抓住人工智能的真正潜力,AI为哪些产品和服务提供了最大的机会?

本文来自:腾股创投(微信ID: tengguvc,BP投递:bp@tengguvc.com)原文来自普华永道人,由腾股创投整理编译。

了解真正重要的事情

商界领袖们问:AI 对我的企业有什么影响,我们的商业模式是否会受到 AI 的威胁?而这些领袖们希望利用AI机会,他们又会问:我们应该如何投资 AI,以提升我们的能力?所有这一切思考,都是关于如何以负责任和透明的方式建立人工智能,以维持客户和更广泛的利益相关者的信心。

这份报告旨在帮助企业了解AI投资的机会和相关的业务案例。我们想强调人工智能如何增强企业,以及其潜在的价值。

AI将为哪些产品和服务提供了最大的机会?

1、医疗健康

最具AI潜力的三个领域

  • 检测患者健康数据中的小变化或与类似患者比较等领域的支持诊断。
  • 早期发现潜在的大流行病并跟踪疾病的发病率,以帮助预防和控制其传播。
  • 成像诊断(放射学,病理学)。

消费者的利益 在短期和中期更快更准确的诊断以及更加个性化的治疗,这将为智能植入物等领域的长期突破铺平道路。 最终的好处是改善了健康和寿命。

节省时间 更有效的预防措施有助于减少疾病和住院的风险。 反过来,更快的检测和诊断将带来更早的干预。

时机

  • 即将开始:医疗保险和更智能的调度(例如预约和操作)。
  • 中期潜力:数据驱动诊断和虚拟药物开发。
  • 长期潜力:机器人医生进行诊断和治疗。

需要克服的障碍

有必要重视保护因素和敏感的健康数据。人类生物学的复杂性和进一步技术发展的需求也意味着一些更先进的应用可能需要时间才能达到潜力,并获得患者、医疗保健提供者和监管者的接受。

高潜力使用案例:基于数据的诊断支持 AI驱动的诊断使用患者的历史情况作为基准,了解需要进一步调查和治疗的可能的健康状况。 人工智能最初可能被用作辅助,而不是替代人类医生。 这将增加医生的诊断能力,但在此过程中也为人工智能学习提供有了价值的见解,不断学习和改进。 人类医生和AI诊断之间的这种持续的相互作用将提高系统的准确性,并且随着时间的推移,人类将有足够的信心完全委托给AI系统来自主操作。

2、汽车

最具AI潜力的三个领域

  • 自动驾驶车辆共享出行。
  • 半自动驾驶功能,如司机助手。
  • 发动机监控和预测,自主维护。

消费者利益 机器驾驶和“按需”的灵活性,例如一个小型车载你穿过一个城市,或者一个更大车辆在周末载你离开城市。

节省时间

美国人平均每年花近300个小时开车,想想把这个时间解放出来的价值,你可以用这些时间做些什么。

时机

  • 即将开始:自动驾驶员辅助系统(例如停车辅助,车道识别,自适应巡航控制等)。
  • 中期潜力:按需零件制造和维护。
  • 长期潜力:发动机监控和预测,自主维护。

需要克服的障碍 相关技术仍然需要发展, 在极端天气条件下的自动驾驶车辆安全运行可能会更具挑战性。 即使技术到位,也需要获得消费者的信任和监管接受。

高潜力使用案例:自动驾驶车俩共享出行 自动驾驶车俩将使乘客在需要的地点上车,而不需要自己开车、买保险或者维护汽车。大部分必要的数据可用,技术正在推进。 然而,企业仍然需要赢得消费者的信任。

3、金融服务

最具AI潜力的三个领域

  • 个性化财务规划。
  • 欺诈检测和反洗钱。
  • 过程自动化 - 不仅仅是后台功能,而是面向客户的操作。

消费者利益

更具体化和整体(例如健康,财富和退休)的解决方案,更有效利用资金(例如将盈余资金投入投资计划),并随着消费者需求的变化(例如收入或新宝宝的变化)而变化。

时机

  • 即将开始:在财务和合规等领域的机器人咨询,自动保险承保和机器人过程自动化。
  • 中期潜力:根据消费者情绪和喜好优化产品设计。
  • 长期潜力:从预期将会发生的事情以及在可预见的损失(预测分析)等领域中主动塑造结果(规定性分析),应用于降低事故率或改善消费者成果等领域。

节省时间

客户需要充分了解财务状况和未来计划的信息,以适应不断变化的情况。 企业可以通过开发定制解决方案来解决这一点,而不是期望消费者通过多种选择来筛选适合的方案。

需要克服的障碍

消费者信任和监管接受。

高潜力使用案例:个性化财务规划 人力财务咨询费用高昂且耗时的,只能服务于高净值客户,而AI开发的如机器人咨询可以为大众市场消费者开发定制的投资解决方案。 动态管理财务以匹配目标(例如,为抵押提供储蓄)并优化客户的可用资金,在某些情况下资产管理人员被AI替代。 技术和数据已经到位,尽管客户接受度仍然需要提高才能实现全面的潜力。

