最近花了些時(shí)間在研究“人工智能”的議題，目的在于“了解此技術(shù)革命腊嗡，甚至預(yù)判人工智能在商用領(lǐng)域的應(yīng)用狀況”着倾。當(dāng)然，還有對(duì)自己下階段的職涯選擇做些功課燕少。
雖然我并非電資背景卡者，也不是技術(shù)崗位，但有著數(shù)年的工程背景客们，以及網(wǎng)路資訊科技業(yè)的涉略崇决，對(duì)于“技術(shù)革命”帶給我們的影響材诽，是非常有興趣的。
人工智能（AI+）不單單只是一種技術(shù)
一般大眾可能會(huì)認(rèn)為“人工智能是一項(xiàng)艱澀的技術(shù)”恒傻，難以了解脸侥。確實(shí)，它的確包含了大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用盈厘、深度學(xué)習(xí)睁枕、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)路…等統(tǒng)計(jì)扑庞、程式設(shè)計(jì)與概率學(xué)科的結(jié)合譬重。
不過(guò)可以放心的是，我這一篇不會(huì)去講“艱澀難懂得技術(shù)”罐氨，而是來(lái)談?wù)勎腋信d趣的
“當(dāng)技術(shù)推進(jìn)到一定的門(mén)檻時(shí)，如何落地產(chǎn)生變革滩援？”
當(dāng) AI 的應(yīng)用已經(jīng)侵入“預(yù)測(cè)犯罪”，或者生活上的各個(gè)面向玩徊，如音樂(lè)推薦租悄、新聞廣告，銀行等金融業(yè)服務(wù)恩袱。技術(shù)的進(jìn)步泣棋，總會(huì)帶來(lái)一些驚訝與恐慌，就像當(dāng)時(shí)人們開(kāi)始接觸網(wǎng)路時(shí)畔塔，也是懼怕與好奇參差著潭辈。
不過(guò)我相信，所有新技術(shù)最大的價(jià)值澈吨，在于了解之后為人類(lèi)所用把敢。
以 ToB 金融商業(yè)應(yīng)用流程為例，了解人工智能的技術(shù)落地
2018 年谅辣，中國(guó)大量出現(xiàn)“人臉識(shí)別”的技術(shù)應(yīng)用修赞，例如：農(nóng)業(yè)銀行的刷臉取款、建設(shè)銀行的無(wú)人值守校園e銀行桑阶、杭州肯德基的刷臉支付…等柏副。讓整個(gè)支付過(guò)程不超過(guò) 10 秒，也讓大眾對(duì)于人工智能的商業(yè)應(yīng)用有了更多期待蚣录。
其實(shí)割择，人工智能在支付的商業(yè)應(yīng)用，并非指“人臉識(shí)別技術(shù)本身”包归，而是將識(shí)別技術(shù)透過(guò)不同的解決方案锨推，以及其他技術(shù)的疊加而成铅歼，來(lái)解決金融行業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的實(shí)際需求。
經(jīng)過(guò)研究調(diào)查后换可，多方資料顯示椎椰，人臉辨識(shí)的核心技術(shù)能力不在于算法本身，而在于對(duì)場(chǎng)景的深耕研究沾鳄。
再具體一點(diǎn)來(lái)說(shuō)慨飘，人臉識(shí)別技術(shù)，大多以特定的場(chǎng)景為基礎(chǔ)译荞，透過(guò)一定的設(shè)計(jì)瓤的、測(cè)試與生產(chǎn)等商業(yè)手段，將不同的人臉識(shí)別的技術(shù)進(jìn)行重新的排列組合吞歼，最終輸出符合該金融行業(yè)的需求的產(chǎn)品圈膏。
我們先來(lái)看看這一塊“未來(lái)的餅”，有多大篙骡？
先以金融行業(yè)為例稽坤。
智能金融的未來(lái)商業(yè)前景？
根據(jù)網(wǎng)路上可以查到的資料糯俗，中國(guó)目前有 6 大國(guó)有銀行(中農(nóng)工建交郵)尿褪，12 家股份制商業(yè)銀行，144 家城市商業(yè)銀行得湘，212 家農(nóng)村商業(yè)銀行杖玲，190 家農(nóng)村合作銀行，2265 家農(nóng)村信用社淘正，4 家金融資產(chǎn)管理公司摆马，40 家外資法人金融機(jī)構(gòu)，66 家信托公司跪帝，127 家企業(yè)集團(tuán)財(cái)務(wù)公司今膊，18 家金融租賃公司。4 家貨幣經(jīng)紀(jì)公司伞剑，14 家汽車(chē)金融公司斑唬，4 家消費(fèi)金融公司，635 家村鎮(zhèn)銀行黎泣，10 家貸款公司以及 46 家農(nóng)村資金互助社恕刘，這是個(gè)超過(guò)千億級(jí)別的巨大市場(chǎng)。
而抒倚、曠視褐着、依圖、商湯和云從托呕，是目前對(duì)岸人臉識(shí)別技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用最早和最為成熟的企業(yè)含蓉，目前的商業(yè)合作伙伴如下表：
人工智能在金融行業(yè)的 ToB 商業(yè)流程
