科技行業(yè)：AI案例

Deloitte.德勤f5德勤人工智能研究院關(guān)于德勤人工智能研究院2412NitinMittal134在我們看來，消費(fèi)行業(yè)涵蓋了廣泛的業(yè)務(wù)，包括消費(fèi)品、零售、汽車、住宿、餐飲、旅游和交通。這些看似完全不同業(yè)務(wù)的共同點(diǎn)是，它們都將重點(diǎn)放在服務(wù)客戶上，并共同解決當(dāng)前和未來的業(yè)務(wù)然而，對(duì)于大多數(shù)組織來說，最大的挑戰(zhàn)是從概念到規(guī)?；霓D(zhuǎn)變。對(duì)于與消費(fèi)者相關(guān)的企業(yè)，這一挑戰(zhàn)可能特別困難，因?yàn)樵S多企業(yè)擁有大量歷史數(shù)據(jù)和分析平臺(tái)、分散的數(shù)據(jù)和分析操作，以及（在許多情況下）分散的權(quán)力和責(zé)任，無論是跨業(yè)務(wù)部門，還是跨獨(dú)立運(yùn)營的特許經(jīng)營企業(yè)。這通常會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致、質(zhì)量差和可用性受限，這可能據(jù)密集型的（輸入的質(zhì)量直接影響輸出的質(zhì)另一個(gè)常見的障礙是實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)和IT利益相關(guān)者的一致和整合。通常，AI用于組織的孤立區(qū)了在規(guī)模上實(shí)現(xiàn)AI的全部?jī)?yōu)勢(shì)，業(yè)務(wù)和技術(shù)集成計(jì)劃（以及變革案例）非常重要。隨著時(shí)間的推移，隨著AI技術(shù)越來越廣泛地為企業(yè)和消費(fèi)者所接受，對(duì)AI建立信任的任務(wù)可能會(huì)變得越來越容易。每一次成功的AI部署都會(huì)促進(jìn)一個(gè)良性循環(huán)，提高人們對(duì)AI的理解，并有助于擴(kuò)大未來AI應(yīng)用的規(guī)模和范圍。此外，由于這些學(xué)習(xí)算法和解決方案減少了提供見解和決策行動(dòng)所需的工作量，由此帶來的運(yùn)營改進(jìn)通常會(huì)增加信心，并提高投資回報(bào)。展望未來，面向消費(fèi)者相關(guān)業(yè)務(wù)的AI系統(tǒng)預(yù)計(jì)將變得越來越自主，改變公司的貨物運(yùn)輸方式，提高流動(dòng)性，改變他們管理員工的方式，同時(shí)在整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中日益相互關(guān)聯(lián)，使AI能夠從從頭到尾為業(yè)務(wù)流程增值。類似地，在許多組織中仍然缺乏對(duì)AI的信任，以及AI可以和應(yīng)該做什么。解決這一問題應(yīng)包括協(xié)調(diào)變更管理方法，以便與領(lǐng)導(dǎo)者和團(tuán)隊(duì)溝通，并聽取/解決他們的擔(dān)憂。對(duì)于無法直接控制這一關(guān)鍵要素的企業(yè)來說，大56使用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)為地面和空中飛行創(chuàng)建優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃，最大限度地提高業(yè)務(wù)線內(nèi)部和跨業(yè)務(wù)線的效率。不高效的網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃每年花費(fèi)數(shù)百萬美元。另貨人認(rèn)為他們的行業(yè)在實(shí)施新技術(shù)方面明顯落后于其他行業(yè)。2公司可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)分析來優(yōu)化其車隊(duì)利用率和空車重新定位。最初，可以通過人在回路的方法實(shí)現(xiàn)，AI模型為駕駛員和規(guī)劃者提供實(shí)施建議。然而，隨著時(shí)間的推移，隨著模型的學(xué)習(xí)，優(yōu)化過程可以演變?yōu)楦幼詣?dòng)化和規(guī)范化。各種數(shù)據(jù)，包括交通、天氣、路況和其他運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的信息。這可用于實(shí)現(xiàn)變更流程自動(dòng)化，讓駕駛員和規(guī)劃者面對(duì)意外情況時(shí)高效地做出最佳決策。提高效率和效益。減少停機(jī)時(shí)間和維護(hù)成本。通過整合平臺(tái)，利用AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理的強(qiáng)大功能，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化并改善客戶?自動(dòng)化客戶交互。聊天機(jī)器人和虛擬客戶助手已成為一些組織的熱門話題，這些組織希望重新設(shè)計(jì)和提升客戶服務(wù)體驗(yàn)?；贏I和物聯(lián)網(wǎng)的整合客戶服務(wù)平臺(tái)，使客戶服務(wù)提供商能夠感知互聯(lián)客戶的情感和需?實(shí)現(xiàn)客戶體驗(yàn)的個(gè)性化。使用機(jī)器學(xué)習(xí)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，企業(yè)可以提供實(shí)時(shí)建議和決策支持，從而在每次互動(dòng)的前、中、后實(shí)現(xiàn)定制的客戶體驗(yàn)，提高客戶終身價(jià)值和忠誠度。78以優(yōu)化銷售、利潤、庫存和客戶滿意度。傳統(tǒng)的產(chǎn)品組合優(yōu)化方法成本高、速度慢、容易出現(xiàn)人為錯(cuò)誤，并且依靠每年一次的手動(dòng)審查無法最大限度地提高產(chǎn)品的可靠性和可持續(xù)增長(zhǎng)，而且手動(dòng)審查無法滿足當(dāng)今消費(fèi)者快速變化的期望。使用AI進(jìn)行產(chǎn)品組合優(yōu)化可以幫助零售商做出更好、更可持續(xù)的決策，以有效地為客戶提供他們需要的產(chǎn)根據(jù)過去的購買行為預(yù)測(cè)消費(fèi)者的下一步行為及其對(duì)市場(chǎng)趨勢(shì)的反應(yīng)。這使零售商能夠更好地了解哪些商品預(yù)計(jì)需求量較大，從而能夠更明智地決定哪些商品需要優(yōu)先進(jìn)貨。?分析多源的客戶數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以挖掘和分析來自相關(guān)品牌、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手和社交媒體的數(shù)據(jù)，然后將這些見解與零售商客戶的消費(fèi)行為進(jìn)行比較，幫助以更低的成本開展更準(zhǔn)確的產(chǎn)品組合預(yù)測(cè)。此外，算法可以在數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)自動(dòng)更新結(jié)果，使零售商能夠?qū)崟r(shí)跟蹤消費(fèi)者的需求。更有效的庫存決策。使用AI來擴(kuò)大營銷，改進(jìn)需求規(guī)劃和預(yù)測(cè)。隨著消費(fèi)者使用的銷售渠道數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng)，零售商應(yīng)該繼續(xù)改進(jìn)他們跨多個(gè)銷售渠道的計(jì)劃，以及他們?nèi)绾翁幚碇袛唷＿@通常需要利用AI來提升需求規(guī)劃優(yōu)化能力。在過去，營銷解決方案只能根據(jù)一組固定的假設(shè)和狹義定義的輸入輸出做出決定。盡管這樣的解決方案可以在宏觀層面上提供有用的洞見，但它們往往難以擴(kuò)展，而且很大程度上缺乏查看受眾具體情況的能力。然而，利用AI，營銷人員現(xiàn)在可以更多維的分析消費(fèi)者習(xí)素和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手活動(dòng)等廣泛因素，更深入地了解消費(fèi)者需求。受眾中創(chuàng)建高度專注、細(xì)分的群體，產(chǎn)生更深刻的見解，并增加數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的聯(lián)系。示類似和對(duì)比產(chǎn)品組的隱藏需求模式。確因果關(guān)系的決策，讓規(guī)劃者將時(shí)間和注意力集中在因果關(guān)系不太明顯的更復(fù)雜的情況前所未有的個(gè)性化水平。9改善呼叫中心體驗(yàn)和總體客戶滿意度?？蛻襞c呼叫中心的交互會(huì)極大影響客戶的滿意度和忠誠度。