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1、 | HYPERLINK / 百度首頁 HYPERLINK /v2/?login 登錄 HYPERLINK /cashier/browse/vipcashier?dqStatCode=topnav_joinvip&cashier_code=topnav_joinvip VIP意見反饋 HYPERLINK /apps?fr=1011 下載客戶端4/13/2019麥肯錫在全球調(diào)研分析160個案例給出5個行業(yè)的34個ai應(yīng)用場景- 百度文庫 HYPERLINK /?fr=nav 首頁 HYPERLINK javascript:void(0); 分類 HYPERLINK javascript:void
2、(0); 精品內(nèi)容 HYPERLINK /wenkuverify?from=1 申請認(rèn)證 HYPERLINK javascript:void(0); 機構(gòu)合作 HYPERLINK javascript:void(0); 頻道專區(qū) HYPERLINK /xtopic/wkback 百度智慧課堂 HYPERLINK /user/browse/vip/ 百度教育VIP HYPERLINK /list/175 麥肯 HYPERLINK /list/142 錫在全球調(diào)研分析 160 個案例,給出 5 個行業(yè)的 34 個 HYPERLINK /?fr=crumbs 百度文庫 HYPERLINK /?fr=
3、crumbs HYPERLINK /pro/index 專業(yè)資料 HYPERLINK /pro/index HYPERLINK /list/175 人文社科 HYPERLINK /list/175 HYPERLINK /list/142 軍事/政治AI 應(yīng)用場景“我覺得不行!”;“我覺得可以!”這正是現(xiàn)在大家看待AI 的兩種態(tài)度。有人覺得現(xiàn)在去談人工智能的商業(yè)化為時尚早,但也有人覺得人工智能已經(jīng)在企業(yè)的許多業(yè)務(wù)場景中發(fā)揮至關(guān)重要的作用。無論如何,作為一個刷爆朋友圈,并且曝光度與日俱增的熱門話題,許多企業(yè)都已經(jīng)對 AI“蠢蠢欲動”,甚至“先下手為強”了。不僅大大小小的科技公司都開始紛紛自覺貼上人
4、工智能的標(biāo)簽,許多企業(yè)也開始嘗試?yán)萌斯ぶ悄芗夹g(shù)不斷優(yōu)化企業(yè)的運營。就在兩個月前,可口可樂公司向外界公布要應(yīng)用人工智能推出一款與可口可樂自動售貨機結(jié)合的智能 APP,通過這個 APP,消費者可以直接在線訂購,然后在自動售貨機上取貨。甚至在包括其它國家在內(nèi)的任何位置,也可以為家人或朋友購買飲料。同時,透過自動售貨機與云端的連接,可口可樂公司還可以實現(xiàn)對機器的遠(yuǎn)程控制,比如調(diào)整售貨機銷售的產(chǎn)品的價格、在特定位置引入折扣和促銷活動等等,同時,通過這樣一個通道,可口可樂公司還可以向消費者發(fā)送個性化信息,并提供一個互動的聊天平臺。這樣的方式不僅給消費者帶來了便利,也使得可口可樂公司可以更好地收集消費者相
5、關(guān)的數(shù)據(jù)、了解消費者行為,并相應(yīng)地調(diào)整其產(chǎn)品和服務(wù),改善公司的管理/view/5f94e14153d380eb6294dd88d0d233d4b04e3f03.html1/11 4/13/2019麥肯錫在全球調(diào)研分析160個案例給出5個行業(yè)的34個ai應(yīng)用場景- 百度文庫運營。圖解行業(yè)場景中的人工智能應(yīng)用這僅僅是人工智能一個非常小的商用案例。關(guān)于人工智能的商業(yè)化,麥肯錫全球研究院跨越 14 個行業(yè)、10 個國家,對 3073 名企業(yè)高管進行了調(diào)查,并分析了 160 個案例,最終發(fā)布了人工智能:下一個數(shù)字前沿?報告,其中,報告詳細(xì)描述了 5 個應(yīng)用案例,并對零售、電力、醫(yī)療 3 個行業(yè)應(yīng)用進行了
