智能汽車
? ? IBM最近對頂級汽車高管進行了調查铡溪，74％的人預計到2025年我們將看到智能汽車上路漂辐。智能汽車不僅會融入物聯(lián)網，還會了感知它的主人和周圍環(huán)境棕硫。它可以根據(jù)駕駛員習慣自動調整內部設置?-?溫度髓涯、音頻、座椅位置等哈扮，發(fā)現(xiàn)問題甚至自行解決問題纬纪，自動駕駛，并提供有關交通和道路狀況的實時建議滑肉。
十八包各、??????智能傳感器：
智能傳感器可以檢測汽車內部的零部件運行情況，通過智能視覺系統(tǒng)和傳感器靶庙，它們可以提前警告任何可能的威脅问畅，從而避免可能的緊急情況。這些傳感器會在我們駕駛的過程中實時監(jiān)控汽車的各項數(shù)據(jù)和指標，提供我們足夠多的信息按声。并且也會根據(jù)各項指標的上限和下限設置警告膳犹，一旦超過馬上會提醒我們。而且這一些還是通過3維圖像展示給我們签则，讓我們可以非常容易的了解到是什么系統(tǒng)的哪一個零部件出現(xiàn)了問題须床，以及現(xiàn)在情況下合理的處理方式。這些傳感器甚至可以在客戶不在場的情況下監(jiān)控車輛的安全性渐裂。先進的車輛安全系統(tǒng)使用智能防盜系統(tǒng)來防止盜竊并確定車輛的確切位置豺旬，車載的AI可以通知用戶車輛附近檢測到威脅。通過語音識別傳感器柒凉，可以使用語音指令控制汽車族阅。通過AI功能引導的高效傳感器可以抵御任何威脅，也是無人駕駛的基礎膝捞。
十九坦刀、?????無人駕駛汽車：
由于配備了傳感器，自動駕駛汽車可以幫助客戶駕駛蔬咬。這個新功能將會大大降低駕駛員的難度和負擔鲤遥，即使駕駛員分心一會兒，汽車也會繼續(xù)工作林艘。由于他們配備了智能AI技術盖奈。通過深度學習和其他先進機制，通過從真實的聲音和視覺中學習狐援，AI可以像人類一樣駕駛钢坦。有趣的是，AI駕駛員也可以從經驗中學習啥酱，隨著行駛里程上升爹凹，遇到的事件越多，在一段時間內變得越好镶殷。如果上路的汽車都配備了AI系統(tǒng)進行控制和路線規(guī)劃逛万，會發(fā)生什么呢？我認為汽車行駛會更像軌道交通批钠，因為一切都是AI在控制，汽車行駛路徑就像是劃出虛擬的道路得封，每一輛車都可以和路面以及其他車輛交互埋心，所有的車輛都會有序行駛和停車，一切都是協(xié)調進行的忙上，這將會大大提升行駛速度拷呆。就算有突發(fā)事件造成車輛擁堵，AI也可以控制幾百輛車同時啟動和加速，在幾秒之內達到正常行駛的速度茬斧，就像今天控制無人機群的樣子腰懂，一切都是統(tǒng)一的行動。也不會有堵車项秉，你也不需要超車绣溜，甚至不需要紅綠燈，都是AI在控制汽車行駛和動態(tài)規(guī)劃路線娄蔼，那樣的乘車體驗將會大大提升怖喻。無人駕駛應該是十年內會大規(guī)模普及的技術，而AI接管車輛應該不會比這個時間晚很多岁诉。
二十锚沸、?????無人運輸車：
半自動化的AI運輸車已經成功測試并且交付，這也會給運輸業(yè)務帶來新的發(fā)展方向涕癣，有著巨大潛力哗蜈。AI和機器學習可以對對路線優(yōu)化、速度調節(jié)坠韩、物流優(yōu)化和網絡分布等其他關鍵運輸要素會產生巨大影響距潘。無人配送，一定會是各大電商巨頭搶先搶奪的市場同眯，物流領域必爭之地绽昼。雖然目前距離無人配送普及還有一定距離，短期內無人配送還處在實驗階段须蜗，全面市場化還需要時間硅确。但隨著人工成本上升，電子商務交易占比提升明肮，未來幾年將會產生巨大的配送需求菱农。領先的物流公司已經在使用有經驗的快遞員來控制無人機送貨了，經過幾年時間的積累柿估，獲得足夠多的原始數(shù)據(jù)給AI循未，就可以建立配送模型。到了后期一定會是人工智能控制的無人機和無人車配合進行配送秫舌。無人車把小批量貨物運送到物流網絡的末端節(jié)點的妖，比如小區(qū)和街道的智能物流站點，然后無人機來完成“最后一公里”的配送足陨。AI智能的物流控制體系將會提供更加迅速嫂粟、便捷、標準化的服務墨缘，前端無人機只需要充電就可以隨時出發(fā)星虹。再加上后端物流分揀零抬、打包的自動化，電子商務用戶在下單之后到拿到商品的整個過程都會由AI來接管和控制宽涌，達到效率的最優(yōu)和成本的最低平夜。而用戶下單之前的決策，其實也是由AI分析用戶興趣來進行推薦的卸亮，看到這里你應該可以理解為什么說AI正在融進我們的生活的方方面面忽妒，產生的深遠影響遠遠不止于我們一般的理解。
