2018 AI 如何發(fā)揮在醫(yī)療、金服、零售、營銷領(lǐng)域？
AI 前線導(dǎo)讀：“科技和金融行業(yè)已經(jīng)率先采用了 AI 技術(shù)，而到了 2018 年，將會有更多的公司奮起直追，他們希望能夠利用 AI 技術(shù)來幫助公司獲得更好的發(fā)展。那么問題來了，AI 產(chǎn)業(yè)是否有足夠的能力來滿足如此大規(guī)模的需求？
要想讓 AI 這艘大型火箭升空，最起碼需要三個東西：數(shù)據(jù)、計算能力和 IT 基礎(chǔ)設(shè)施。但我們又該如何利用這些技術(shù)來影響日常的業(yè)務(wù)運營呢？”
健康醫(yī)療
2018 年，AI 至少會被用來解決健康醫(yī)療方面的一些已知問題，如重要信息缺失問題和長時間等待問題。預(yù)測分析技術(shù)可用于改進看病流程。在一些先進的醫(yī)療系統(tǒng)里，AI 將會被用于診療，因為深度學(xué)習(xí)算法已經(jīng)越來越擅長于模式識別，而診療本質(zhì)上就是進行模式識別。通過數(shù)據(jù)分析，AI 讓診療過程更順暢，結(jié)果也更準(zhǔn)確。
通過使用大數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)建模，AI 和機器學(xué)習(xí)可用來幫助臨床試驗更好地識別潛在的病患。
因為醫(yī)療服務(wù)費用高昂，AI 可用于降低病人的看病費用。比如，使用聊天機器人與病人交談，詢問他們的癥狀，然后把信息傳送給醫(yī)生，確保在正確的時間開出正確的處方。
案例：IBM Watson
在智能診療的應(yīng)用中，IBMWatson 是目前最成熟的案例。IBMWatson 可以在 17 秒內(nèi)閱讀 3469 本醫(yī)學(xué)專著、248000 篇論文、69 種治療方案、61540 次試驗數(shù)據(jù)、106000 份臨床報告。2012 年 Watson 通過了美國職業(yè)醫(yī)師資格考試，并部署在美國多家醫(yī)院提供輔助診療的服務(wù)。目前 Watson 提供診治服務(wù)的病種包括乳腺癌、肺癌、結(jié)腸癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宮癌等多種癌癥。Watson 實質(zhì)是融合了自然語言處理、認知技術(shù)、自動推理、機器學(xué)習(xí)、信息檢索等技術(shù)，并給予假設(shè)認知和大規(guī)模的證據(jù)搜集、分析、評價的人工智能系統(tǒng)。
金融服務(wù)
Fintech 創(chuàng)業(yè)公司的崛起讓這個行業(yè)分崩離析，傳統(tǒng)的金融服務(wù)公司需要利用 AI 技術(shù)來鞏固他們的競爭地位，加強客戶的參與度和改進績效。
金融行為監(jiān)管局（FCA）的一份報告表明，從 2014 年到 2017 年，數(shù)字攻擊事件從每年 5 起增長到了每年 49 起。在過去一年更是發(fā)生了無數(shù)起數(shù)據(jù)泄露和數(shù)字攻擊事件，所以毫無疑問，在未來會有越來越多的銀行和金融服務(wù)機構(gòu)會采用 AI 和機器學(xué)習(xí)技術(shù)來防范威脅。
AI 不僅可用于防范風(fēng)險，也可用于檢測市場變化的早期征兆。
因為其他行業(yè)成功實施了個人定制化解決方案，客戶也會要求金融服務(wù)行業(yè)這么做，所以 AI 進入金融行業(yè)是必然的。通過分析數(shù)據(jù)找出共通的模式，客戶需求和金融公司服務(wù)之間的匹配度會越來越高。
案例：阿里巴巴的螞蟻金服
阿里巴巴旗下的螞蟻金服下設(shè)一個特殊的科學(xué)家團隊，專門從事機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)等人工智能領(lǐng)域的前沿研究，并在螞蟻金服的業(yè)務(wù)場景下進行一系列的創(chuàng)新和應(yīng)用，包括互聯(lián)網(wǎng)小貸、保險、征信、智能投顧、客戶服務(wù)等多個領(lǐng)域。
根據(jù)螞蟻金服公布數(shù)據(jù)，網(wǎng)商銀行的花唄與微貸業(yè)務(wù)上，使用機器學(xué)習(xí)把虛假交易率降低了近 10 倍，為支付寶的證件審核系統(tǒng)開發(fā)的基于深度學(xué)習(xí)的 OCR 系統(tǒng)，使證件校核時間從 1 天縮小到 1 秒，同時提升了 30％的通過率。
以智能客服為例，2015 年“雙 11”期間，螞蟻金服 95% 的遠程客戶服務(wù)已經(jīng)由大數(shù)據(jù)智能機器人完成，同時實現(xiàn)了 100% 的自動語音識別。當(dāng)用戶通過支付寶客戶端進入“我的客服”后，“我的客服”會自動“猜”出用戶可能會有疑問的幾個點供選擇，這里一部分是所有用戶常見的問題，更精準(zhǔn)的是基于用戶使用的服務(wù)、時長、行為等變量抽取出的個性化疑問點；在交流中，則通過深度學(xué)習(xí)和語義分析等方式給出自動回答。問題識別模型的點擊準(zhǔn)確率在過去的時間里大幅提升，在花唄等業(yè)務(wù)上，機器人問答準(zhǔn)確率從 67% 提升到超過 80%。