同時(shí)在疫情下，呼叫中心面臨著前所未有的挑戰(zhàn)，包括工作量大、IT預(yù)算低和勞動(dòng)力的嚴(yán)重短缺。呼叫中心多年來一直提升自動(dòng)化水平，以應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。然而，到目前為止，大多數(shù)交賴于基本的單詞識(shí)別和簡(jiǎn)單的文件檢索，而且對(duì)談話內(nèi)容不敏感，給客戶提供了次優(yōu)體改善呼叫中心體驗(yàn)和總體客戶滿意度。AI技術(shù)，如自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)，使呼叫中心系統(tǒng)更加復(fù)雜和具有預(yù)測(cè)性，顯著改善客戶體驗(yàn)，同時(shí)減少24/7人工參與的需要；允許客戶服務(wù)代表專注于更多增值任務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可用于構(gòu)建語音虛擬助手，提供更高效、更具吸引力、更人性化的客戶體驗(yàn)。這些工具可以訓(xùn)練聊天機(jī)器人回答問題、安排預(yù)約和接聽電話，并將客戶推薦給最適合處理其請(qǐng)求的部門。呼叫中心何時(shí)跟進(jìn)之前的客戶互動(dòng)。?全渠道質(zhì)量管理。使用預(yù)測(cè)分析和情感分析，可以監(jiān)控所有數(shù)字渠道上的所有互動(dòng)，提供關(guān)于客戶和呼叫中心員工的寶貴意見。這可以為管理者提供實(shí)時(shí)信息，以便對(duì)員工進(jìn)行再培訓(xùn)或?yàn)榭蛻糁贫ㄏ乱徊阶罴研袆?dòng)。部署似乎不夠廣泛和成熟。少，因此需要立即采取行動(dòng)的競(jìng)爭(zhēng)壓力也較要性，并認(rèn)為AI是一種必要的能力，可能會(huì)極大地影響其未來的運(yùn)營和競(jìng)爭(zhēng)能力，但迄今為止，大多數(shù)工作僅限于小規(guī)模試點(diǎn)和專注于少數(shù)業(yè)務(wù)部分的概念驗(yàn)證。使用AI來擴(kuò)大營銷，改進(jìn)需求規(guī)劃和預(yù)測(cè)。AI應(yīng)用和部署增加的主要挑戰(zhàn)主要圍繞數(shù)據(jù)。與其他許多以數(shù)字、數(shù)據(jù)為中心的行業(yè)開，其中許多資產(chǎn)在地理上分散，與數(shù)字網(wǎng)絡(luò)斷開。IoT相關(guān)技術(shù)的廣泛應(yīng)用開始填補(bǔ)這一數(shù)據(jù)空白。但是，為了使結(jié)果數(shù)據(jù)有用，需要及時(shí)組織、捕獲和分析生成的數(shù)據(jù)。此外，還應(yīng)利用邊緣計(jì)算和邊緣AI技術(shù)，及時(shí)處理和分析網(wǎng)絡(luò)邊緣分散位置的數(shù)據(jù)。急是建立一個(gè)具有AI、數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)工程專業(yè)知識(shí)的內(nèi)部團(tuán)隊(duì)，作為所有AI相關(guān)活動(dòng)和投資的協(xié)調(diào)中心。該團(tuán)隊(duì)將協(xié)調(diào)公司業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)中的AI活動(dòng)，同時(shí)提供一組核心的內(nèi)部AI資源和能力，可根據(jù)需要從外部進(jìn)行補(bǔ)充。此外，該團(tuán)隊(duì)將在整個(gè)企業(yè)使用AI方面提供一個(gè)廣泛、平衡和明智的觀點(diǎn)。和技術(shù)化（過于狹隘，往往強(qiáng)調(diào)令人興奮但不是很有用的技術(shù)能力），要么過于戰(zhàn)略性和雄心勃勃（實(shí)施起來太困難、太昂貴，需要目前不存在的數(shù)據(jù)和先進(jìn)能力）。為了在線圖。護(hù)更具預(yù)測(cè)性。如今，另一個(gè)備受關(guān)注的重點(diǎn)領(lǐng)域是利用AI改善與客戶和現(xiàn)場(chǎng)工作人員使用，以幫助他們應(yīng)對(duì)極端天氣和其他難以術(shù)的力量，公司可以監(jiān)控和分析大量信息，包括來自現(xiàn)場(chǎng)傳感器、無人機(jī)視頻和天氣雷達(dá)的數(shù)據(jù)，其及時(shí)性、準(zhǔn)確性和徹底性是僅靠人類無法實(shí)現(xiàn)的。在機(jī)器幫助人類變得更有效率這一理念的基業(yè)解決未來的勞動(dòng)力缺口。拜登政府對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)萬億美元承諾預(yù)計(jì)將大幅增加整個(gè)的嚴(yán)重短缺。AI可以承擔(dān)更多以往人類所從事的工作來幫助解決這一差距，因?yàn)槿祟愋枰龃罅康臏?zhǔn)備分析和繁重的工作，因此人類可以專注于需要人類特有的技能和專業(yè)知識(shí)的活動(dòng)。使用AI優(yōu)化工業(yè)機(jī)器性能，預(yù)測(cè)故障，并通過物聯(lián)網(wǎng)賦能的資產(chǎn)監(jiān)控通知維護(hù)要求。機(jī)器維護(hù)通常是成本節(jié)約的重要方面，因?yàn)楣I(yè)制造商計(jì)劃外停機(jī)的成本每年約為500億美元。4工廠資產(chǎn)的預(yù)防性維護(hù)，傳統(tǒng)上依賴于平均故障時(shí)間來確定何時(shí)應(yīng)安排維護(hù)（在服務(wù)日志中記錄故障和故障，以分析歷史性能）.然而，隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)的增長(zhǎng)和物聯(lián)網(wǎng)傳感器在工廠中的普及，工業(yè)制造商現(xiàn)在有了一個(gè)寶貴的機(jī)會(huì)，可以利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和AI做出更明智的決定，決定何時(shí)維修或更換機(jī)器，幫助工廠以更低的成本最大限度地提高生產(chǎn)產(chǎn)量。通過實(shí)時(shí)監(jiān)控機(jī)器和收集反饋數(shù)據(jù)，AI技術(shù)可以分析每臺(tái)機(jī)器的模式，以確定其實(shí)際維護(hù)需求，并創(chuàng)建一個(gè)定制的時(shí)間表，最大限度地減少工廠車間的整體停機(jī)時(shí)間。此外，隨著對(duì)歷史數(shù)據(jù)的收集和分析，AI可以幫助工廠經(jīng)理更加主動(dòng)地安排維修停機(jī)時(shí)間。隨著時(shí)間的推移，AI可以學(xué)會(huì)識(shí)別物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)中的規(guī)律，以確定哪些機(jī)器部件最有可能出現(xiàn)故障。這些結(jié)果可以進(jìn)一步分析，以了解關(guān)鍵部件性能與產(chǎn)品輸出質(zhì)量之間的相關(guān)性。有了這些AI驅(qū)動(dòng)的見解，工廠經(jīng)理可以更加準(zhǔn)確地了解他們需要維護(hù)的零件，甚至可以提供反饋，幫助設(shè)備制造商改進(jìn)經(jīng)常發(fā)生故障的關(guān)鍵零件。主動(dòng)維護(hù)和減少停機(jī)時(shí)間。使用基于邊緣AI的IoT解決方案來優(yōu)化生產(chǎn)和規(guī)劃流程，并減少意外停機(jī)時(shí)間。人的增長(zhǎng)將使數(shù)據(jù)收集的數(shù)量和復(fù)雜性以及工廠、資產(chǎn)和工業(yè)終端的可操作洞察力急劇增加。更高的數(shù)據(jù)量會(huì)導(dǎo)致延遲增加，并且會(huì)大大增加對(duì)網(wǎng)絡(luò)邊緣處理能力和安全性的需求。為了處理所有這些新的IoT數(shù)據(jù)，并及時(shí)有效地處理這些數(shù)據(jù)，公司應(yīng)該考慮利用?在網(wǎng)絡(luò)邊緣運(yùn)行高級(jí)計(jì)算算法。緊湊的、支列）使運(yùn)行高級(jí)計(jì)算算法成為可能，而無需使用云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)或外部計(jì)算系統(tǒng)。?提高數(shù)據(jù)安全性。在邊緣設(shè)備上本地存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)可以減少安全漏洞的數(shù)量，并消除對(duì)第三方數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案的需求，這些解決方案可能容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊。消除對(duì)云存儲(chǔ)和處理的需求，邊緣AI技術(shù)通解決方案要求公司在考慮硬件設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)帶寬成本的同時(shí)還要考慮存儲(chǔ)成本。處理能夠快速做出復(fù)雜決策。例如，通過在邊緣聚集歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)和地質(zhì)模型，可以將為油井布置創(chuàng)建地質(zhì)模型所需的時(shí)間從數(shù)月減少到數(shù)小時(shí)。使用AI技術(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析來自現(xiàn)場(chǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)（結(jié)合科學(xué)知識(shí)模型和各種環(huán)境/外圍因素的信息，如地震活動(dòng)、鉆井日志、巖心、完井設(shè)計(jì)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)和維護(hù)記錄）。下游油氣作業(yè)的多學(xué)科性質(zhì)要求結(jié)合科學(xué)知識(shí)模型對(duì)實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。同樣，上游能源作業(yè)要求對(duì)復(fù)雜和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，如空間、地質(zhì)、地球物理和化學(xué)數(shù)據(jù)，以監(jiān)控生產(chǎn)資產(chǎn)并評(píng)估勘探和鉆井機(jī)會(huì)。來自智能傳感器和其他成像技術(shù)的數(shù)據(jù)量不斷增加，這為AI創(chuàng)造了一個(gè)機(jī)會(huì)，可以發(fā)現(xiàn)復(fù)雜、不易察覺的規(guī)律，而這些對(duì)于人類來說是不切合實(shí)際的。然而，目前還沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)來幫助分析這種廣泛多樣的數(shù)據(jù)。此外，分析和解釋數(shù)據(jù)的現(xiàn)有流程需要大量時(shí)間，可能會(huì)產(chǎn)生意外結(jié)果，造成重大財(cái)務(wù)和安全風(fēng)險(xiǎn)。?實(shí)時(shí)監(jiān)控現(xiàn)場(chǎng)資產(chǎn)。光纖光學(xué)等井下傳感技術(shù)可以傳輸大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，以告知油井和管道的運(yùn)行情況。通過異常檢測(cè)和預(yù)測(cè)建模，可以快速分析這些數(shù)據(jù)，以提醒運(yùn)營部門注意泄漏或故障，并預(yù)測(cè)油井的日產(chǎn)氣量。復(fù)雜的系統(tǒng)，如認(rèn)知發(fā)現(xiàn)平臺(tái)，可以將現(xiàn)場(chǎng)傳感器的地質(zhì)數(shù)據(jù)與現(xiàn)有的公共和私人數(shù)據(jù)庫以及科學(xué)模型相結(jié)合，創(chuàng)建知識(shí)圖。然后，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可應(yīng)用于這些知識(shí)圖，以識(shí)別油氣勘探機(jī)會(huì)并評(píng)估相關(guān)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。改進(jìn)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)。使用AI技術(shù)，如自然語言處理（NLP），讓現(xiàn)場(chǎng)工作人員輕松獲取關(guān)鍵信息。此外，使用計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來感知危險(xiǎn)的工作條件并自動(dòng)生成警報(bào)。鑒于油氣田工作的危險(xiǎn)性和復(fù)雜性，維修人員、鉆井工人和操作員需要在工作中及時(shí)、全天候地獲取可靠的信息和支持。目前，大多數(shù)石油和天然氣工人依靠人工呼叫中心提供信息和緊急援助。然而，這些呼叫中心全天候運(yùn)行的成本很高，并且不能提供始終如一的高水平服務(wù)。在降低生產(chǎn)成本的同時(shí)提高效率的壓力越來越大，這促使油氣公司考AI技術(shù)，以增強(qiáng)或取代呼叫中心和其他基本管理的職能部門。助手平臺(tái)可以將內(nèi)部企業(yè)數(shù)據(jù)與多種格式的現(xiàn)場(chǎng)工作人員可以通過門戶網(wǎng)站、移動(dòng)應(yīng)用程序、消息會(huì)話和智能揚(yáng)聲器訪問整合數(shù)對(duì)話AI可以通過對(duì)現(xiàn)場(chǎng)工作人員的信息請(qǐng)求應(yīng)用自然語言處理（NLP），然后查詢內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)的整合數(shù)據(jù)庫來獲取請(qǐng)求的信息，從而為現(xiàn)場(chǎng)工作人員提供支持。石油和天然氣的典型用途包括：安全指南；實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)油井作業(yè)情況；會(huì)議和電子郵件的詳細(xì)信息；以及業(yè)務(wù)見解，如歷史和預(yù)計(jì)運(yùn)營成本。為現(xiàn)場(chǎng)工人提供更大的便利。使用AI算法和預(yù)測(cè)分析預(yù)測(cè)能源負(fù)荷和需求減少服務(wù)中斷的峰值，并預(yù)測(cè)必要的中斷時(shí)間及時(shí)長(zhǎng)。對(duì)公用事業(yè)企業(yè)來說，過度生產(chǎn)能源是昂貴和浪費(fèi)的，長(zhǎng)期儲(chǔ)存能源也是如此。然而，供電不足使得一些地區(qū)在高峰時(shí)段容易出現(xiàn)服務(wù)中斷。能源消費(fèi)者越來越期望更廣泛的能源選擇，具有更高的透明度和更低的成本，這給公用事業(yè)公司帶來了壓力，要求他們對(duì)所提供的產(chǎn)品和服務(wù)更加慎重。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以識(shí)別能源市場(chǎng)的歷史趨勢(shì)，以便更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)負(fù)荷和需求峰值，幫助確保充足的能源供應(yīng)。其他因素，如天氣預(yù)報(bào)、特殊事件和供應(yīng)方約束，可以包括在模型中，不僅可以預(yù)測(cè)需求，還可以預(yù)測(cè)必要的服務(wù)中斷時(shí)間及時(shí)長(zhǎng)。?主動(dòng)提醒客戶故障和解決時(shí)間。當(dāng)服務(wù)提供商能夠更好地處理需求高峰和其他風(fēng)險(xiǎn)因素（如惡劣天氣）時(shí)，客戶可以從預(yù)測(cè)性AI中獲益。然而，當(dāng)服務(wù)中斷不可避免時(shí)，預(yù)測(cè)性AI還可以幫助公用事業(yè)公司向其客戶發(fā)出警告，并根據(jù)預(yù)期的解決時(shí)間不斷更新。業(yè)務(wù)的潛在影響，且AI是該行業(yè)未來不可避免的一部分，而未來增長(zhǎng)和競(jìng)爭(zhēng)力的主要?jiǎng)恿Α駷橹?，大多?shù)AI投資和服務(wù)僅限于小規(guī)模試點(diǎn)和專注于狹窄的業(yè)務(wù)部分。AI解決方案可以在整個(gè)企業(yè)中大規(guī)模部署。這可能需要核心構(gòu)建塊，如企業(yè)范圍的數(shù)據(jù)治理和利用AI和數(shù)據(jù)能力的明確戰(zhàn)略。僅僅在這個(gè)問題上投入更多的錢是不夠的。在金融服務(wù)行業(yè)，一個(gè)持續(xù)受到廣泛關(guān)注的重點(diǎn)領(lǐng)域是利用AI來改善客戶體驗(yàn)，不僅針對(duì)公司的終端客戶，還針對(duì)其內(nèi)部客戶，如代理人、經(jīng)紀(jì)人和財(cái)務(wù)顧問。例如，AI正在幫助聊天機(jī)器人和IVR系統(tǒng)變得比以前更加智能和復(fù)雜，提高自動(dòng)化客戶交互的質(zhì)量，無縫集成和協(xié)調(diào)多個(gè)交互渠道。同樣，在客戶的整個(gè)生命周期中，從個(gè)性化營銷活動(dòng)和促銷到推薦個(gè)性化的次優(yōu)行動(dòng)和計(jì)劃，預(yù)測(cè)性AI正被用于更徹底、更有效地與客戶溝通。AI的另一個(gè)迅速出現(xiàn)的應(yīng)用領(lǐng)域是自動(dòng)化和理、現(xiàn)金對(duì)賬、承保和索賠管理。