科技金融
二十一嫡良、?????程序化交易
許多人都希望能夠預測金融市場在任何一天的變化趨勢锰扶。機器學習算法正在越來越接近這個目標。通過算法和模型來實時監(jiān)控大量的指標變化寝受，從中發(fā)現(xiàn)趨勢坷牛，并且自動化執(zhí)行交易來進行套利。許多著名的交易公司使用專用系統(tǒng)來預測和執(zhí)行高速很澄、大量的交易京闰。其中許多都依賴于成交的頻率，但即使是單筆交易來看利益微乎其微甩苛，但是在足夠高的交易量或交易頻率下蹂楣，也可以為帶來巨額利潤。當需要到處理大量數(shù)據(jù)或者自動執(zhí)行交易時讯蒲，人類不可能與機器競爭痊土。在一些必須有由人做出決定的重大抉擇時，交易員也會參考根據(jù)AI運算的模型墨林，使用概率來進行預測和模擬赁酝。又是一個人類和AI合作創(chuàng)新的例子番枚。未來的交易員如果不了解程序化交易尿孔，將很難在行業(yè)得到發(fā)展尊搬。在2000年覆糟，高盛位于紐約的股票現(xiàn)金交易部門有600個交易員。而如今只剩下兩個交易員阵幸，剩余的工作全部由機器來完成了削咆。
二十二口芍、??????欺詐檢測：
人工智能甚至可以檢測在金融交易中弃榨，識別在人眼或任何其他傳統(tǒng)驗證系統(tǒng)中所未被注意到的輕微欺詐行為菩收。基于神經網絡的基于深度學習的算法在該領域已經取得了很好的成果鲸睛，銀行和金融機構已經開始以非程沉海快的速度采用它。類似的方法可以應用于電子商務腊凶、信用卡和許多其他行業(yè)中的各種欺詐行為的識別。在金融行業(yè)，多年來積累了一定的數(shù)據(jù)钧萍，無論是個人征信數(shù)據(jù)褐缠，還是銀行交易流水，將這些數(shù)據(jù)通過特征表達的方式轉化到數(shù)據(jù)模型后风瘦，人工智能就可以借此來分析以往很難描述的金融現(xiàn)象队魏，因此很適合處理風險控制、欺詐交易以及金融產品的營銷万搔，這些在以往都是要靠金融從業(yè)人員的經驗來判斷胡桨，并且很難進行準確定量的事件。機器學習在發(fā)現(xiàn)不同類型的潛在欺詐案件方面變得越來越好瞬雹，有希望解決現(xiàn)有風控模型數(shù)據(jù)處理能力不足的問題昧谊。
例如PayPal正在使用機器學習來打擊洗錢活動。使用分析數(shù)百萬筆交易的AI工具酗捌，可以準確區(qū)分買賣雙方之間的是合法交易還是欺詐交易呢诬。
二十三、?????AI金融顧問：
各家銀行和證券公司都在嘗試推廣AI投資顧問胖缤，這是APP內置的智能財務顧問尚镰，可以在最少的人力成本下為客戶提供財務規(guī)劃。結合聊天機器人功能哪廓，這種AI可以提供各種的理財建議狗唉。從當前的應用的情況來看AI提供的建議已經非常令人滿意，而這背后的運作機制是數(shù)學邏輯來分析客戶自身的財務信用指數(shù)涡真，還有銀行的當下風險承受程度綜合出來的模型分俯，用以計算信用額度和利息。理財計劃的推薦也是一樣的综膀，AI在撮合金融產品和客戶的需求澳迫，無論是貸款還是投資。根據(jù)客戶需求的不同剧劝，給客戶提供定制化的長短期理財計劃橄登，并且這些計劃都是可以自動化執(zhí)行的，客戶需要做的僅僅是一個按鈕授權AI執(zhí)行操作而已讥此。AI也用來提供的信貸智能評估拢锹，?使用預測模型揭示潛在的壞賬風險，?在申請貸款之前查看客戶的潛在信用評分萄喳，并提供定制的貸款計劃卒稳。越來越多的業(yè)務都會在線上和人工智能達成交易，銀行的網點的人工服務也會有所降低他巨。趨勢是更多的智能設備充坑，更少的人力資源消耗减江。
二十四、?????金融新聞：
