从概念到应用,人工智能所激发的潜力

作者: 凡尘美学 2018-05-30 08:15:08

目前,已知的人工智能最大的潜力在于分析技术,包括回归和分类。神经网络技术可以提供更高的功能性,或者产生附加的见解和应用。

从概念到应用,人工智能所激发的潜力

价值

对于通讯行业,运营商有大量的结构化的客户数据,非常适合传统分析技术和AI分析技术 。

AI分析技术还将用于各个行业的风险管理,如保险业更为精准的风险评估和保费设置,制药公司将AI算法用于降低临床试验风险,矿业公司预测生产中断风险,实现更有效的勘探、钻探和开采规划等。此外,AI还可创造新的产品和业务模式,如用于银行客户类型识别,可以有效改进的欺诈检测。

从概念到应用,人工智能所激发的潜力

AI最大的价值机遇是供应链管理和制造业中营销和销售环节。对于公司而言,他们必须检查自己的部门组合,理解行业的价值驱动,寻找人工智能的布局机会,已确定合适的投资部署。

此外,零售与高科技等消费行业将出现更多AI营销和销售应用,这是由于更为频繁的数字交互,特别是对电商平台而言,基于AI分析实时制定促销、价格和产品动态,利用生成模型优化端到端的供应链等,将有效降低各项成本,提高运营效率,实现精准营销。

潜力

预测维护

传统系统,已经能够对传感器时序数据,包括检测温度、振动状态等,进行分析,实现预测异常检测和预测维护(对组件的剩余使用寿命做出预测)了。但深度学习将这个功能带到了一个新的高度:可以对数据进行分层,从而分析海量的、高维度的,包括图像、音频等各种形式的传感器数据,一些原先不适用的低质量数据(来自廉价的麦克风和照相机)也能被用起来。

从概念到应用,人工智能所激发的潜力

物流优化

以AI为导向的物流优化可以实时预测,降低成本,指导行为,提高燃油效率,减少交货时间。

客户管理

AI正在成为客户服务管理和个性化市场营销的重要工具。

从概念到应用,人工智能所激发的潜力

呼叫中心将AI用于语音识别(不仅是语言内容,甚至是情绪语调)和呼叫路径规划,可以更有效的为客户提供更为无缝的体验;在销售领域(如亚马逊和Netflix),AI也成功的用于个性化的“下一个”产品推荐,大幅提高了销售转化率;在保险领域,汽车保险保费可以根据驾驶数据(驱动模式和距离)进行调整。

挑战

尽管人工智能前途远大,它依旧面临着诸多的挑战和限制。

可以把困难归纳为五点:训练数据的标记常常需要人工手动,难以获取足够大且全面的训练数据集(特别影响医疗用例),模型透明度有待提高(直接影响汽车、医疗认证等领域的应用),学习缺乏可概括性(难以从一个应用迁移到另一个相似的应用),数据和算法中存在偏差的风险(更社会化的问题)。

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此外,人工智能还存在恶意使用的问题,包括更为复杂的黑客攻击和高度个性化的政治虚假信息运动、欺骗性的视频等一些列安全威胁。

人工智能 神经网络
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