6、圖解:1.零售:連接消費者,改善購物體驗 圖像識別、機器學(xué)習(xí)和自然語言處理等技術(shù)等發(fā)展使得智能服務(wù)機器人能夠輕松與顧客打招呼、交流,可以預(yù)測訂單,提供引導(dǎo);通過機器學(xué)習(xí),可以根據(jù)消費者到個人資料進行個性化促銷; 在顧客瀏覽店鋪商品時,店內(nèi)的信標(biāo)(Beacon)也可以通過手機向他們發(fā)送優(yōu)惠信息基于深度學(xué)習(xí)的計算機視覺技術(shù),可以識別購物者打包的商品; 加上傳感器所獲取的數(shù)據(jù),AI 使得自動結(jié)帳和付款成為可能使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的無人機快遞完成了零售業(yè)務(wù)鏈最后一英里的交付,能夠?qū)崿F(xiàn)避障并處理收貨人不在的狀況具有計算機視覺和深度學(xué)習(xí)功能的互動屏幕和桌面可以識別商品并推薦適合消費者的相關(guān)產(chǎn)品自動購物車會在商
7、店中跟隨顧客,并運送商品到顧客的上車點,或通過機器人、無人機送貨上門利用機器學(xué)習(xí),商店開業(yè)根據(jù)競爭對手的價格、天氣情況、庫存情況等數(shù)據(jù)信息實時調(diào)整和優(yōu)化商品價格,從而最大限度地提高收入通過人工智能強化的機器人可以持續(xù)跟蹤倉儲信息,識別空貨架并補貨,/view/5f94e14153d380eb6294dd88d0d233d4b04e3f03.html2/11 4/13/2019麥肯錫在全球調(diào)研分析160個案例給出5個行業(yè)的34個ai應(yīng)用場景- 百度文庫同時,其他機器人也可以在倉庫中進行打包 2.電力:更少的電站,更智能的電網(wǎng) 通過傳感器和機器學(xué)習(xí)系統(tǒng),可以通過對風(fēng)力條件的實時調(diào)整,最大限度地提高
8、發(fā)電效率通過機器學(xué)習(xí)可以預(yù)測電力的供需峰值,從而最大限度地利用間歇性可再生能源智能電線與機器學(xué)習(xí)的結(jié)合,可以實現(xiàn)實時的電力調(diào)度,改善電網(wǎng)負(fù)載無人機和小型機器人可以在不關(guān)停電路的情況下,檢測和預(yù)測設(shè)備故障機器可以替代人工自動記錄數(shù)據(jù)并檢查設(shè)備狀態(tài),從而減少對技術(shù)人員的需求數(shù)量,使他們可以花更多時間解決其它問題在設(shè)備檢修過程中,現(xiàn)場工作人員仍然可以實時接收運行數(shù)據(jù),以減少響應(yīng)時間及中斷的影響虛擬助手可以根據(jù)業(yè)務(wù)歷史對消費者進行分類,利用機器學(xué)習(xí)提供壞賬預(yù)警服務(wù)基于機器學(xué)習(xí),智能儀表可以根據(jù)使用量和天氣等因素,自動調(diào)整用電數(shù)據(jù) 3、醫(yī)療:更快的診斷,更好的治療 機器學(xué)習(xí)程序可以通過可穿戴設(shè)備遠(yuǎn)程分析
9、患者的健康狀況,并將數(shù)據(jù)與其醫(yī)療記錄進行比較,提供健康建議并預(yù)警疾病風(fēng)險使用機器學(xué)習(xí)和其他相關(guān)的 AI 技術(shù),設(shè)備可以進行自主診斷并幫患者做簡單的體征指標(biāo)檢查,而無需人力輔助,從而減輕醫(yī)生和護士的工作壓力根據(jù)患者的歷史醫(yī)療數(shù)據(jù)和記錄,基于 AI 的診斷工具可以更準(zhǔn)確地診斷疾病根據(jù)醫(yī)療和環(huán)境等因素,AI 算法可以預(yù)測患者行為和疾病的概率,從而優(yōu)化醫(yī)院運營、排班計劃和庫存管理利用 AI,可以分析患者的病史和環(huán)境因素,從而確定患/view/5f94e14153d380eb6294dd88d0d233d4b04e3f03.html3/11 4/13/2019麥肯錫在全球調(diào)研分析160個案例給出5個行業(yè)
