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2020年人工智能落地思考機遇與挑戰(zhàn)誰更勝一籌?

放大字體??縮小字體 發(fā)布日期:2020-03-16
核心提示:近年來,由于技術(shù)與業(yè)務(wù)需求之間的鴻溝,人工智能在走向產(chǎn)業(yè)落地的過程中面臨了一系列的挑戰(zhàn)。企業(yè)在應(yīng)用AI技術(shù)推進產(chǎn)品業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型
     近年來,由于技術(shù)與業(yè)務(wù)需求之間的鴻溝,人工智能在走向產(chǎn)業(yè)落地的過程中面臨了一系列的挑戰(zhàn)。企業(yè)在應(yīng)用AI技術(shù)推進產(chǎn)品業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型升級的過程中,必須要了解這些問題并加以升級。愛分析在近日發(fā)布了《人工智能2020:落地挑戰(zhàn)與應(yīng)對》。報告回顧了人工智能的行業(yè)概況,并結(jié)合實踐案例分析了人工智能技術(shù),給產(chǎn)業(yè)帶來的具體價值創(chuàng)造盒各行業(yè)落地進展盒未來應(yīng)用趨勢。以此幫助企業(yè)推動人工智能的價值落地。
 
  新商業(yè)與新經(jīng)濟模式的誕生
 

  歷史上任何一次新技術(shù)的爆發(fā),都帶來了超乎想象的新商業(yè)與新經(jīng)濟模式。從最近的一次看,90年代互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展初期,我們沒有預(yù)料到商業(yè)社會將如此大規(guī)模的被影響和改變?;ヂ?lián)網(wǎng)的影響開始于媒體,紐約時報、華爾街日報等媒體通過網(wǎng)站更新新聞,最終全媒體行業(yè)都開始面臨轉(zhuǎn)型壓力。后來消費者逐漸通過網(wǎng)絡(luò)閱讀、看電影等?;ヂ?lián)網(wǎng)對商業(yè)社會的影響有一個過程,人工智能時代也是一樣。
 
  當(dāng)前,國內(nèi)誕生了諸如商湯科技、曠視科技、極鏈科技、依圖科技等人工智能初創(chuàng)企業(yè),這些企業(yè)針對金融、醫(yī)療、內(nèi)容審核、廣告、零售、自動駕駛等行業(yè)都了產(chǎn)生很大的影響。目前,一些與計算機視覺相關(guān)的應(yīng)用,比如在視頻內(nèi)容審核方面,已經(jīng)產(chǎn)生了比較大的變化。比如國內(nèi)目前內(nèi)容審核技術(shù)比較突出的極鏈科技,推出了全棧式智能內(nèi)容安全審核引擎神眼系統(tǒng),為人類審核員進行減負(fù)。
 
  在人工智能算法依賴大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的階段,產(chǎn)值大的行業(yè)會發(fā)展的更好。如果一個行業(yè)應(yīng)用人工智能產(chǎn)生的價值夠大,會有人愿意出錢標(biāo)注數(shù)據(jù)。以金融領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用為例,在基金管理和輔助股票分析方面,技術(shù)公司與金融公司各有所長。一些基金公司也有數(shù)據(jù)科學(xué)家的團隊,有些做的是比較傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘,還不是很了解深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)。
 
  有著數(shù)十年經(jīng)驗的基金公司更擅長判斷一只股票是否值得投資,哪些市場信息具有參考價值。而人工智能技術(shù)公司沒有這方面的知識積累,但擁有先進的人工智能技術(shù)儲備。通過業(yè)務(wù)公司與技術(shù)公司的合作,基金經(jīng)理可以在人工智能的幫助下更好的分析市場。例如,一家上市公司稱由于春節(jié)較晚而影響了這一季度的銷售額,分析師需要就春節(jié)對銷售額的影響做一個分析和歷史對比,分析這是公司的借口還是真實情況。每個上市公司都會有季報,內(nèi)容幾頁到幾十頁的不等,要做很細(xì)的分析,除了看現(xiàn)在的,還要把去年、前年、甚至大前年的數(shù)據(jù)做對比,這么細(xì)的分析單靠人是不可能的,一個分析師要分析幾十家公司,不可能每一份季報都看的非常細(xì),這方面可以由人工智能來輔助分析。
 
  當(dāng)前人工智能的商業(yè)模式挑戰(zhàn)
 
  人工智能走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的過程中,從向企業(yè)和個人用戶提供人工智能產(chǎn)品服務(wù)的角度,企業(yè)要進入某一個垂直領(lǐng)域缺乏的是相關(guān)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和知識。如果與醫(yī)院合作,技術(shù)企業(yè)如果沒有經(jīng)驗豐富的醫(yī)生,無法判斷醫(yī)學(xué)影像的數(shù)據(jù)是否正確。而人工智能缺乏相關(guān)專業(yè)知識和經(jīng)驗,在出錯的時候也無法判斷是由于標(biāo)注錯誤還是由于圖像不夠清晰造成。技術(shù)企業(yè)與垂直行業(yè)互動的時候,需要讓行業(yè)理解,人工智能不是超人類智慧,無法做到提供給機器一個數(shù)據(jù)庫就可以得到想要的結(jié)果,這是目前雙方合作前面對的挑戰(zhàn)之一。
 
  正如軟銀創(chuàng)始人孫正義說的,“跟上人工智能帶來的時代顛覆需要真正的專注。”人工智能已經(jīng)經(jīng)過了學(xué)術(shù)研究階段,正處于現(xiàn)實應(yīng)用階段。未來將被廣泛應(yīng)用到企業(yè)的商業(yè)模式、醫(yī)療保健以及交通運輸中。
 