金融新聞業(yè)正在促進業(yè)務蓬勃發(fā)展捻爷，甚至對每一筆交易都會產生影響辈灼。對于金融行業(yè)來說，及時有效的信息就意味著投資價值也榄。人工智能可以更有效地完成新聞分析的任務巡莹，AI對于大量信息的處理非常有效，通過文本分析技術進行可以進行定性和定量分析甜紫，判斷當前新聞事件的影響趨勢降宅，以及市場的反應情緒，從而推斷去下一步走勢可能性概率囚霸。最后通過圖表的形式展現(xiàn)給投資者進行決策腰根。但也要看到，多年以后當這個模型足夠精確邮辽，能夠完全模擬復雜的金融市場運行的時候唠雕，人也就會退出這個市場，而全部都是AI進行操作了吨述，那時候當市場出現(xiàn)某一個投資機會和套利空間時岩睁，會有大量的AI進行買進或者賣出的操作，而決定收益的將會是模型和算法揣云，以及自動下單的速度捕儒。又會引起新一輪的博弈競爭，只是商場的選手都是不同版本的AI邓夕。
二十五刘莹、?????智能客戶系統(tǒng)：
????金融企業(yè)通過客戶行為分析和追蹤，經常與主動客戶進行聯(lián)系焚刚，以便推廣新產品或現(xiàn)有產品点弯，甚至針對潛在客戶群體開發(fā)出定制化的金融產品。人工智能使這項工作變得更加智能矿咕，它可以識別現(xiàn)有和潛在客戶抢肛，并監(jiān)控他們對不同金融產品和服務的關注度和興趣。在收集必要的數(shù)據(jù)之后碳柱，將用戶進行標簽化捡絮，協(xié)助制定產品策略來開發(fā)客戶需要的產品。并且通過數(shù)學模型模擬各種條件下的莲镣，預測金融產品的收入福稳，成本，利潤情況從而決定是否發(fā)售這個產品瑞侮。為了創(chuàng)建一個更高效的銷售系統(tǒng)：很多金融企業(yè)已經將AI定制到客戶關系管理也就是CRM系統(tǒng)中的圆，在準確性和效率方面實現(xiàn)最佳結果鼓拧。
企業(yè)管理
二十六、??????AI戰(zhàn)略規(guī)劃：
一種人工智能算法略板，可以為公司設定長期目標和短期目標毁枯。并且自動將目標分解為預算管理和執(zhí)行系統(tǒng)，對企業(yè)經營過程中的各種指標進行實時監(jiān)控叮称，并且對比同行業(yè)優(yōu)秀公司的數(shù)據(jù)，以此來保障公司的戰(zhàn)略目標得以有效執(zhí)行藐鹤，同時也降低了企業(yè)經營的風險瓤檐。如果監(jiān)控指標發(fā)現(xiàn)不好的趨勢，通過警報系統(tǒng)發(fā)出警告娱节，提示管理層注意挠蛉。這樣的系統(tǒng)的原型已經出現(xiàn)二十幾年了，叫做商業(yè)智能肄满，現(xiàn)在只是需要將人工智能的算法應用到系統(tǒng)中去谴古，將會帶來更大的商業(yè)價值。通過AI把企業(yè)中現(xiàn)有數(shù)據(jù)轉化為知識稠歉，幫助企業(yè)做出“更聰明”的業(yè)務經營決策掰担。借助于人工智能與其他相關學科的技術進步，當下商業(yè)智能已能在特定場景中實現(xiàn)商業(yè)經營的智能化與自動化怒炸。也就是說AI不僅可以協(xié)助你的生活和工作带饱，甚至可以幫你經營公司，以歷史數(shù)據(jù)和市場的大數(shù)據(jù)作為支持阅羹，隨時給你提出建議和指導勺疼，就像給企業(yè)聘請了專家顧問團來進行指導，僅僅投入很低的成本就能獲得很有價值的建議捏鱼。更好地運用這些技術企業(yè)就會獲得額外的競爭優(yōu)勢执庐。對于企業(yè)來說要著眼于未來AI的應用產出效果的話，當下就應該開始原始數(shù)據(jù)的積累导梆。否則就算引入了AI的算法和模型也沒有數(shù)據(jù)來驅動應用也就產生不了價值轨淌。
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二十七、?????數(shù)據(jù)的金礦：
