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数据分析!盘点哪些有巨大人工智能集成潜力的行业?

2017-10-31 16:58:02来源:

10月31日消息,人工智能代表了一种与数据(界面)连接的新方式。随着传感器、数据储存和分析的成本大幅下降,现在几乎每个行业都可以从电脑处理器的温度到其轴承的震动,生产出其日常操作反馈出的艾位元组的数据。

人工智能也可以处理人类的相关数据。大量的心里指标的数据都来自于我们的社交媒体足迹、购买习惯、娱乐喜好以及我们的日常活动。人工智能技术已经被用于研究我们的思考和行动,而且我们现在正在使用的媒体可能是这些算法的产物。通过优化分析过程,人工智能可以简化对人类活动数据的分析。

从人类数据转移到计算机程序,通过将数据优化,人工智能可以快速开发和执行对模式、趋势和应用程序的洞察。人工智能集成的广泛应用以及它所能提供的巨大好处,已促使许多专家将人工智能视为人类第四次工业革命。这是一个勇敢的新世界,行业领袖们正将大把的投入压在未来的霸主身上。

以下是对6个有着巨大人工智能集成潜力的行业的研究:

1、物流和分销

运输和物流是一个全球性质的企业类型,其全球总收入约为8万亿美元。为了减少传感器和数据存储的成本以及更好地提高效率,行业领导者现在正在寻求人工智能和机器学习技术。

通过全球航运网络协调数十亿的个人产品和商品是一项已经远远超出人力管理能力的任务,而且人工智能系统能够筛选供应链。物流中人工智能的应用广泛,涵盖供需关系,库存,协调运输网络,车辆维护计划等。

德国航运巨头DHL在2016物流趋势雷达报告中表示,通过人工智能,分销业务可能会经历着对制造,物流,仓储, 包括最后一公里运送等业务的难以想象的优化水平。

2、医疗卫生

人工智能可以自下而上地对医疗卫生行业进行重新设计。预计到2021年,该行业人造智能系统的潜在市场将达到67亿美元,将促使像Google,IBM的科技巨头企业以及一小部分初创企业的投资。

人工智能对设计治疗方案也有令人兴奋的影响。因为人工智能算法可以预测基因工程操作的结果,所以像CRISPR-Cas9基因编辑技术这样的出血边缘医学创新技术可以大幅度提高。

人工智能技术也在拥有着人工智能动力手术工具的手术室中使用 - 自从二十年前首次开发以来,人类已经执行了超过三百万次机器人辅助手术。

3、零售和广告

通过使用机器学习算法和自动化销售助手,机器人正在接管广告业,而你的个人数据则是推动全球规模数据一体化的引擎。人工智能已经使用于提高基于网页和社交媒体上信息的个性化定位广告的准确率,而且它还被用于筛选大量的买家偏好数据,以推动亚马逊和eBay等在线购物巨头的运作趋势和相关库存。

在人类创造力完全被取代之前,这项技术还有很长的路要走。但是,未来依旧很明朗,Exchange Lab首席战略官蒂姆?韦伯斯特对Adweek表示,人工智能技术“只会在收集用户回馈的数据方面变得更好”。

4、金融行业

与许多行业不同,金融业多年来一直生产着丰富的数据库,银行和财务记录的严格的一致性使其成为人工智能驱动模式识别的理想选择和趋势所在。有了这些数据,人工智能研究人员已经在寻求利用机器学习来简化风险管理,贷款审批,投资组合创建等常见财务挑战项目的方法。

在这里也有很大的创新空间。利用人工智能技术的银行算法可以将个体客户的特征与市场数据实时比较,并且进一步的发展之后,可能会在风险评估、客户分析和产品建议中纳入更多的因素。

人工智能集合也为大型金融市场带来了巨大的变化。对冲基金管理、银行网络安全和运营效率都是人工智能的潜在应用对象。

5、保险行业

欺诈性保险索赔是保险公司价值400亿美元的问题,这需要大量人力劳动来筛选保险索赔和识别欺诈行为而导致增加保险公司的成本。通过使用人工智能和机器学习来消除更多的欺诈性声明可以解决这两个问题,这将有助于简化客户所需的流程。

人工智能还在进行对保险业客户服务的方面的贡献。在埃森哲咨询公司进行的一项调查中,74%的客户表示已准备好进行电脑生成的保险咨询。

6、流媒体和在线视频行业

像Netflix和Amazon Prime这样的重量级在线流媒体公司想更好地了解你。更好的流媒体服务和在线视频已经引起了传统娱乐模式(如有线电视)的巨大转变。并且流媒体服务和在线娱乐提供商正在使用机器学习技术来跟踪整个媒体库的用户偏好。

随着时间的推移,这些算法可以作为一个人工神经网络来构建观看者的查看偏好的自定义配置文件,利用这些数据帮助流媒体企业提出更多的建议。人工智能动力算法也在尝试着去掉(优化)视频的缓冲轮。

流式视频需要协调大量数据,而通过使用机器学习可以使该过程更加高效。

总之,人工智能集成的潜力几乎涵盖了每个行业,新的创新一直在全面改善旧的方法和实践。人工智能和机器学习正在迅速成为与互联网类似的基础技术,并且通过对运行结果的显著变化来让人类更加信任这项技术。有许多分析师密切关注着这场革命的下一个重大突破。拥有庞大的数据和处理这些数据的能力,大规模的人工智能集成运用看起来是必然的。

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