根據(jù)過(guò)往在 ToB 行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)馅扣，以及查詢的相關(guān)資料斟赚，大約可以分為三步驟：
1.“私有云部屬”
這一步是基本配備，在這種高資安與資訊管理需求的金融行業(yè)中差油，而除了單筆的部屬費(fèi)用外拗军，還能每年定期收取維護(hù)費(fèi)用。
2.“深度挖掘需求蓄喇，實(shí)施硬體的客制化改造”
以中國(guó)建設(shè)銀行的校園e銀行為案例发侵，將“人臉識(shí)別”這人工智能技術(shù)進(jìn)行商業(yè)展開(kāi)，設(shè)計(jì)“刷臉購(gòu)物”妆偏、“互動(dòng)型娛樂(lè)”刃鳄，或者其他的產(chǎn)品方案，最終達(dá)到“無(wú)人機(jī)臺(tái)钱骂、高互動(dòng)铲汪、高效率、優(yōu)良體驗(yàn)罐柳、高導(dǎo)購(gòu)”等優(yōu)勢(shì)。
而這里的“高效率”狰住，包含兩個(gè)層面张吉，一是任務(wù)的反應(yīng)速度，人臉識(shí)別可以將過(guò)往繁瑣因人為因素而緩慢的流程加快催植，平均可達(dá)到 2 秒驗(yàn)證肮蛹；二是透過(guò)人工智能的技術(shù)與后臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)上的無(wú)縫銜接，縮短至各平臺(tái)的中間流程创南。
3.“沉浸行業(yè)伦忠，以數(shù)據(jù)為基底提升服務(wù)”
人臉識(shí)別在應(yīng)用之余也同步在行業(yè)內(nèi)沉淀了大量數(shù)據(jù)，而“數(shù)據(jù)就是金錢(qián)”這一點(diǎn)在未來(lái)的必然趨勢(shì)稿辙，我想已不必多說(shuō)昆码。
將這些人臉數(shù)據(jù)結(jié)合大數(shù)據(jù)，可以達(dá)到 VIP 迎賓服務(wù)邻储，或者精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)等業(yè)務(wù)流程上的服務(wù)優(yōu)化赋咽，進(jìn)一步提升用戶體驗(yàn)。
“我對(duì)于人工智能的認(rèn)知吨娜，在金融行業(yè)確實(shí)能取代一部分人力脓匿，但只是冗余的、低技術(shù)門(mén)檻的人力宦赠∨阏保”——云從科技品宣部總監(jiān)徐超米母。
在人力成本越來(lái)越高的金融業(yè)，24 小時(shí)營(yíng)業(yè)的無(wú)人值守的服務(wù)當(dāng)然對(duì)于企業(yè)的吸引力非常大毡琉，機(jī)器可以 24 小時(shí)在線铁瞒，而人力則有著輪班和調(diào)休的成本和風(fēng)險(xiǎn)。人工智能的商業(yè)應(yīng)用若全面落地绊起，將提高績(jī)效和產(chǎn)出精拟，并減少其人力成本。
人工智能的技術(shù)發(fā)展至今虱歪，已經(jīng)逐漸成熟可以進(jìn)入到各個(gè)商業(yè)場(chǎng)景中落地實(shí)踐蜂绎。越來(lái)越多純技術(shù)的企業(yè)，已從技術(shù)研發(fā)笋鄙，進(jìn)一步擴(kuò)展到軟硬體結(jié)合师枣、提供售后服務(wù)與商業(yè)策略來(lái)打造“全產(chǎn)業(yè)鏈”，來(lái)實(shí)現(xiàn)挖掘場(chǎng)景萧落、快速響應(yīng)的商業(yè)落地目的践美。
在未來(lái)，透過(guò)人工智能技術(shù)提高大數(shù)據(jù)分析能力找岖、數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度陨倡、增強(qiáng)用戶黏度和品牌忠誠(chéng)度，成為各個(gè)企業(yè)與機(jī)構(gòu)共同關(guān)注的問(wèn)題许布。
人臉辨識(shí)（人工智能技術(shù)）面臨的商業(yè)難題兴革？
上述的四間企業(yè)，也就是現(xiàn)在主要的“人臉識(shí)別技術(shù)提供商”蜜唾，要面臨的難題是杂曲，人臉識(shí)別技術(shù)“本身很難構(gòu)成一項(xiàng)單獨(dú)的應(yīng)用”，必須與其他業(yè)務(wù)或者產(chǎn)品結(jié)合袁余。
也就是本篇的核心：“技術(shù)要如何落地擎勘？”
舉例來(lái)說(shuō)，“技術(shù)+攝像頭”颖榜，成為“智能視頻監(jiān)控設(shè)備”棚饵。或者與傳統(tǒng)支付產(chǎn)品結(jié)合朱转，在密碼上再加一層人臉辨識(shí)驗(yàn)證蟹地，才能在“特定場(chǎng)景中形成具有商業(yè)價(jià)值的應(yīng)用”。因此藤为，我們看到了這幾家人臉識(shí)別技術(shù)供應(yīng)商怪与，紛紛與在安防等領(lǐng)域具備“場(chǎng)景縱深的企業(yè)深度合作”。
e.g.
