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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?

日期:2019-02-25   人氣:  來源:互聯(lián)網(wǎng)
簡介: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(huì)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……

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(huì)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(gè)東西:數(shù)據(jù)、計(jì)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(yùn)營呢?

健康醫(yī)療

2018年,AI至少會(huì)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(shí)間等待問題。預(yù)測分析技術(shù)可用于改進(jìn)看病流程。在一些先進(jìn)的醫(yī)療系統(tǒng)里,AI將會(huì)被用于診療,因?yàn)樯疃葘W(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(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)可用來幫助臨床試驗(yàn)更好地識別潛在的病患。

因?yàn)獒t(yī)療服務(wù)費(fèi)用高昂,AI可用于降低病人的看病費(fèi)用。比如,使用聊天機(jī)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(shí)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(yàn)數(shù)據(jù)、106000份臨床報(bào)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(shí)質(zhì)是融合了自然語言處理、認(rèn)知技術(shù)、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息檢索等技術(shù),并給予假設(shè)認(rèn)知和大規(guī)模的證據(jù)搜集、分析、評價(jià)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(gè)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(qiáng)客戶的參與度和改進(jìn)績效。

金融行為監(jiān)管局(FCA)的一份報(bào)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(huì)有越來越多的銀行和金融服務(wù)機(jī)構(gòu)會(huì)采用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來防范威脅。

AI不僅可用于防范風(fēng)險(xiǎn),也可用于檢測市場變化的早期征兆。

因?yàn)槠渌袠I(yè)成功實(shí)施了個(gè)人定制化解決方案,客戶也會(huì)要求金融服務(wù)行業(yè)這么做,所以AI進(jìn)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(huì)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(gè)特殊的科學(xué)家團(tuán)隊(duì),專門從事機(jī)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(jìn)行一系列的創(chuàng)新和應(yīng)用,包括互聯(lián)網(wǎng)小貸、保險(xiǎn)、征信、智能投顧、客戶服務(wù)等多個(gè)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(jī)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(shí)間從1天縮小到1秒,同時(shí)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(yuǎn)程客戶服務(wù)已經(jīng)由大數(shù)據(jù)智能機(jī)器人完成,同時(shí)實(shí)現(xiàn)了100%的自動(dòng)語音識別。當(dāng)用戶通過支付寶客戶端進(jìn)入我的客服后,我的客服會(huì)自動(dòng)猜出用戶可能會(huì)有疑問的幾個(gè)點(diǎn)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(shí)長、行為等變量抽取出的個(gè)性化疑問點(diǎn);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(dòng)回答。問題識別模型的點(diǎn)擊準(zhǔn)確率在過去的時(shí)間里大幅提升,在花唄等業(yè)務(wù)上,機(jī)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(huì)更大范圍地應(yīng)用AI技術(shù),庫卡機(jī)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(jī)器人將會(huì)給電商平臺帶來人性化的元素,客戶滿意度也會(huì)隨之提升。零售商通過AI技術(shù)與顧客互動(dòng),提供類似實(shí)體店的導(dǎo)購和建議。

商店客流量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)讓零售商更好地了解用戶對品牌的認(rèn)同度,這些信息可用在任意的決策中,庫卡機(jī)器人何服電機(jī)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(dòng)。

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(shí),現(xiàn)在只需要對著手機(jī)說出自己所需,具有聲音識別功能的虛擬助理會(huì)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(fèi)者進(jìn)店時(shí),咖啡已經(jīng)做好在等著他,幫他節(jié)省了排隊(duì)等候的時(shí)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(fèi)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(fèi)者每天早晨都要搭乘班車時(shí),就會(huì)在App里面向他推薦游戲,這樣在乘車的時(shí)間里,就可以玩游戲打發(fā)無聊的時(shí)光。隨著消費(fèi)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(huì)太感興趣。他們希望商家能夠?qū)崟r(shí)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(gè)時(shí)候,AI就可以派上用場。

因?yàn)锳I技術(shù)會(huì)越來越普及,可用于自動(dòng)化處理那些費(fèi)時(shí)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(shí)間專注于提升產(chǎn)品價(jià)值上。

市場營銷人員還會(huì)使用AI工具來掃描數(shù)據(jù)點(diǎn),對顧客進(jìn)行情感分析。這些信息可用于后續(xù)的營銷活動(dòng)。

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(qiáng)大的美國啤酒市場更好的競爭,他們開始計(jì)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(jì)超過850萬桶,但他們希望用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的改進(jìn)和人工智能增強(qiáng)運(yùn)營、市場營銷、廣告和客戶體驗(yàn),來提高這個(gè)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(gè)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(bǔ)貨流程提供了信息,以消除整個(gè)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(bǔ)貨提前期、以及產(chǎn)品需求的季節(jié)性變化時(shí)調(diào)整生產(chǎn)線。

喜力也不會(huì)放過物聯(lián)網(wǎng)的潛力。根據(jù)麥肯錫全球研究院的報(bào)告,到2025年,物聯(lián)網(wǎng)預(yù)計(jì)一年將產(chǎn)生高達(dá)11兆1000億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

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