10、的34個ai應(yīng)用場景- 百度文庫有疾病風(fēng)險的對象,并指導(dǎo)他們進行預(yù)防性保健互動信息亭形式的虛擬助理,可以幫助患者進行登記,并將其轉(zhuǎn)交給合適的醫(yī)生進行診斷,縮短患者等待的時間,改善醫(yī)療體驗通過機器學(xué)習(xí)工具可以對特定患者的需求設(shè)計個性化的治療方案,從而提高治療效率,改善治療效果根據(jù)人工智能對大眾的健康分析結(jié)果,可以通過鼓勵護理人員更好地管理患者健康,并幫助患者降低住院費用和治療成本 4、制造:更智能、更靈活 對于工程和研發(fā)人員而言,人工智能工具的使用意味著更快的周轉(zhuǎn)時間和更少的迭代次數(shù),效率得到大大提升獲取全球各地的供應(yīng)商信息,降低采購過程中的成本,更好地管理供應(yīng)鏈,使得收益最大化項目經(jīng)理可以使用
11、基于人工智能的高級分析,從而提高審查流程的有效性 AI 可以幫助企業(yè)重新審視制造流程和生產(chǎn)線,并針對性地進行優(yōu)化和調(diào)整,從而以降低成本、減少資源浪費,加快企業(yè)上市速度制造商可以利用 AI 技術(shù)為客戶提供更優(yōu)質(zhì)的售后服務(wù)工作人員與工廠的生產(chǎn)線必須更好地進行協(xié)同作業(yè),從而挖掘 AI的全部潛力,實現(xiàn)其中的價值 5、教育:不斷優(yōu)化教學(xué)形式和效果 解決教育資源分布不均的問題,并根據(jù)市場需求幫助政府機構(gòu)不斷優(yōu)化教育制度,提高人才與市場的匹配度為學(xué)生提供更有針對性的教學(xué)計劃,改善學(xué)習(xí)成果,并幫助學(xué)校不斷改進課程組合,提高畢業(yè)生就業(yè)率通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng),在合適的時間以最佳方式向每個學(xué)生提供適當(dāng)?shù)膬?nèi)容,/vie
12、w/5f94e14153d380eb6294dd88d0d233d4b04e3f03.html4/11 4/13/2019麥肯錫在全球調(diào)研分析160個案例給出5個行業(yè)的34個ai應(yīng)用場景- 百度文庫打造個性化教學(xué)自然語言、計算機視覺和深度學(xué)習(xí)可以幫助教師回答學(xué)生的常規(guī)問題或擔(dān)任教學(xué)助教,使得教師可以把更多的時間花在更具價值的教學(xué)環(huán)節(jié)中總而言之,人工智能已經(jīng)或多或少在行業(yè)中得到了應(yīng)用。在麥肯錫的報告中,根據(jù)調(diào)查總結(jié)了當(dāng)前 AI 在不同行業(yè)業(yè)務(wù)中的應(yīng)用比例,以及未來的應(yīng)用趨勢,如下圖:目前人工智能應(yīng)用程度最高的企業(yè),也是增加投資意愿最強的企業(yè)也可以看到,已經(jīng)采用了 AI策略的公司的利潤率得到了明顯
13、提升正因如此,越來越多的企業(yè) CEO 開始重視人工智能技術(shù)的影響,并親自主導(dǎo)相關(guān)項目的開展。據(jù) IBM 商業(yè)價值研究院在今年 6 月份發(fā)布的一項調(diào)查結(jié)果顯示,73%受調(diào)查的企業(yè) CEO 認(rèn)為,人工智能將為企業(yè)的未來起到重要的作用,其中,50%的 CEO 計劃在 2019 年前采用相關(guān)技術(shù)。企業(yè)應(yīng)用 AI 技術(shù)的 10 個關(guān)鍵思考點當(dāng)然,還未采用人工智能技術(shù)的企業(yè)也不必感到焦慮和恐慌。企業(yè)未來戰(zhàn)略如何布局,如何更好地運用這些技術(shù),在運用過程中如何推進,這些都成為目前擺在企業(yè)面前的問題?;邴溈襄a的報告,我們總結(jié)了企業(yè)在應(yīng)用 AI 技術(shù)的過程中的 10 個關(guān)鍵思考點。1.不要聽信所有炒作:其實并非
14、每個企業(yè)都已在使用人工智能。雖然人們對 AI 的投資正在升溫,但企業(yè)對人工智能技術(shù)的采用仍然有些滯后。雖然 AI 的總投資額(包括內(nèi)部和外部的)在 2016 年達到了 260 億美元到390 億美元,其中外部投資是 2013 年的三倍。然而,AI 的/view/5f94e14153d380eb6294dd88d0d233d4b04e3f03.html5/11 4/13/2019麥肯錫在全球調(diào)研分析160個案例給出5個行業(yè)的34個ai應(yīng)用場景- 百度文庫應(yīng)用仍處于初步階段,在麥肯錫的調(diào)查對象中,只有 20%的受訪者在一個或一個以上的業(yè)務(wù)或是核心業(yè)務(wù)中大規(guī)模使用 AI 技術(shù)。(調(diào)查涵蓋了五個范疇下
