AI如何在2018年大展拳脚?

詹长霖 原创 | 2018-01-03 10:08 | 收藏 | 投票

2017 年,几乎每个行业都意识到了 AI 技术的潜在影响力。而 2018 年,我们将会看到以 AI 为后盾的服务出现井喷式的增长。科技和金融行业已经率先采用了 AI 技术,而到了 2018 年,将会有更多的公司奋起直追,利用 AI 技术来帮助公司获得更好的发展。

 

要想让 AI 这艘大型火箭升空,最起码需要三个东西:数据、计算能力和 IT 基础设施。但我们又该如何利用这些技术来影响日常的业务运营呢? 

 

健康医疗

2018 年,AI 至少会被用来解决健康医疗方面的一些已知问题,如重要信息缺失问题和长时间等待问题。AI 可用于降低病人的看病费用。比如,使用聊天机器人与病人交谈,询问他们的症状,然后把信息传送给医生,确保在正确的时间开出正确的处方。

案例:IBM Watson

在智能诊疗的应用中,IBMWatson 是目前最成熟的案例。IBMWatson 可以在 17 秒内阅读 3469 本医学专著、248000 篇论文、69 种治疗方案、61540 次试验数据、106000 份临床报告。2012 年 Watson 通过了美国职业医师资格考试,并部署在美国多家医院提供辅助诊疗的服务。目前 Watson 提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。Watson 实质是融合了自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习、信息检索等技术,并给予假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价的人工智能系统。

 

金融服务

金融行为监管局(FCA)的一份报告表明,从 2014 年到 2017 年,数字攻击事件从每年 5 起增长到了每年 49 起。在过去一年更是发生了无数起数据泄露和数字攻击事件,所以毫无疑问,在未来会有越来越多的银行和金融服务机构会采用 AI 和机器学习技术来防范威胁。AI 不仅可用于防范风险,也可用于检测市场变化的早期征兆。 

案例:阿里巴巴的蚂蚁金服

阿里巴巴旗下的蚂蚁金服下设一个特殊的科学家团队,专门从事机器学习与深度学习等人工智能领域的前沿研究,并在蚂蚁金服的业务场景下进行一系列的创新和应用,包括互联网小贷、保险、征信、智能投顾、客户服务等多个领域。

根据蚂蚁金服公布数据,网商银行的花呗与微贷业务上,使用机器学习把虚假交易率降低了近 10 倍,为支付宝的证件审核系统开发的基于深度学习的 OCR 系统,使证件校核时间从 1 天缩小到 1 秒,同时提升了 30%的通过率。

以智能客服为例,2015 年“双 11”期间,蚂蚁金服 95% 的远程客户服务已经由大数据智能机器人完成,同时实现了 100% 的自动语音识别。当用户通过支付宝客户端进入“我的客服”后,“我的客服”会自动“猜”出用户可能会有疑问的几个点供选择,这里一部分是所有用户常见的问题,更精准的是基于用户使用的服务、时长、行为等变量抽取出的个性化疑问点;在交流中,则通过深度学习和语义分析等方式给出自动回答。问题识别模型的点击准确率在过去的时间里大幅提升,在花呗等业务上,机器人问答准确率从 67% 提升到超过 80%。 

 

零售

2018 年,电商行业将会更大范围地应用 AI 技术,用于识别用户的购买习惯。比如更好地了解购物车物品的放弃率,这样就可以更智能地向客户推荐商品。 

案例:星巴克的“专属咖啡师”

被称为“最懂互联网的科技公司”的星巴克,2016 年推 出了它的 AI 虚拟助理“我的星巴克咖啡师”(My Starbucks Barista)App,打字下单在星巴克早已过时,现在只需要对着手 机说出自己所需,具有声音识别功能的虚拟助理会把订单发送 到附近的星巴克门店,店内咖啡师接单后开始做咖啡,等消费者 进店时,咖啡已经做好在等着他,帮他节省了排队等候的时间。

 

市场营销

2018 年,顾客对一般性的产品不会太感兴趣。他们希望商家能够实时地向他们推送相关度更高、对他们来说更有意义的产品。这个时候,AI 就可以派上用场。因为 AI 技术会越来越普及,可用于自动化处理那些费时的重复性工作,所以市场营销人员就可以节省出更多时间专注于提升产品价值上。

案例:喜力啤酒使用大数据、物联网和人工智能提升销量

喜力啤酒利用 Shopperception 传感器与沃尔玛超市合作了试点项目,Shopperception 公司主要使用传感器分析消费者在货架前的购物行为,并使用它收集的数据创建实时事

个人简介
AIM公司CEO兼首席创新官 被授予“2013年最佳创新力专家”—2013中国企业商学院院长(总裁)年度论坛暨颁奖盛典 2012年获选“2012年度全球华商新领军者”
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