其中一些過程是高度重復(fù)和勞動(dòng)密集型的，這使得它們成為自動(dòng)化的首選。其他人可以從改進(jìn)的見解中獲益匪淺，并且數(shù)十年來一直在使用目標(biāo)分析法；然而，AI正在將這些分析能力和洞察力提升到一個(gè)全新的水平。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，一個(gè)幾乎肯定會(huì)在金融服務(wù)行業(yè)扎根的重要趨勢(shì)是，利用AI和數(shù)據(jù)來打破部門豎井，產(chǎn)生跨越整個(gè)價(jià)值鏈的見解。（例如，使用來自保險(xiǎn)聊天機(jī)器人的數(shù)據(jù)通知承保流程）。然而，利用這些廣泛、大規(guī)系列能力，它們?nèi)栽陂_發(fā)中。使用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)銀行價(jià)值鏈中的交易和收購欺詐。億美元。6銀行需要更快速、更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)和發(fā)現(xiàn)欺詐，以減少年度欺詐損失，更好地管理欺詐解決客戶體驗(yàn)，提高客戶和合作伙伴的信任度和合規(guī)性?實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)欺詐行為。銀行已經(jīng)部署了機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)交易的可疑數(shù)據(jù)，并立即發(fā)出警報(bào)。銀行使用AI模型可以在大量數(shù)據(jù)中快速準(zhǔn)確地識(shí)別的可疑活動(dòng)，而人們經(jīng)常忽視這些活動(dòng)。這將使銀行能夠分析可疑交易和轉(zhuǎn)賬，這些交易和轉(zhuǎn)賬可能表明某個(gè)賬戶被用來隱藏犯罪活動(dòng)的資金并使之合法化。此外，AI可以幫助減少誤報(bào)的數(shù)量，從而降低合規(guī)成本。?標(biāo)記消費(fèi)者交易欺詐。機(jī)器學(xué)習(xí)模型通過研究傳統(tǒng)和非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中的歷史交易模式，然后使用異常檢測(cè)發(fā)現(xiàn)異常賬戶活動(dòng)，可以預(yù)測(cè)未來交易中的潛在欺詐。這使得銀行能夠發(fā)現(xiàn)其遺留欺詐分析引擎可能忽略的問題。使用聊天機(jī)器人和虛擬助手等對(duì)話AI解決方案來處理一系列面向消費(fèi)者的活動(dòng)——從幫助消費(fèi)者找到更好的信用卡或取消不必要的賬戶，到協(xié)商收款。近年來，消費(fèi)者對(duì)遠(yuǎn)程理財(cái)能力的需求大幅增長(zhǎng)，給客戶服務(wù)呼叫中心和代理帶來了挑戰(zhàn)。銀行可以通過使用對(duì)話AI來緩解壓力，提供個(gè)性化的財(cái)務(wù)計(jì)劃，加強(qiáng)客戶關(guān)系，甚至自動(dòng)化收債活動(dòng)。?在沒有人為干預(yù)的情況下為客戶提供建議。機(jī)器顧問可以使用數(shù)據(jù)分析和回歸模型分析客戶當(dāng)前的財(cái)務(wù)狀況、目標(biāo)和投資利益，然后通過電話或聊天機(jī)器人提供量身定制的財(cái)務(wù)建議（如稅收損失收集、目標(biāo)規(guī)劃、退休規(guī)劃和自動(dòng)資產(chǎn)投資），無需咨詢?nèi)藛T的意見。?自動(dòng)催收債務(wù)。許多日常監(jiān)視和管理任務(wù)可技術(shù)可以向客戶發(fā)送自動(dòng)提醒，跟蹤效果，并以最少的人力投入和監(jiān)督向團(tuán)隊(duì)推薦下一?通過聊天機(jī)器人和其他自然語言應(yīng)用程序?yàn)榭蛻籼峁┓?wù)。自然語言處理（NLP）模型可用于開發(fā)聊天機(jī)器人和其他客戶服務(wù)應(yīng)用程序，以了解客戶的典型消費(fèi)行為，提供量身定制的服務(wù)，并讓銀行更好地全面了解客戶。AI系統(tǒng)可以推薦最相關(guān)的信用卡和支票賬戶，甚至提醒客戶哪些賬戶不需要。提高效率和服務(wù)質(zhì)量。使用AI獲取客戶，并提供由AI驅(qū)動(dòng)的深度洞察支持的超個(gè)性化、端到端客戶體驗(yàn)，包括客戶流失預(yù)測(cè)/預(yù)防、客戶生命周期價(jià)值估計(jì)(CLV)、營銷優(yōu)化、客戶細(xì)分和個(gè)性化，以及下一步最佳行動(dòng)。及其不斷變化的期望），幫助傳統(tǒng)銀行和保險(xiǎn)公司獲得客戶、增加收入并保持客戶忠誠度，然后提供超個(gè)性化的客戶體驗(yàn)。例如，在銀行業(yè)，傳統(tǒng)的大規(guī)模獲取客戶活動(dòng)模式正在被AI驅(qū)動(dòng)的方法所顛覆，該方法間，向正確的客戶提供正確的產(chǎn)品。根據(jù)生命階段、銀行錢包以及短期和長(zhǎng)期的價(jià)值潛力，這種方法針對(duì)精心挑選的交易池、微觀地域和客戶群。這些在其他行業(yè)已經(jīng)是基礎(chǔ)的能力，有望在不久的將來推動(dòng)金融服務(wù)。行和保險(xiǎn)公司有能力在客戶體驗(yàn)的每一步了解客戶的期望。?預(yù)測(cè)客戶流失。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以根據(jù)客戶的個(gè)人資料和交易數(shù)據(jù)，估計(jì)客戶生命周期可以通過深入分析歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來提高客戶細(xì)分和個(gè)性化的準(zhǔn)確性和粒度。?確定下一步最佳行動(dòng)。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可根據(jù)客戶過去的行為，用于預(yù)測(cè)客戶接受額外服務(wù)傾向。使用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)來幫助改進(jìn)核保流程和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，幫助減少?zèng)Q策時(shí)間，并可能改善客戶體驗(yàn)和續(xù)保率。盡管過去幾年對(duì)獲客和保單續(xù)保的數(shù)字化進(jìn)行了大量投資，但進(jìn)展緩慢且漸進(jìn)，許多保險(xiǎn)公司未能有意義地?cái)U(kuò)大其現(xiàn)代化核保的投入。?自動(dòng)化核保過程。文本挖掘和自然語言處理可用于賦能無需人工干預(yù)的自動(dòng)化核保平臺(tái)，大大減少了處理申請(qǐng)所需的時(shí)間。?讓申請(qǐng)保險(xiǎn)更簡(jiǎn)單、更人性化。機(jī)器學(xué)習(xí)模型已經(jīng)證明保險(xiǎn)公司可以用較少的信息準(zhǔn)確評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。有機(jī)會(huì)簡(jiǎn)化保險(xiǎn)申請(qǐng)并消除侵入性的測(cè)試和問題，使整個(gè)過程更加人性化。?簡(jiǎn)化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。使用機(jī)器學(xué)習(xí)，保險(xiǎn)公司現(xiàn)在可以識(shí)別不同類別的風(fēng)險(xiǎn)，每個(gè)類別都有自己的一組風(fēng)險(xiǎn)因素。這種簡(jiǎn)化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程使公司能夠加快其AI模型的部署。加速流程改進(jìn)。使用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)來幫助自動(dòng)執(zhí)行諸如交易對(duì)賬和運(yùn)營異常補(bǔ)救等任務(wù)。機(jī)器維護(hù)通常是成本節(jié)約的重要方面，因?yàn)楣I(yè)制造商計(jì)劃外停機(jī)的成本每年約為500億美元。工廠資產(chǎn)的預(yù)防性維護(hù)，傳統(tǒng)上依賴于平均故障時(shí)間來確定何時(shí)應(yīng)安排維護(hù)（在服務(wù)日志中記錄故障和故障，以分析歷史性能）.然而，隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)的增長(zhǎng)和物聯(lián)網(wǎng)傳感器在工廠中的普及，工業(yè)制造商現(xiàn)在有了一個(gè)寶貴的機(jī)會(huì)，可以利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和AI做出更明智的決定，決定何時(shí)維修或更換機(jī)器，幫助工廠以更低的成本最大限度地提高生產(chǎn)產(chǎn)量。