15、的 AI 技術(shù)系統(tǒng):機器人和自動駕駛汽車、計算機視覺、語言、虛擬代理和機器學(xué)習(xí))雖然 AI 投資正在高速增長,但 2017 年的應(yīng)用率仍舊走低,僅有 20%的受訪者表示已經(jīng)在使用 AI 技術(shù),41%的企業(yè)表示還不確定使用 AI 能帶來哪些收益目前,對于那些仍在試驗或試用 AI(41%的)公司而言,這是一個好消息。調(diào)查結(jié)果表明,要攀上學(xué)習(xí)曲線并使用 AI 展開競爭仍需要一段時間。不過,我們現(xiàn)在很可能正處于采用 AI 技術(shù)的一個重要轉(zhuǎn)折點。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)和自然語言處理等 AI 技術(shù)已開始日漸成熟,價值也日漸顯現(xiàn),迅速成為了所有 AI 技術(shù)采用者采用的中心技術(shù)。麥肯錫預(yù)計目前 AI 的試用者
16、中至少有一部分用戶將在短期內(nèi)實現(xiàn)與 AI 的完全整合。雖然應(yīng)用的進度不同,但 AI 技術(shù)已經(jīng)在各部門、各領(lǐng)域間平穩(wěn)蔓延。根據(jù)調(diào)查結(jié)果顯示,在接下來的三年里,電信及金融等服務(wù)業(yè)均計劃每年在 AI 技術(shù)上的支出增加 15以上這較跨行業(yè)費用支出的平均水平高出 7 個百分點。2.要相信 AI 可以提升公司的營收和利潤這類“炒作”。根據(jù)麥肯錫的調(diào)查,AI 早期采用者(即大規(guī)模使用 AI 或在核心業(yè)務(wù)采用 AI 的公司)中有 30%的用戶表示他們已經(jīng)實現(xiàn)了收入的增長,利用 AI 獲得了更高的市場份額,或提升了產(chǎn)品和服務(wù)能力。此外,AI 早期采用/view/5f94e14153d380eb6294dd88d
17、0d233d4b04e3f03.html6/11 4/13/2019麥肯錫在全球調(diào)研分析160個案例給出5個行業(yè)的34個ai應(yīng)用場景- 百度文庫者中預(yù)計自己公司的利潤率增長到比同行高出 5%的人相較其他人要多 3.5 倍。證據(jù)表明,人工智能已經(jīng)能夠直接提高企業(yè)利潤,使得 AI 投資的投資回報率(ROI)與其相關(guān)數(shù)字技術(shù)范疇的投資回報率相同,如大數(shù)據(jù)和高級分析。3.沒有領(lǐng)導(dǎo)的支持,你的 AI 轉(zhuǎn)型計劃可能會失敗。成功的人工智能采用者往往擁有領(lǐng)導(dǎo)對新技術(shù)最強有力的支持。調(diào)查反饋顯示,已經(jīng)成功大規(guī)模部署 AI 技術(shù)的調(diào)查對象得到公司管理層的支持率幾乎是那些沒有采用任何 AI 技術(shù)支持的公司的 2倍。
18、此外,除了從其公司 CEO 和 IT 部門主管那里獲得了強有力的支持,他們還獲得了來自全部管理層高管和董事會的支持。4.不要一個人獨立專研 AI,你還需要合作伙伴的才干和能力。經(jīng)歷數(shù)十年的“寒冬”,人工智能領(lǐng)域最近才開始加速其創(chuàng)新的步伐,而具備專業(yè)技術(shù)和能力人才也出現(xiàn)了稀缺的情況。即便是亞馬遜和谷歌這樣的大型數(shù)字原生代公司也開始轉(zhuǎn)向通過外部市場的企業(yè)和人才,以增強其自身的 AI技能。例如 Google 對 DeepMind 公司的收購,正是因為DeepMind 能夠運用其機器學(xué)習(xí)能力幫助 Google 提升搜索優(yōu)化等核心業(yè)務(wù)。另外,據(jù)調(diào)查顯示,AI 的早期使用者主要是通過購買外部適用的技術(shù)解決
