2018年AI如何在醫(yī)療、金服、零售、營銷四大關(guān)鍵領(lǐng)域大展拳腳？
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：IBMWatson
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)，庫卡機器人，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，庫卡機器人何服電機維修，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（MyStarbucksBarista）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。