零售
2018 年，電商行業(yè)將會更大范圍地應(yīng)用 AI 技術(shù)，用于識別用戶的購買習(xí)慣。比如更好地了解購物車物品的放棄率，這樣就可以更智能地向客戶推薦商品。
聊天機器人將會給電商平臺帶來人性化的元素，客戶滿意度也會隨之提升。零售商通過 AI 技術(shù)與顧客互動，提供類似實體店的導(dǎo)購和建議。
商店客流量統(tǒng)計數(shù)據(jù)讓零售商更好地了解用戶對品牌的認同度，這些信息可用在任意的決策中，從采購決策、市場決策到商店布局顧，再到推廣客忠誠度相關(guān)的活動。
案例：星巴克的“專屬咖啡師”
被稱為“最懂互聯(lián)網(wǎng)的科技公司”的星巴克，2016 年推 出了它的 AI 虛擬助理“我的星巴克咖啡師”（My Starbucks Barista）App，打字下單在星巴克早已過時，現(xiàn)在只需要對著手 機說出自己所需，具有聲音識別功能的虛擬助理會把訂單發(fā)送 到附近的星巴克門店，店內(nèi)咖啡師接單后開始做咖啡，等消費者 進店時，咖啡已經(jīng)做好在等著他，幫他節(jié)省了排隊等候的時間。
“我的星巴克咖啡師”的功能不止于此。它的算法能夠追蹤 到消費者的購買歷史，并在將來為他做出相似的推薦和配套的 服務(wù)。例如，當(dāng)它的算法監(jiān)測到，一位消費者每天早晨都要搭乘 班車時，就會在 App 里面向他推薦游戲，這樣在乘車的時間里， 就可以玩游戲打發(fā)無聊的時光。隨著消費者數(shù)據(jù)積累得越多，星 巴克虛擬助理提供的服務(wù)將更周到。
市場營銷
2018 年，顧客對一般性的產(chǎn)品不會太感興趣。他們希望商家能夠?qū)崟r地向他們推送相關(guān)度更高、對他們來說更有意義的產(chǎn)品。這個時候，AI 就可以派上用場。
因為 AI 技術(shù)會越來越普及，可用于自動化處理那些費時的重復(fù)性工作，所以市場營銷人員就可以節(jié)省出更多時間專注于提升產(chǎn)品價值上。
市場營銷人員還會使用 AI 工具來掃描數(shù)據(jù)點，對顧客進行情感分析。這些信息可用于后續(xù)的營銷活動。
案例：喜力啤酒使用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能提升銷量
荷蘭啤酒釀造商喜力（Heineken）近 150 年來一直是世界釀造業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，但今天，作為歐洲第一和世界第二的啤酒廠家，由于大數(shù)據(jù)和人工智能的助力，他們一直在提高自己的業(yè)績。為了在強大的美國啤酒市場更好的競爭，他們開始計劃利用收集的大量數(shù)據(jù)。目前，他們在美國賣出了旗下各種品牌啤酒總計超過 850 萬桶，但他們希望用數(shù)據(jù)驅(qū)動的改進和人工智能增強運營、市場營銷、廣告和客戶體驗，來提高這個數(shù)字。
從預(yù)測到優(yōu)化配送路徑，喜力在供應(yīng)鏈的每一個階段都利用了數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)為喜力的合作規(guī)劃、預(yù)測和補貨流程提供了信息，以消除整個鏈中的低效率。通過數(shù)據(jù)分析，廠家可以在出現(xiàn)高庫存、長生產(chǎn)或補貨提前期、以及產(chǎn)品需求的季節(jié)性變化時調(diào)整生產(chǎn)線。
喜力也不會放過物聯(lián)網(wǎng)的潛力。根據(jù)麥肯錫全球研究院的報告，到 2025 年，物聯(lián)網(wǎng)預(yù)計一年將產(chǎn)生高達 11 兆 1000 億美元的經(jīng)濟價值。
喜力啤酒利用 Shopperception 傳感器與沃爾瑪超市合作了試點項目，Shopperception 公司主要使用傳感器分析消費者在貨架前的購物行為，并使用它收集的數(shù)據(jù)創(chuàng)建實時事件來帶動更多的轉(zhuǎn)換。這個項目幫助他們收集了六瓶裝或一罐喜力啤酒是如何離開商店的數(shù)據(jù)。啤酒商和零售商可以評估所有收集到的數(shù)據(jù)，以便更好地了解購買喜力啤酒的顧客，以及商店賣啤酒的最佳地點，以及應(yīng)該何時出售。
喜力還擁有強大的社交媒體，并與 Facebook 和谷歌建立了合作關(guān)系，以更好地了解他們的客戶。現(xiàn)在，憑借這種洞察力，喜力可以創(chuàng)造個性化和事件驅(qū)動的營銷體驗。
總結(jié)
毫無疑問，AI 將會幫助我們解決很多挑戰(zhàn)，每個人都將從 AI 技術(shù)中獲得好處。那些有能力實施 AI 技術(shù)的公司將會拔得頭籌。那么，2018 年的關(guān)鍵問題將會變成：我們?nèi)绾文軌虼_保除了科技巨頭之外的所有公司都能夠用上 AI 技術(shù)？
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