接口，公司可以在不到一天的時(shí)間內(nèi)以極低的成本部署交易對(duì)賬工具，快速產(chǎn)生正向的投資回報(bào)率。許多基于云的解決方案都嵌入用計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理了解發(fā)票的結(jié)構(gòu)，然后使用該知識(shí)提取關(guān)鍵信息，例如賣方名稱、機(jī)構(gòu)地址和應(yīng)付金額。此外，AI模型可以在未來的發(fā)票中帶入人工的反饋，從而大大加快對(duì)賬過程。?減少人為錯(cuò)誤和完成時(shí)間。每月基于手工的匹配/對(duì)帳可能需要數(shù)天時(shí)間完成，并且極易受到人為錯(cuò)誤的影響。使用機(jī)器人流程自動(dòng)化可減少完成所需的時(shí)間，并將人為錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)降至最低。采用和成熟度水平往往因政府機(jī)構(gòu)的不同、現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)原有系統(tǒng)的依賴以及工作人員的流暢性而異。國防、情報(bào)和執(zhí)法機(jī)構(gòu)正在普遍部署和擴(kuò)展圖形分析，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來發(fā)現(xiàn)大型數(shù)據(jù)集中的可疑活動(dòng)和參與者，簡(jiǎn)化任務(wù)應(yīng)用和武器系統(tǒng)中的功能，并為作戰(zhàn)人員提供支持，以及監(jiān)控和提高人員和裝備的戰(zhàn)備狀行評(píng)估的早期階段，到評(píng)估組織對(duì)AI的準(zhǔn)備情況，并確定它可以在哪些方面帶來最大的投資回報(bào)，再到為廣泛的關(guān)鍵用例（如氣候和經(jīng)濟(jì)分析、貿(mào)易監(jiān)督、研究和欺詐檢測(cè)）試驗(yàn)、藥物發(fā)現(xiàn)以及健康記錄和醫(yī)療數(shù)據(jù)(包括來自顯微鏡、核磁共振成像和X射線的復(fù)雜成像數(shù)據(jù)）的分析過程，這導(dǎo)致了基因組和個(gè)性化醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的新建項(xiàng)目與迭代項(xiàng)目的力，改善和支持他們?yōu)楣裉峁┑姆?wù)，包括公共交通、DMV現(xiàn)代化以及幫助做出招生分析的智能決策等領(lǐng)域。縱觀公共服務(wù)，一個(gè)共同的趨勢(shì)是越來越多地使用機(jī)器人流程自動(dòng)化（機(jī)器人流程自動(dòng)化）來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化后臺(tái)活動(dòng)（如財(cái)務(wù)和人力資源），這更好地支持了政府雇員，同時(shí)減少或消除了他們專注于重復(fù)和耗時(shí)的人工活動(dòng)的時(shí)間。與私營部門組織相比，政府機(jī)構(gòu)面臨著額外的法律和風(fēng)險(xiǎn)約束，這可能會(huì)抑制其快速采用和部署AI的能力。鑒于他們有責(zé)任以公平的方式支持公眾，公共服務(wù)組織在應(yīng)對(duì)信任、安全、道德和公平等基本AI問題時(shí)往往面臨高標(biāo)準(zhǔn)。面對(duì)這些挑戰(zhàn)，許多政府機(jī)構(gòu)正在努力利用AI的力量，同時(shí)謹(jǐn)慎地在法律和道德考量的迷宮中探索。最后，政府預(yù)算為特定的項(xiàng)目和活動(dòng)提供資金—不一定是支持這些項(xiàng)目和活動(dòng)的基礎(chǔ)技術(shù)—這意味著AI投資通常在公共服務(wù)計(jì)劃和戰(zhàn)略中扮演支持角色，而不是對(duì)技術(shù)本身的組合和覆蓋。盡管如此，美國政府的行政和立法部門對(duì)AI在國家整體競(jìng)爭(zhēng)力中所扮演的角色似乎有越來越多的支持、認(rèn)可和行動(dòng)。這種認(rèn)識(shí)和思維模式的轉(zhuǎn)變將對(duì)AI在整個(gè)公共服務(wù)中的采用和成熟產(chǎn)生涓滴效應(yīng)。使用機(jī)器人流程自動(dòng)化（機(jī)器人流程自動(dòng)化）、自然語言處理（NLP）和計(jì)算機(jī)視覺來數(shù)字化書面材料并加快處理速度。大多數(shù)政府機(jī)構(gòu)花費(fèi)無數(shù)時(shí)間處理書面材料，并手動(dòng)將數(shù)據(jù)輸入到后臺(tái)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫中。例如，處理來自社會(huì)服務(wù)部（DSS）和其他機(jī)構(gòu)的索賠和援助申請(qǐng)，需要每月費(fèi)力地許多后臺(tái)功能都依賴于紙質(zhì)文檔，為了處理這些文檔，必須在下游進(jìn)行人工數(shù)字化。缺乏智能在線輸入系統(tǒng)會(huì)造成效率瓶頸。智能IT系統(tǒng)有可能提高分析能力，并簡(jiǎn)化審計(jì)和歷史文檔跟蹤工作。如今，組合實(shí)施計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理和機(jī)器人流程自動(dòng)化正在成為一種規(guī)范—實(shí)現(xiàn)從服務(wù)接收到反饋的端到端后臺(tái)自動(dòng)化?？梢栽黾訑?shù)據(jù)的接收能力，減少對(duì)政府辦公現(xiàn)場(chǎng)的依賴。?捕獲和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。廣泛的使用計(jì)算機(jī)視覺來數(shù)字化紙質(zhì)文檔，并使用自然語言處理，支持對(duì)采用數(shù)字形式提交的表單和應(yīng)用程序進(jìn)行智能搜索—可以提高速度并減少手動(dòng)數(shù)據(jù)輸入的需要。?更高效地處理數(shù)據(jù)。在許多情況下，機(jī)器人自動(dòng)化系統(tǒng)與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，可以了解如何評(píng)估應(yīng)用程序，了解特定標(biāo)準(zhǔn)下的潛在行動(dòng)，并完全自動(dòng)化審查流程—消除許多開銷?推動(dòng)持續(xù)改進(jìn)。智能自動(dòng)化可以改善公共服務(wù)成果，通過顯示案例狀態(tài)、電子通知和帳戶余額（如適用）。這些先進(jìn)的系統(tǒng)整合了反饋回路，以衡量服務(wù)水平，并不斷提高程序痛點(diǎn)的性能。使用AI和人機(jī)合作來更好地預(yù)測(cè)住房和食品不安全、成癮和精神健康事件的風(fēng)險(xiǎn)—加強(qiáng)公共政策以改善公民的生活質(zhì)量。無家可歸、藥物濫用和精神健康惡化是美國各地普遍存在的問題，這些問題往往相互交織，降低了生活質(zhì)量，增加了對(duì)政府援助的需求。從歷史上看，負(fù)責(zé)制定社會(huì)政策的立法者側(cè)重于在問題發(fā)生后解決問題的救濟(jì)工作，而預(yù)防工作則處于次要地位。然而，由于預(yù)測(cè)模型的出現(xiàn)，決策者越來越多地采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，以幫助他們更好地了解風(fēng)險(xiǎn)因素，并相應(yīng)地調(diào)整社會(huì)政策。?識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)因素。利用公共健康記錄和獨(dú)立研究數(shù)據(jù)，AI可以識(shí)別趨勢(shì)并找出導(dǎo)致無家可歸、藥物濫用和其他健康相關(guān)社會(huì)問題的關(guān)鍵環(huán)境、心理和行為因素。?預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以使用已識(shí)別的風(fēng)險(xiǎn)篩選本地化人群因素和當(dāng)?shù)丨h(huán)境狀況（如住房和糧食安全、成癮和精神健康以預(yù)測(cè)這些因素可能如何復(fù)合地影響風(fēng)險(xiǎn)。?啟用人機(jī)團(tuán)隊(duì)。政策制定者可以使用預(yù)測(cè)模型的輸出來確定擬議計(jì)劃的可能功效，然后針對(duì)特定結(jié)果制定政策目標(biāo)，例如降低特定社區(qū)的吸毒成癮率，以及降低服務(wù)水平低下社區(qū)的糧食安全可能性。增進(jìn)對(duì)健康決定因素的了解。更好地預(yù)測(cè)擬議政策的影響。使用AI算法分析大量生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)（包括基因組、成像和臨床數(shù)據(jù)），以加快發(fā)現(xiàn)預(yù)防、診斷和治療疾病的新方法。