了解他们的受众。与传统的有线电视等娱乐方式完全不同,流媒体服务和在线视频已经推动了娱乐产业朝更加完善的方向发生重大转变。流媒体服务和在线娱乐供应商正在使用机器学习来追踪整个媒体库中用户的喜好。随着时间的推移,这些算法建立起像神经网络一样的文档用以分析客户的浏览喜好,通过这样的方式,可培养客户对于网页的忠诚度。

人工智能算法也使得数据缓冲方面有所升级,由于流媒体视频需要对大量的数据进行协调,通过机器学习的使用,可将这一过程变得更加高效。

基础技术:人工智能

人工智能的应用几乎覆盖了所有行业,对于这6个行业而言,并不足以概括它的全貌。而新的创新也在不断地打破旧的方法与操作,人工智能和机器学习正在迅速地成为像互联网一样的基础技术。对于涉及到如此多数据和处理能力的这场革命,有许多人都在密切关注它的下一个重大突破。

本文编译自VB

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