  從目前人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢來看,未來人工智能對于商業(yè)模式的影響在以下幾個方面有所體現(xiàn):
 
  第一:個性化服務(wù)將得到快速發(fā)展。隨著人工智能產(chǎn)品的大面積采用,一個重要的結(jié)果就是生產(chǎn)力水平的大幅度提升,這會使得人們在進行消費時有了更多的選擇,產(chǎn)品將逐漸從批量生產(chǎn)轉(zhuǎn)向個性化生產(chǎn)。
 
  第二:產(chǎn)業(yè)鏈將得到整合和壓縮。人工智能產(chǎn)品的應(yīng)用將全面實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈的整合,不僅會進一步壓縮商品流通過程中的中間環(huán)節(jié),同時也會高效率整合生產(chǎn)環(huán)節(jié)的產(chǎn)業(yè)鏈,從而全面提升生產(chǎn)效率。未來在人工智能技術(shù)的推動下,產(chǎn)品的生產(chǎn)和流程環(huán)節(jié)中的傳統(tǒng)人力崗位將逐漸減少,這也會在很大程度上降低產(chǎn)品的生產(chǎn)和流通成本。
 
  第三:研發(fā)費用占比將逐漸提升。在人工智能技術(shù)的推動下,企業(yè)更多的資源將向研發(fā)領(lǐng)域傾斜,產(chǎn)品創(chuàng)新能力將是未來企業(yè)謀求更大發(fā)展的核心能力,所以研發(fā)費用的占比未來將持續(xù)攀升。
 
  雖然人工智能技術(shù)未來的發(fā)展前景非常廣闊,但是目前人工智能技術(shù)依然處在發(fā)展的初期,而且由于人工智能技術(shù)對于應(yīng)用場景有較多的挑戰(zhàn),所以人工智能產(chǎn)品的全面應(yīng)用還需要很長一段時間。
 
  中美人工智能不同的發(fā)展機遇
 
  中美人工智能應(yīng)用的不同發(fā)展路徑人工智能在不同國家的發(fā)展,與當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)發(fā)展特點相關(guān),取決于技術(shù)與當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)的結(jié)合。以金融業(yè)為例,中美有兩個主要差異,第一,在技術(shù)應(yīng)用方面,美國金融市場競爭比較激烈,很多銀行早就習(xí)慣通過技術(shù)手段競爭。一個金融公司里10%的員工是IT和技術(shù)員工,在中國,這個比例大概是3%-4%。在美國,人工智能在金融方面的應(yīng)用相對走的更往前,很多對沖基金是通過機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘,量化基金通過程序來管理基金。
 
  與美國比,中國的技術(shù)相對早期。另一方面,兩國在金融領(lǐng)域的監(jiān)管法規(guī)有一定差異。在美國,沒有太多監(jiān)管限制通過開發(fā)程序管理基金,只要敢冒險,自負(fù)盈虧,相比之下中國則整體相對謹(jǐn)慎。在其他應(yīng)用領(lǐng)域,中美也呈現(xiàn)出各自的特點。對于中美兩國,人口紅利都在消失,但兩國人工智能應(yīng)用很有可能先在各自比較發(fā)達的產(chǎn)業(yè)中得到發(fā)展。未來中國先把這些技術(shù)做成熟以后,也可能將技術(shù)應(yīng)用到其他國家去。
 
  傳統(tǒng)行業(yè)尤其是企業(yè)的最高領(lǐng)導(dǎo)需要對人工智能有更客觀的認(rèn)識,盡可能去接觸和理解人工智能可以做什么。畢竟有些技術(shù)還沒到成熟的階段。目前有很多人工智能在線課程和書,也有很多免費的網(wǎng)上平臺鼓勵大家去嘗試,這個門檻正越來越低。
 
  當(dāng)前,人工智能浪潮類似互聯(lián)網(wǎng)初期,無論企業(yè)規(guī)模大小,任何時候進入AI領(lǐng)域都不嫌早。企業(yè)最終將在人工智能的應(yīng)用下而大幅提升生產(chǎn)效率。大型企業(yè)內(nèi)部本身有IT部門,資源也多一些,有條件去研究AI,可以選擇是自己做還是去尋求外部幫助,小企業(yè)則可能需要找人做。大小企業(yè)的思考模式和基本邏輯相同,只是具體的操作方式不同。關(guān)于傳統(tǒng)企業(yè)是否需要自己的技術(shù)團隊,應(yīng)該結(jié)合企業(yè)的自身情況,目前想做的項目難度有多大,是否需要專家的幫助。
 
  企業(yè)具備了這個前提,理解了自己的問題,理解了技術(shù)如何去應(yīng)用,進一步分析判斷事情的難度和風(fēng)險有多大。比如,微軟有小冰這樣的聊天機器人,不少企業(yè)興趣很高,也希望用聊天機器人來增強與客戶的互動,那就需要考慮聊天的內(nèi)容是什么,如果出錯的話成本是什么?如果是醫(yī)院需要用來和病人互動,并且指導(dǎo)病人如何吃藥,這樣錯誤成本太高,就不建議通過內(nèi)部團隊開發(fā)。
 
  處于人工智能技術(shù)應(yīng)用起飛的前夜,這樣探討的價值在于,傳統(tǒng)企業(yè)無論規(guī)模大小,都需要思考如何應(yīng)對危機和機遇,畢竟等到人工智能技術(shù)帶來的用戶達到一定程度、新業(yè)務(wù)規(guī)模開啟時,再進行這樣的投入已然是來不及了。
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