長(zhǎng)期以來，醫(yī)學(xué)研究和發(fā)現(xiàn)一直是一項(xiàng)時(shí)間和資本密集型的工作，新的研究項(xiàng)目在獲得批準(zhǔn)之前需要大量的審查和資金，以確保資源不被浪費(fèi)。研究項(xiàng)目通常會(huì)產(chǎn)生大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，人工可能很難或幾乎不可能完全解釋這些數(shù)據(jù)集。然而，隨著AI技術(shù)的進(jìn)步和生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的快速增長(zhǎng)，AI驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)現(xiàn)在能夠進(jìn)行自動(dòng)發(fā)現(xiàn)研究，以幫助推動(dòng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)，并確定新的醫(yī)學(xué)趨勢(shì)和解決方生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)被匯編到一個(gè)數(shù)據(jù)庫中，研究人員可以用通俗易懂的語言進(jìn)行查詢，以獲得最新的醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、新的研究成果和各種生物信息學(xué)問題的答案。生物醫(yī)學(xué)成像、基因組學(xué)和臨床數(shù)據(jù)——以及來自可穿戴和可植入設(shè)備的數(shù)據(jù)——以加速疾病的檢測(cè)、預(yù)防和治療。?改進(jìn)藥物發(fā)現(xiàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以預(yù)測(cè)分子化合物如何互動(dòng)，幫助確定藥物發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)，并為進(jìn)一步的調(diào)查研究標(biāo)記有希望的發(fā)更容易訪問復(fù)雜數(shù)據(jù)。發(fā)現(xiàn)新的疾病趨勢(shì)和藥物。使用AI來優(yōu)化服務(wù)建議并增強(qiáng)客戶參與度，從而提高服務(wù)交付的速度和質(zhì)量，同時(shí)轉(zhuǎn)變員工的工作體驗(yàn)并減少工作量。AI在人們?nèi)绾闻c許多消費(fèi)產(chǎn)品和品牌互動(dòng)方面扮演著重要角色。然而，它并沒有對(duì)人力資源活動(dòng)產(chǎn)生同樣程度的影響。特別是，持續(xù)缺乏對(duì)福利的個(gè)性化指導(dǎo)，以及交付質(zhì)量問題，對(duì)員工參與度和雇主關(guān)于福利計(jì)劃的決策產(chǎn)生了不利影響。?了解員工目前如何與人力資源互動(dòng)。AI可用于檢測(cè)互動(dòng)趨勢(shì)了解特定員工群體更喜歡哪些計(jì)劃，并評(píng)估每個(gè)群體對(duì)所選計(jì)劃的滿意度。?優(yōu)化福利提供。使用預(yù)測(cè)模型，人力資源部門可以了解增加特定計(jì)劃的財(cái)務(wù)影響，然后根據(jù)預(yù)期的凈影響為最希望加入的員工設(shè)定基準(zhǔn)。這可以為員工在選擇最有利于他們的計(jì)劃時(shí)提供個(gè)性化和細(xì)化的選項(xiàng)。用有關(guān)員工歷史需求和福利要求的數(shù)據(jù)來提供一系列推薦計(jì)劃（每個(gè)計(jì)劃的總現(xiàn)金支出估計(jì)）。個(gè)性化的建議可以在門戶網(wǎng)站中提供，其中包括信息材料，以幫助員工了解建議以及他們可能選擇的原因。這些量身定制的解決方案和建議可以幫助提高員工對(duì)福利計(jì)劃和方案的理解，幫助員工優(yōu)先考慮正確的投資和活動(dòng)，以實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)。更明智的福利投資。使用AI來識(shí)別，公共衛(wèi)生和氣候變化相關(guān)挑戰(zhàn)的模式、影響和緩解方案。在歷史上，流行病和大流行病的傳播速度超過了政府和衛(wèi)生機(jī)構(gòu)研究和制定預(yù)防策略的速度，對(duì)人口構(gòu)成了挑戰(zhàn)。新冠肺炎據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法抗擊疾病爆發(fā)和其他健康危機(jī)的緊迫感。氣候變化問題使這一挑戰(zhàn)更加復(fù)雜，它加劇了衛(wèi)生方面的不平等，并對(duì)社會(huì)福祉和全球經(jīng)濟(jì)構(gòu)成廣泛風(fēng)險(xiǎn)。?疾病爆發(fā)預(yù)測(cè)。現(xiàn)代健康信息超越了傳統(tǒng)的評(píng)估范圍，現(xiàn)在包括經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、網(wǎng)絡(luò)空間和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以利用這些豐富的新數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)來評(píng)估流行病的風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測(cè)正在發(fā)生的流行病的趨勢(shì)，檢測(cè)異常變化，并根據(jù)需要發(fā)出預(yù)警。例如，通過監(jiān)測(cè)污水?dāng)?shù)據(jù)，可以在特定地理范圍內(nèi)別高危人群并考慮微妙因素（如人類行為、疾病傳播模式以及自然和人為環(huán)境因素）來計(jì)算最佳傳感和篩選策略，并創(chuàng)建能夠產(chǎn)生最廣泛影響的公共衛(wèi)生通信。此外，AI可用于縱向預(yù)測(cè)多因素和長(zhǎng)期健康影響（例如，并發(fā)癥和慢性病建模）。此外，在未來發(fā)生流行病的情況下，AI可以幫助提高全球供應(yīng)鏈、勞動(dòng)力和干預(yù)渠道的彈性。在流行病期間，AI可以分析傳入的數(shù)據(jù)，以確定爆發(fā)的源頭，并為發(fā)現(xiàn)過程提供額外的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的趨勢(shì)和見解。它還可以加速疫苗開發(fā)和改善診斷。不斷變化的全球天氣模式進(jìn)行建模以及基于代理的模擬模型，以便能夠更準(zhǔn)確地跟蹤和預(yù)測(cè)極端氣候事件和拐點(diǎn)。利用計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)，AI還可以分析衛(wèi)星圖像，洞察生物多樣性、野生動(dòng)物健康和活動(dòng)、侵蝕和水流失等環(huán)境變化的趨勢(shì)，以及追蹤甲烷和其他溫室氣體排放。此外，先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以準(zhǔn)確估計(jì)整個(gè)國際供應(yīng)鏈的碳排放量。這些見解對(duì)于氣候影響評(píng)估、減排組合管理、脫碳情景模擬、物理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、減排影響分析、監(jiān)測(cè)碳抵消工作的有效性以及跟蹤和征收排放稅非常重要。在創(chuàng)紀(jì)錄的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行有效的疾病干預(yù)。迄今為止，生命科學(xué)和醫(yī)療保健主要使用它來自動(dòng)執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)和標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)流程。然而，AI現(xiàn)在被廣泛認(rèn)為是這一領(lǐng)域的戰(zhàn)略業(yè)務(wù)問題，并在董事會(huì)和最高管理層中被積極討論。德勤（Deloitte）最近一項(xiàng)關(guān)于全球生命科學(xué)AI已經(jīng)證明了其在提高流程效率方面的價(jià)功。在接下來的三到五年里，AI有望對(duì)生物制藥研發(fā)（R&D）產(chǎn)生變革性影響，特別是在藥物發(fā)現(xiàn)方面。與此同時(shí)，生命科學(xué)企業(yè)可能會(huì)繼續(xù)在價(jià)值鏈的許多其他部分進(jìn)行AI試點(diǎn)和概念驗(yàn)證。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，AI的應(yīng)用在很大程度上仍處于起步階段。