4、零售和消费

最具AI潜力的三个领域

  • 个性化设计和制作。
  • 预测客户需求,例如,零售商开始使用深度学习提前预测客户的订单。
  • 库存和交货管理。

消费者利益

按需定制成为常态,为消费者提供想要的规范和更多可用性,无论想要什么,什么时候想要。

时机

  • 即将开始:根据喜好的产品推荐。
  • 中期潜力:完全定制产品。
  • 长期潜力:从市场信号预测需求的产品。

节省时间

花更少的时间浏览货架、产品目录和网站,找到你想要的产品。

需要克服的困难

使设计和生产更加灵活和量身定做。 企业还需要加强对数据使用和保护以赢得信任。

高潜力使用案例:个性化设计和生产 可以根据需要定制服装和消费品,而不是平均生产。 如果以时尚和服装为例,我们最终可以进行完全互动和定制化的设计和供应,通过AI创建的服装模型在线销售,使用自动化生产以小批量生产,随后基于用户反馈更改设计。

5、技术,通讯和娱乐

最具AI潜力的三个领域

  • 媒体归档和搜索 - 将分散的内容合并以进行推荐。
  • 定制的内容创作(营销,电影,音乐等)。
  • 个性化营销和广告。

消费者利益 个性化内容,推荐和供应逐渐增加。

时机

  • 准备开始:消费者的内容推荐。
  • 中期潜力:能够与客户进行实时对话的自动电话营销。
  • 长期潜力:特定用例和个性化的AI创建的内容。

节省时间

消费者更快更容易地选择自己想要的,反映他们的喜好和心情的事物。

需要克服的障碍

数据量大,且大部分为非结构化数据。

高潜力使用案例

我们已经在娱乐界内提供了个性化的内容推荐。然而,大量现存和新生成的(例如在线视频)内容,可能难以标记,推荐和货币化。AI为这种巨大的资产库进行分类和存档提供了更有效的选择,为更精确的定位和增加的收入创造了道路。

6、制造业

最具AI潜力的三个领域

  • 加强制造过程的监控和自动校正。
  • 供应链和生产优化。
  • 按需生产。

消费者利益

间接利益来自更灵活,灵敏和定制的货物制造,延误时间更短,缺陷少,交货更快。

时机

  • 即将开始:大量更高程度的生产流程的自动化。
  • 中期潜力:从供应链优化到更多预测性调度领域的智能自动化。
  • 长期潜力:在产品设计中使用规范分析,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。

节省时间

更快的响应和更少的延误。

需要克服的障碍 充分利用供应链和生产机会,要求各方拥有必要的技术,并准备好进行合作。 目前,只有最大,资源最多的供应商和制造商在加推动快这一进程。

高潜力使用案例

自我学习监控使制造过程更加可预测和可控,从而减少昂贵的延期,缺陷或偏离产品规格。 通过制造流程可以获得大量数据,从而实现智能监控。

7、能源

最具AI潜力的三个领域

  • 智能计量 :关于能源使用的实时信息,有助于减少账单。
  • 更高效的电网运行和存储。
  • 基础设施维护预测。

消费者利益

更高效,更具成本效益的能源供应和使用。

时机

  • 即将开始:智能计量。
  • 中期潜力:优化电力管理。
  • 长期潜力:改善风力发电预测和优化等领域的可再生能源供应更加高效一致。

节省时间 更安全的供应和更少的停电。

需要克服的障碍 在部分较发达地区,技术开发和投资要求较高。

高潜力使用案例

智能仪表可帮助客户量身定制能源消耗并降低成本。 更大的使用量也将开辟大量数据,这可能为定制关税和更有效的供应铺平道路。

8、运输与物流

最具AI潜力的三个领域

  • 自动驾驶货车和运输。
  • 交通控制和拥堵减少。
  • 增强安全性。

消费者利益 更高的灵活性、定制化,以及货物和人更快,更可靠地从A点到B点的能力。

时机

  • 即将开始:仓库分拣。
  • 中期潜力:交通管理。
  • 长期潜力:自动驾驶运输。

节省时间

智能调度,较少的交通堵塞和实时路线调整,加快运输。

需要克服的障碍

自动驾驶车队技术仍在发展中。

高潜力使用案例:自动驾驶卡车

自动驾驶卡车 通过提高资产利用率来降低成本,因为可以24X7进行运输。 此外,运输和物流(T&L)的整体业务模式可能受到新兴市场参与者的颠覆,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。

前进之路:充分利用人工智能的四大步骤

1、了解 AI 对你的业务意义

战略评估的出发点,是了解你所在行业内的技术发展和竞争压力,技术产生影响的时间以及你如何做出应对。 然后,你可以确定自动化和其他AI技术可以解决的操作痛点,现在可用AI技术打开哪些机会,以及这一领域的趋势。

2、确定你优先级

在确定你应对的战略,主要问题包括不同的 AI 如何帮助你实现业务目标,以及你对变化的准备情况。 你想成为一个早期采用者,快速跟随者还是追随者? AI 的战略目标是改变你的业务还是颠覆你所在的行业?

3、确保你拥有合适的人才、文化以及技术

虽然投资 AI 可能看起来很贵,普华永道的专业人士预计,随着软件变得更加商品化,未来十年的成本将会下降。 最终,对于简单的应用,我们将走向免费(或“免费增值”模式),并为商业差异化服务提供高级模式。 随着使用技术可能日益商品化,数据的供应及其使用方式成为重要资产。

4、建立适当的治理和控制

信任和透明度至关重要。 例如,在自动驾驶车辆方面,AI 要求人们将自己的生命托付给一台机器,这对乘客和公共政策制定者来说是一个巨大的飞跃。只要出一点问题,无论是故障还是车祸,都将成为头条新闻。这种声誉风险适用于所有形式的AI,而不仅仅是自动驾驶车辆。比如,客户参与聊天机器人经过训练或甚至认为操纵获得偏见。

原文发布于微信公众号 - PPV课数据科学社区(ppvke123)

原文发表时间:2017-08-26

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