19、方案來實現(xiàn),只有少數(shù)的調(diào)查對象完全是由公司內(nèi)部人才開發(fā)和實施人工智能解決方案 。5.避免讓技術(shù)團隊獨立進行人工智能項目和計劃。在 IT、數(shù)字或創(chuàng)新領(lǐng)域分別任命不同的部門主管,劃分人工智能的/view/5f94e14153d380eb6294dd88d0d233d4b04e3f03.html7/11 4/13/2019麥肯錫在全球調(diào)研分析160個案例給出5個行業(yè)的34個ai應(yīng)用場景- 百度文庫管理職責(zé),可能會導(dǎo)致“拿著錘子找釘子”的結(jié)果出現(xiàn),為確保企業(yè)能夠把關(guān)注點放在最有價值的案例上,人工智能項目應(yīng)該由業(yè)務(wù)和技術(shù)部門主管共同評估和領(lǐng)導(dǎo)。6.采用投資組合的方式加速公司的 AI 歷程。AI 工具如今
20、的應(yīng)用范圍已相當(dāng)廣泛,能夠解決具體商業(yè)問題,例如用于預(yù)測性維護等等。各組織機構(gòu)可以考慮在融合 AI 技術(shù)時采用一種基于投資組合的方法,從以下三個時間維度進行思考: 短期:專注于當(dāng)前已有成熟技術(shù)解決方案的使用案例,并將它們推廣到整個組織機構(gòu)中中期:對當(dāng)前新興但仍相對不成熟的技術(shù)(如深度學(xué)習(xí)、視頻識別技術(shù))進行試驗,在推廣前先在核心業(yè)務(wù)中證明其價值長期:與學(xué)術(shù)界或第三方研究機構(gòu)合作,利用前沿的 AI 技術(shù)來解決具有更深遠(yuǎn)影響力的使用場景(例如,增強人類在某個關(guān)鍵知識工作者角色中的決策能力)7.機器學(xué)習(xí)是一種強大的工具,但它并非適用于所有事物。機器學(xué)習(xí)及其最為突出的子領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)已經(jīng)吸引了眾多媒體的
21、關(guān)注,并獲得了占據(jù) 2016 年所有外部投資近 60%份額的融資。但即便如此,機器學(xué)習(xí)也只是眾多能夠解決企業(yè)問題的人工智能技術(shù)中的一項。并不存在什么放之四海而皆可用的人工智能解決方案。例如,為實現(xiàn)客戶服務(wù)中心效率的提高所采用的 AI 技術(shù)可能與用于識別信用卡詐騙風(fēng)險所采用的技術(shù)迥然不同。因此,在一個企業(yè)的數(shù)字與 AI 技術(shù)應(yīng)用歷程的特定階段,尋找合適的工具解決每一個增值的業(yè)務(wù)問題才是至/view/5f94e14153d380eb6294dd88d0d233d4b04e3f03.html8/11 4/13/2019麥肯錫在全球調(diào)研分析160個案例給出5個行業(yè)的34個ai應(yīng)用場景- 百度文庫關(guān)重要
22、的。不同的人工智能技術(shù)之間是有交集的 8.數(shù)字化能力應(yīng)該優(yōu)先于 AI。調(diào)查發(fā)現(xiàn),在 AI 應(yīng)用方面領(lǐng)先的行業(yè),如高科技、電信和汽車等,也是數(shù)字化程度最高的行業(yè)。同樣,所有早期應(yīng)用 AI 技術(shù)的企業(yè)都已在包括云基礎(chǔ)架構(gòu)和大數(shù)據(jù)的數(shù)字化能力方面進行了投資。事實上,沒有數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗的企業(yè)似乎很難輕易地跳躍到 AI 領(lǐng)域。通過一連串的統(tǒng)計分析,我們發(fā)現(xiàn)在數(shù)字化方面經(jīng)驗較多的企業(yè)在融合 AI技術(shù)時創(chuàng)造出利潤的可能性相比其他公司要高出 50%。數(shù) 字化程度更高的行業(yè)和價值鏈更快采用了人工智能技術(shù)這些企業(yè)具有六大特點:數(shù)字化成熟、業(yè)務(wù)規(guī)模更大、再核心業(yè)務(wù)中使用 AI、采用多種技術(shù)、關(guān)注企業(yè)增長勝過積累資金、對 AI 的支持來自企業(yè)最高層 9.要大膽勇敢。在一項關(guān)于數(shù)字化顛覆(digital disruption)的獨立研究中,我們發(fā)現(xiàn)要扭轉(zhuǎn)數(shù)字化顛覆的“魔咒”,采取更“激進”的數(shù)字化戰(zhàn)略是最重要
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