然而，它正在迅速獲得牽引力——最終，AI預(yù)計(jì)將對(duì)醫(yī)療保健業(yè)務(wù)以及醫(yī)療保健的提供方式產(chǎn)生巨大的變革性影響。如今，AI在醫(yī)療保健領(lǐng)域的大多數(shù)早期使用案例都集中在管理任務(wù)和基本自動(dòng)化上，而不是疾病診斷和護(hù)理提供等更復(fù)雜的臨床應(yīng)用，后者似乎風(fēng)險(xiǎn)更大，需要更高水然而，更先進(jìn)的AI應(yīng)用已經(jīng)出現(xiàn)，證明了復(fù)雜的臨床使用案例的可落地性（例如，將AI未來幾年，AI在醫(yī)療保健領(lǐng)域的主要重點(diǎn)應(yīng)該是提升和個(gè)性化患者體驗(yàn)的各個(gè)方面—從呼叫中心互動(dòng)和索賠管理到護(hù)理交付和跟進(jìn)。讓患者更快地登記、讓他們的就診更加個(gè)性化和高效，到使用AI根據(jù)復(fù)雜的數(shù)據(jù)集組合創(chuàng)建和執(zhí)行真正個(gè)性化的治療計(jì)劃（包括患者的健康史、生活方式、基因組構(gòu)成和個(gè)人偏好）。這種對(duì)患者體驗(yàn)的關(guān)注可以為患者和供應(yīng)商創(chuàng)造巨大的價(jià)值，同時(shí)為AI在最復(fù)雜的臨床應(yīng)用中的長(zhǎng)期使用奠定基礎(chǔ)。隨著AI成為一種標(biāo)準(zhǔn)的商業(yè)工具和競(jìng)爭(zhēng)必需品，生命科學(xué)和醫(yī)療保健領(lǐng)域的組織將需要一個(gè)清晰的愿景和戰(zhàn)略來利用AI的力量。他們還需要適當(dāng)?shù)臉?gòu)建模塊來大規(guī)模開發(fā)和部基礎(chǔ)架構(gòu)；合適的人才和技能組合；以及使他們能夠開發(fā)或獲取所需AI能力的聯(lián)盟/生態(tài)對(duì)于大多數(shù)組織來說，最重要的AI構(gòu)建塊是問，然后在整個(gè)企業(yè)中以協(xié)調(diào)的方式管理這些數(shù)據(jù)。有了可靠的數(shù)據(jù)，AI在生命科學(xué)和醫(yī)療保健領(lǐng)域的潛在應(yīng)用幾乎是無限的。使用認(rèn)知自動(dòng)化來整合來自多個(gè)系統(tǒng)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，填充標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)元素，并生成試驗(yàn)結(jié)果，如病例報(bào)告表和研究報(bào)告。與臨床試驗(yàn)相關(guān)的數(shù)據(jù)并不缺乏。然而，整個(gè)臨床試驗(yàn)生命周期中的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)流很快就會(huì)變成一個(gè)復(fù)雜的迷宮，其特點(diǎn)是手動(dòng)操作、返工和效率低下，讓研究人員感覺他們化數(shù)據(jù)收集和結(jié)果創(chuàng)建，以便臨床現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查人員可以專注于患者參與等高價(jià)值內(nèi)容。通過創(chuàng)建結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)元素，在整個(gè)生命周期內(nèi)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理自動(dòng)化。然后使用AI解釋數(shù)據(jù)元素，并為下游系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)，以及自動(dòng)填充所需的報(bào)告和分析。智能的單一事實(shí)來源，加速臨床試驗(yàn)并改進(jìn)去和當(dāng)前試驗(yàn)中產(chǎn)生可用于通知和改進(jìn)未來試驗(yàn)的見解，促進(jìn)持續(xù)改進(jìn)。以更低的成本進(jìn)行更快的試驗(yàn)。?分析來自多個(gè)系統(tǒng)的大量數(shù)據(jù)。生物制藥制造數(shù)據(jù)通常分散在缺乏互操作性和一致性的內(nèi)部和外部系統(tǒng)中?；贏I的算法可以處理來自不同系統(tǒng)的大量數(shù)據(jù)，以智能和上下文的方式聚合、分析和快速學(xué)習(xí)工廠車間、環(huán)境、產(chǎn)品和質(zhì)量發(fā)布的測(cè)試數(shù)據(jù)。以評(píng)估制造過程中的各種參數(shù)，并建議以下行動(dòng)：提高產(chǎn)量和產(chǎn)出；解決質(zhì)量問題；以及通過建議和自主執(zhí)行的緩解動(dòng)作來釋放空閑容量。產(chǎn)量更高。使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測(cè)與患者和醫(yī)療保健專業(yè)人員（HCP）互動(dòng)的最佳方式，并優(yōu)化媒體渠道的營銷支出。隨著消費(fèi)者偏好的演變和藥品制造商之間競(jìng)爭(zhēng)的加劇，品牌參與變得比以往任何時(shí)候都更加重要。然而，許多公司仍難以回答推動(dòng)其數(shù)字營銷投資回報(bào)率的關(guān)鍵問題：我應(yīng)該投資哪些渠道？我應(yīng)該與誰接觸？什么內(nèi)容適合他們？?預(yù)測(cè)與患者和醫(yī)療專業(yè)人員互動(dòng)的最佳方式。使用基于促銷和縱向數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測(cè)如何、何時(shí)以及使用何種消息，以最佳方式與患者和醫(yī)療專業(yè)人員互動(dòng)。?優(yōu)化跨渠道營銷支出。生成渠道支出建議以推動(dòng)營銷活動(dòng)的投資回報(bào)率，將績(jī)效和回報(bào)作為衡量指標(biāo)來提示未來的預(yù)算。?個(gè)性化跨渠道參與。分析目標(biāo)角色并預(yù)測(cè)各種渠道內(nèi)容組合的行為反應(yīng)。開發(fā)相關(guān)、真實(shí)且基于患者或醫(yī)療專業(yè)人員整體視圖的定制內(nèi)容。在整個(gè)客戶旅程中及時(shí)調(diào)整營銷信息和推動(dòng)行為。使用AI來分析患者和醫(yī)療專業(yè)人員的社交媒體反饋、投訴和不良事件—產(chǎn)生可以改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、包裝和說明材料的見解。隨著社交媒體和其他在線論壇的興起，生命科學(xué)公司有了一個(gè)絕佳的機(jī)會(huì)，可以利用患者和醫(yī)療專業(yè)人員的敘述（如投訴、醫(yī)療咨詢和社交媒體帖子）來獲取產(chǎn)品情報(bào)并改進(jìn)產(chǎn)品開發(fā)。對(duì)客戶需求和顧慮的深入了解可以為產(chǎn)品開發(fā)和信息傳遞提供信息，從而幫助確?；颊吡私饪晒┧麄兪褂玫漠a(chǎn)品，并確保他們獲得最佳護(hù)理。?實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策制定。使用AI技術(shù)和洞察力來轉(zhuǎn)變決策從“我們認(rèn)為”到“我們知道”。?從多個(gè)來源收集和分析數(shù)據(jù)。智能地從各種來源挖掘產(chǎn)品信息，以捕獲患者的聲音（以及醫(yī)療專業(yè)人員的聲音）。?提出可行的建議和見解。創(chuàng)建可操作的見解，以增強(qiáng)整個(gè)價(jià)值鏈的決策并提高產(chǎn)品智能。?轉(zhuǎn)變產(chǎn)品開發(fā)。從根本上改變產(chǎn)品下一次迭代的開發(fā)方式。在識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)和合規(guī)性問題時(shí)，使用AI來自動(dòng)分析和聚合數(shù)據(jù)，推薦下一個(gè)最佳行動(dòng)和可能的緩解方法。無論是本地還是全球，生命科學(xué)行業(yè)都受到高度的政府監(jiān)管。除其他事項(xiàng)外，此類監(jiān)管對(duì)于確保產(chǎn)品和治療安全有效，并以合規(guī)方式執(zhí)行定價(jià)和合同非常重要。然而，實(shí)現(xiàn)對(duì)全球行業(yè)復(fù)雜的法規(guī)組合的遵守可能是困難且代價(jià)高昂的。生命科學(xué)中無效的合規(guī)性流程可能會(huì)延遲產(chǎn)品開發(fā)，對(duì)涉及的每一方都產(chǎn)生負(fù)面影響，包括制造商、醫(yī)療專業(yè)人員和患者。因此，無法解決風(fēng)險(xiǎn)管理和合規(guī)問題不是一種選擇。