AI 应用于垂直领域,如何改善这八大行业?

近期,普华永道发布了一份 AI 产业报告,内容涉及 AI 将改变全球的 GDP,哪些国家或地区影响最大,受益最深,AI 能与哪些行业结合,从短期、中期、长期的角度看,AI 分别能解决该行业什么问题,消费者能得到什么利益,需要克服的障碍有哪些。

根据这份报告来看,到 2030 年到来之前,人工智能将促使全球 GDP 增长 14%,为世界经济贡献 15.7 亿美元。中国和美国将在此次技术浪潮中收获最多。未来的 13 年内,人工智能将增加中国 7 亿万美元的 GDP,经济增长达 26%。北美 GPD 预计增长 14.5%,价值 3.7 万亿美元。

而人工智能覆盖的领域,除了经常被报道的健康、金融、汽车、零售等行业之外,还有制造业、能源业、物流业,这波 AI 浪潮同样能提高它们的效率,改善行业的现状。

行业的潜在价值

健康

最具潜力的三个领域:

1、对患者健康数据进行基线对比,或与类似患者进行对比,观察对比过程中的细微变化,从而诊断患者的病情。

2、及早发现潜在传染病,追踪疾病的发病率,有助于预防和控制疾病的蔓延。

3、影像诊断(图像诊断,病理诊断)

消费者利益:从中短期来说,对病人的诊断会更快更准确,并为病人提供个性化治疗,也会为智能植入物等领域的突破打下基础,最终改善健康,延长寿命。

时间节省:更有效地预防疾病,减少疾病的发生和住院的风险。

时间节点:短期,医疗保险和更智能的调度(例如预约和操作);中期,以数据驱动诊断和虚拟药物开发;长期,机器人医生进行诊断和治疗。

需要克服的障碍:对患者隐私及敏感数据的保护,需要获得患者、医疗保健提供者和监管机构的认可。人类生物极度复杂,这也意味着更先进的技术,需要时间去攻克难题,才能达到应用水平。

高潜力的用例:以数据为驱动,通过将患者的病史作为基准,调查偏差数据或标识,这样的诊断方式在初始阶段将是人类医生的助手,并不能替代人类医生。但能提高医生的诊断效率和准确度,AI 在此过程中也能不断学习、改进,人类医生和 AI 诊断的结合,将提高系统的准确性,随着时间的推移,人类将有足够的信心,将诊断任务完全委托给 AI 系统,让 AI 自主操作。

汽车

最具潜力的三个领域:

1、自动驾驶车队与共享模式结合,也就是目前 Uber 研发自动驾驶的目的,届时,乘客从 App 预约到的车,将不再是人类司机驾驶的车,而是自动驾驶车。

2、半自动,驾驶员辅助系统。

3、发动机监控和预测,自动维护。

消费者利益:根据需求乘车,更有灵活性。举个例子,工作日可以通过小型车在城市里穿梭,周末,可以通过较大车型或者动力更足的车,离开城市。

时间节省:平均每个美国人每年开车的时间将近 300 小时,有了自动驾驶之后,这个时间就可以节约下来。

时间节点:短期:自动驾驶辅助系统(比如,停车辅助,车道居中,自适应巡航控制);中期:按需制造零件,按需维护。长期:发动机监测和预测,自动维护。

需要克服的障碍:技术仍然需要发展,在极端天气条件下,自动驾驶汽车的安全性会受到挑战。即使技术到位,也需要获得消费者的信任和监管机构的认可。

高潜力的用例:自动驾驶车队与共享模式结合,乘客可以随时随地使用汽车,而不是像现在这样,将时间花在支付保险、对车辆的维修保养等事情上。

金融服务

最具潜力的三个领域:

1、个性化的财务规划。

2、反欺诈和反洗钱。

3、流程自动化,从面向客户的前端以及后台,都能实现自动化。

消费者利益:获得健康、财富、退休等定制化的整体解决方案,使资金规划更有效(比如将剩余资金进行投资),并适应消费需求的改变,比如,收入发生变化或有新生婴儿出生,那么,资金规划也能灵活地发生变化。

时间节省:消费者需要方便地充分地了解自己的财务状况和未来计划,而企业可以提供这样的服务,除此之外,消费者不再需要从多种选择中筛选合适的方案,而是企业向其定制解决方案。

时间节点:短期,用机器人提供咨询,自动化保险承保,在某些领域,比如财务合规化领域,将流程自动化。中期,根据消费者情绪和偏好优化产品设计。长期,通过预测分析,预测发生的事情以及损失发生的时间,积极地塑造结果,比如降低事故率或提高客户成果。