為了進行營銷預測问潭，需要AI和CRM客戶關系管理系統(tǒng)結合猿诸。越多的不同維度的用戶數(shù)據(jù)關聯(lián)起來，AI就可以越精確的了解這個用戶狡忙。如果線上的電商平臺消費記錄和線下商戶的消費記錄通過手機號碼或者身份ID關聯(lián)起來梳虽，那么用戶的消費行為畫像就會相對完整的展示出來。根據(jù)消費行為的營銷推送灾茁、購買預測窜觉、金融服務谷炸、醫(yī)療服務、出行服務等等都將從中獲益禀挫。雖然你覺得這會很遠旬陡，沒有那么快實現(xiàn)，但是事實上语婴，兩三年前線上線下的巨頭們就開始研究數(shù)據(jù)整合的可能性和方案了描孟，這也是趨勢性的，區(qū)別只是什么時候砰左、實現(xiàn)到什么程度而已匿醒。大平臺都會利用第三方數(shù)據(jù)來更好地了解現(xiàn)有的客戶并瞄準潛在客戶。?使用外部來源的數(shù)據(jù)提高AI分析的精確度缠导，?識別可能的潛在客戶擴展目標受眾廉羔。對有興趣的潛在客戶進行標簽化和精準的推送，符合需求的營銷信息恰當好處推送給客戶將會增加銷售額僻造。正因為用戶數(shù)據(jù)有如此高的價值憋他，所以各種互聯(lián)網平臺都不惜代價獲得用戶，拉高估值髓削≈竦玻看到數(shù)據(jù)那么值錢，那實體經濟或者個人能不能也參與進去分一杯羹呢蔬螟？這個問題我看不太可能此迅，因為用戶數(shù)據(jù)管理和分析是需要完整的系統(tǒng)的，尤其是用戶行為分析和消費行為分析旧巾，需要海量數(shù)據(jù)處理的系統(tǒng)來進行存儲和分析的耸序。線下實體商業(yè)組織一般沒有這樣的后臺和系統(tǒng)，僅僅存了一個會員基礎聯(lián)系方式鲁猩，也沒有從興趣到成交的轉化過程坎怪，這樣數(shù)據(jù)的價值大打折扣。更加重要的是廓握，大平臺之間的數(shù)據(jù)的玩法都是數(shù)據(jù)交換搅窿，進行交叉匹配獲得用戶的標簽，一般不會直接銷售隙券，除非是例外的情況男应。所以獲得海量用戶行為數(shù)據(jù)是非常困難的，而且涉及用戶個人信息也是受法律保護娱仔，所以作為一般用戶你能做的僅僅是了解這些APP會記錄你的哪些行為沐飘，還有數(shù)據(jù)會開放給哪些平臺而已。這些東西很容易找到，就在你注冊用戶時耐朴，勾選的“我已閱讀并同意平臺用戶協(xié)議”里面借卧，有著大段內容描述，感興趣的可以去了解一下筛峭。
二十八铐刘、?????????AI客戶服務：
??大部分的客戶服務咨詢，對于企業(yè)來說都是常見的影晓、重復性問題镰吵，但企業(yè)依然需要建立客戶服務呼叫中心來及時響應這些需求，尤其是大型企業(yè)挂签，盡管客服中心的規(guī)模已經非常巨大捡遍，也不能做到實時接入每一個客戶的咨詢，客戶經常需要等待竹握，大大降低了客戶的體驗水平。而AI機器人辆飘，通過自然語言處理技術以處理大多數(shù)咨詢啦辐，并在需要時將客戶轉移到人工客服。人工智能通過與客戶交談的方式持續(xù)學習蜈项，接收數(shù)據(jù)反饋并改進芹关，更多的對話練習帶來更準確的回復和答案〗糇洌可以大大降低企業(yè)客服中心的成本侥衬，將AI客服時間延長到7×24小時。而這一切是當下正在發(fā)生的事情跑芳，不管是智能語音客服還是機器人文字客服轴总，都減少人工客服的工作量，讓人工客服更專注于客戶的更具體需求博个，處理那些復雜的怀樟，或是標準流程外的問題。同時接入人工客服也不在需要等待盆佣，這兩點也實際提升了客戶的滿意度往堡。客服通過提供正確的建議先解決問題共耍，獲得客戶信任虑灰，然后，建議客戶進一步購買痹兜，來增加銷售和交叉銷售穆咐。在AI服務領域，人工智能的自學能力已經被證明是非常有效果的佃蚜。
試想一下你有沒有在準備投訴客服準備退貨的過程中庸娱，問題得以很好地解決着绊，然后購買了更多的產品呢？這一切的發(fā)生熟尉，并不是你不小心归露，而是你在面對一個高效運作的系統(tǒng)，它知道你需要什么斤儿，以及你什么時候會產生購買行為剧包。
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