商湯科技與安防上市公司東方網(wǎng)力成立合資公司深網(wǎng)視界缅疟，利用雙方優(yōu)勢(shì)推動(dòng)人臉識(shí)別技術(shù)在安防產(chǎn)業(yè)的落地分别；另外還有云從科技綁定智慧城市上市公司佳都科技遍愿；依圖科技和傳統(tǒng)身份識(shí)別領(lǐng)域解決方案神思電子的案例，當(dāng)然少不了曠視科技自身的阿里系背景耘斩，畢竟單靠技術(shù)算法本身沼填，在缺乏場(chǎng)景深耕的情況下是難以有所作為的。
也就是說(shuō)括授，人臉識(shí)別技術(shù)提供商與實(shí)際商用場(chǎng)景之間坞笙，存在一定的距離，純技術(shù)的公司往往缺乏對(duì)于場(chǎng)景需求的深入挖掘荚虚，因此難以獲得升級(jí)薛夜。
這些供應(yīng)商，不得不透過(guò)其他產(chǎn)品的商業(yè)需求版述，或者隨著技術(shù)的推進(jìn)梯澜，嗅出“潛在的新需求”，將技術(shù)客制化配合場(chǎng)景渴析，獲取數(shù)據(jù)晚伙，有效地對(duì)于特定場(chǎng)景進(jìn)行深耕，獲得整體的質(zhì)變俭茧。
最后咆疗，當(dāng)我們擁有“場(chǎng)景+技術(shù)”這兩個(gè)視角，才能較深度去抓住人工智能（AI+）的未來(lái)機(jī)會(huì)母债，以及有邏輯地觀察人工智能的公司走向：
1. 該企業(yè)是否具備人臉識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景深耕的專(zhuān)業(yè)民傻？或者能與具備場(chǎng)景的企業(yè)商務(wù)合作（BD）的能力？
2. 該合作是否能在具體場(chǎng)景中取得商業(yè)化突破场斑，并轉(zhuǎn)化為具體的利潤(rùn)收入來(lái)源？
3. 回到算法技術(shù)本身牵署，除了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)外漏隐，是否能取得技術(shù)的突破，這點(diǎn)可從各公司發(fā)表的論文主題及質(zhì)量上調(diào)研得出奴迅。
人工智能（AI）是一項(xiàng)技術(shù)青责，但人工智能的落地應(yīng)用（AI+）才是我們急需審視思考的技術(shù)革命課題與機(jī)會(huì)，無(wú)論是日本的類(lèi)人機(jī)器人路線取具，還是中國(guó)與美國(guó)的無(wú)固定形態(tài)人工智能路線脖隶，在技術(shù)研發(fā)、BD 和業(yè)務(wù)落地之間暇检，我們必須找到一個(gè)平衡點(diǎn)产阱。
由此可推論，人臉識(shí)別已經(jīng)成為 BAT 與嚎槠停康……等多方面場(chǎng)景應(yīng)用的互聯(lián)網(wǎng)巨頭的下一個(gè)重要戰(zhàn)場(chǎng)构蹬。
一項(xiàng)由技術(shù)驅(qū)動(dòng)王暗，但核心在于“場(chǎng)景革命業(yè)務(wù)”的比拼正在激烈發(fā)生著。
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