需要克服的障碍:消费者信任和监管机构的认可。

高潜力的用例:如今,个性化的财务计划既昂贵又费时,但 AI 技术的发展,比如用机器人提供咨询和建议,可以为大众市场消费者开发定制的投资解决方案。除此之外,还能动态地管理财务以匹配目标(比如为抵押提供储蓄),并优化客户的可用资金。不过,资产管理人员在某些情况下可能将被 AI 替代。

零售

最具潜力的三个领域:

1、个性化设计和制作。

2、通过预测客户需求,提前预测客户的订单。

3、库存和交货管理。

消费者利益:你想要什么,什么时候需要,以何种方式获得,都可以按需定制。

时间节省:搜索货架、目录和网站,来找到所需产品的时间将大为减少。

时间节点:短期,基于偏好的产品推荐。中期,完全定制的产品。长期,通过市场信号预测何种产品将有市场需求。

需要克服的障碍:按需销售,需要设计、生产都能适应这种灵活的,量身定做的方法,另外,企业在使用数据时,需要加强对数据的保护。

高潜力的用例:个性化设计和生产不需要统一生产,服装和耗材可根据需求量身定制。以时装和服饰为例,最终可以进行完全互动和定制化的设计和供应,其中可以在线销售 AI 创建的模型,使用自动化进行小批量生产,随后基于用户反馈更改设计。

技术、通讯和娱乐

最具潜力的三个领域:

1、媒体存档和搜索,将零散的内容组织起来,使其适合推荐。

2、定制的内容创作(营销、电影、音乐等)。

3、个性化营销和广告。

消费者利益:个性化的内容供应、推荐,将逐渐增多。

时间节省:消费者可以根据自己的喜好和心情,更快更容易地选择自己想要的内容。

时间节点:短期,消费者的内容推荐。中期,自动电话营销,并使其与客户进行真正的对话。长期,AI 创建个性化内容。

需要克服的障碍:数据太多,特别是大量非结构化数据,需要消除噪音数据。

高潜力的用例:在娱乐方面已经能够提供个性化的内容和推荐,但现在有很多新产生的有趣的内容(比如视频),它们可能很难标记、推荐,AI 则为它们的归类、归档提供更有效的选择,为更精确的定位打下基础。

制造业

最具潜力的三个领域:

1、提高监测,自动修正制造流程。

2、优化供应链和生产。

3、按需生产。

消费者利益:产品可以定制,生产更灵活,产品质量更好,交货时间缩短。

时间节省:更快的响应和更少的延迟。

时间节点:短期,生产流程自动化程度更高。中期,从供应链优化到预测性调度,能够智能自动化。长期,在产品设计中进行规范分析,以解决问题和塑造成果,而不是简单地预测和响应产品设计中的需求。

需要克服的障碍:充分利用供应链和生产机会,这需要各方都拥有必要的技术并进行合作。目前,只有最大,资源最多的供应商和制造商才能在这方面更快地推进。

高潜力的用例:增强监控和自动修正使制造过程更可预测、更加可控,从而减少昂贵的延迟,缺陷或与产品规格的偏差。通过制造过程可以获得大量数据,从而实现智能监控。

能源

最具潜力的三个领域:

1、智能计算能源使用的实时信息。

2、更高效的电网运行和存储。

3、对基础设施的维护进行预测。

消费者利益:更高效,成本更低的能源供应和使用。

时间节省:更安全的供应,更少的断供。

时间节点:短期,智能测算。中期,优化电力管理。长期,更有效的可再生能源的供应,比如改进预测以及对风力发电进行优化。

需要克服的障碍:一些领域对技术和投资要求较高。

高潜力的用例:智能仪表可以帮助客户量身订做能耗并降低成本,大规模的使用也将产生大量的数据来源,有助于税收的定制以及更有效的供应。

运输与物流

三个最具潜力的领域:

1、自动驾驶卡车运输。

2、交通调度和减少拥堵。

3、提高安全性。

消费者利益:更大的灵活性,定制化以及货物和人能更快更可靠地从 A 地到达 B 地。

时间节省:智能调度,减少交通拥堵和实时路线调整,加快交通运输。

时间节点:短期,仓库自动分拣。中期,交通调度。长期,自动驾驶卡车的运输。

需要克服的障碍:自动驾驶的技术还在发展中。

高潜力的用例:交通控制和减少拥堵,自动驾驶的运输模式,能提高资产利用率,降低成本,因为 24/7 的运行时间将成为可能。另外,运输和物流(T&L)的整体业务模式可能会受到新兴市场参与者干扰,如卡车制造商提供 T&L 和大型在线零售商垂直整合其 T&L。

原文发布于微信公众号 - 钱塘大数据(qtbigdata)

原文发表时间:2017-08-16

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