機(jī)器人流程自動(dòng)化、AI和機(jī)器學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和實(shí)時(shí)審計(jì)/監(jiān)管合規(guī)性監(jiān)控，提供有關(guān)檢測(cè)到的問題的即時(shí)通知和信息。持的數(shù)據(jù)分析可以識(shí)別合規(guī)性風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵領(lǐng)域（如欺詐、回扣和標(biāo)簽外討論），然后提出潛在的緩解技術(shù)和操作。降低合規(guī)成本。減少錯(cuò)誤。更靈活的合規(guī)性流程。使用AI來改善患者參與的各個(gè)方面，從安排預(yù)約和訪問醫(yī)療記錄，到與醫(yī)護(hù)人員和護(hù)理協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)溝通。言處理可以將復(fù)雜的醫(yī)療信息/數(shù)據(jù)，解析為對(duì)患者有意義的見解，然后將這些見解傳達(dá)給患者，從而提高他們的健康素養(yǎng)。?通過過濾掉無關(guān)信息，簡(jiǎn)化醫(yī)護(hù)人員之間的溝通。AI和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案可以讓系統(tǒng)收集相關(guān)信息并僅與需要的人共享，從而改善醫(yī)護(hù)人員之間的內(nèi)部溝通。以更快、更準(zhǔn)確地執(zhí)行查詢，減少查找信息所需的時(shí)間并提高數(shù)據(jù)庫可靠性。學(xué)習(xí)可以訓(xùn)練聊天機(jī)器人在廣泛的任務(wù)上表現(xiàn)得更好，例如解決患者問題、安排約會(huì)和電話以及將患者轉(zhuǎn)介到其他部門。聊天機(jī)器人和呼叫自動(dòng)化也可用于門診隨訪和登記。?創(chuàng)建并執(zhí)行與患者互動(dòng)的個(gè)性化計(jì)劃。規(guī)范性分析可以通過適當(dāng)?shù)摹巴苿?dòng)”和其他量身定制的互動(dòng)活動(dòng)，為患者建議個(gè)性化的下一步最佳行動(dòng)。降低處理成本并減少療保健決策。更勤于治療慢性疾病。使用AI自動(dòng)提交和支付護(hù)理前、護(hù)理日和護(hù)理后活動(dòng)的索賠。醫(yī)療索賠管理是一個(gè)耗時(shí)且資源密集的過程，可能會(huì)延長(zhǎng)或延遲護(hù)理前、護(hù)理日和護(hù)理后活動(dòng)。醫(yī)療保健提供者每年花費(fèi)大量資源標(biāo)準(zhǔn)化、驗(yàn)證和證實(shí)數(shù)以百萬計(jì)的索賠——在某些情況下，依賴第三方供應(yīng)商手動(dòng)審查索賠并將數(shù)據(jù)輸入文件以進(jìn)行索賠驗(yàn)證。這個(gè)過程通常是昂貴的、緩慢的并且容?自動(dòng)化索賠數(shù)據(jù)提取和輸入。流程自動(dòng)化工具可以智能地從大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取信息，而無需人工參與。提供實(shí)時(shí)狀態(tài)更新、匯總信息和索賠監(jiān)控。索賠、跟進(jìn)和拒絕相關(guān)的可重復(fù)任務(wù)，無需手動(dòng)處理和控制。的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。?分析大量醫(yī)療數(shù)據(jù)。AI可以分析來自各種來源的大量醫(yī)療數(shù)據(jù)，然后將點(diǎn)連接起來，揭示人類可能不會(huì)尋找的復(fù)雜模式和疾病特征。?向醫(yī)生提供建議。通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)和分類等AI技術(shù)的重點(diǎn)應(yīng)用，醫(yī)療從業(yè)人員可以依靠AI對(duì)患者數(shù)據(jù)進(jìn)行更準(zhǔn)確、更高效的分析。提高準(zhǔn)確性并降低成本。提高準(zhǔn)確性并降低成本。使用預(yù)測(cè)性見解，根據(jù)個(gè)人的生活方式、現(xiàn)實(shí)環(huán)境、生物識(shí)別數(shù)據(jù)和基因組學(xué)，主動(dòng)診斷、預(yù)防和治療未來的疾病。精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)（在考慮醫(yī)療選擇時(shí)考慮個(gè)人的遺傳、環(huán)境、歷史和生活方式）已成為一種有效且成本低廉的疾病治療和預(yù)防形式。醫(yī)療數(shù)據(jù)（個(gè)人數(shù)據(jù)以及匿名歷史醫(yī)療數(shù)據(jù)）的可用性和數(shù)量不斷增加，這使醫(yī)療從業(yè)者能夠更精確地滿足患者的需求并采取適合的治療。?查找跨多個(gè)數(shù)據(jù)集的連接。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以將治療結(jié)果與各種健康數(shù)據(jù)集（例如患者數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、生活方式信息、基因構(gòu)成和病史）連接，為醫(yī)療保健專業(yè)人員提供詳細(xì)的見解和預(yù)測(cè)以采取行動(dòng)。習(xí)功能，生命科學(xué)企業(yè)可以比手動(dòng)流程更有效地收集、存儲(chǔ)和分析大量數(shù)據(jù)。這使他們能夠根據(jù)大量患者的遺傳變異數(shù)據(jù)更快地進(jìn)行研究，并更快地開發(fā)靶向療法。療保健提供者可以發(fā)現(xiàn)、呈現(xiàn)和利用基于個(gè)人獨(dú)特特征的信息。這有助于為每位患者提供個(gè)性化的護(hù)理。早期診斷可提高效率并降低成本。更有效的治療。更健康的社會(huì)規(guī)范。醫(yī)療保健組織不僅為患者做出醫(yī)療決定；他們還將做出運(yùn)營決策。與任何企業(yè)一樣，醫(yī)院需要確保供應(yīng)充分滿足需求。對(duì)醫(yī)療保健的需求因一系列復(fù)雜的因素而起起落落，這使得醫(yī)院難以優(yōu)化分配醫(yī)療設(shè)備和員工等關(guān)鍵資源的供應(yīng)。?根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)情況分析預(yù)測(cè)未來的資源需求。數(shù)據(jù)挖掘、建模和AI可以幫助組織根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)情況分析做出預(yù)測(cè)。例如，基于AI的預(yù)測(cè)分析可以為不同場(chǎng)景提供未來資源需求的指示（例如，確定最佳庫存以滿足醫(yī)院再入院率的上升，或者需要哪些新機(jī)器/用品來滿足季節(jié)性需求）。全面分析所有可用數(shù)據(jù)，可以提供更清晰的健康狀況圖景。?識(shí)別具有高影響力的模式和趨勢(shì)。對(duì)各種數(shù)據(jù)源的AI支持的徹底分析可以揭示潛在的影響的潛在趨勢(shì)和模式（例如，供應(yīng)短缺的高在重大風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生之前預(yù)測(cè)并解決它們。的采用和成熟度因行業(yè)而異。遠(yuǎn)，這要?dú)w功于該行業(yè)長(zhǎng)期以來對(duì)運(yùn)營效率用于面向客戶的活動(dòng)，如聯(lián)絡(luò)中心和客戶參與，以及后臺(tái)活動(dòng)，如制造和物流。展望未來，該行業(yè)在這些領(lǐng)域的AI成功記錄鼓勵(lì)電信公司將其AI努力擴(kuò)展到新領(lǐng)域。未來幾年可能會(huì)特別關(guān)注的一個(gè)領(lǐng)域是使用AI進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，這可以將電信公司的大量客戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的見解，從而進(jìn)一步促進(jìn)獲取和保留更多的數(shù)據(jù)。和成熟度因行業(yè)而異。歸功于該行業(yè)長(zhǎng)期以來對(duì)運(yùn)營效率和客戶獲戶的活動(dòng)，如聯(lián)絡(luò)中心和客戶參與，以及后臺(tái)活動(dòng)，如制造和物流。展望未來，該行業(yè)努力擴(kuò)展到新領(lǐng)域。未來幾年可能會(huì)特別關(guān)注的一個(gè)領(lǐng)域是使用AI進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，這可以將電信公司的大量客戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的見解，從而進(jìn)一步促進(jìn)獲取和保留更多的在媒體領(lǐng)域，AI的大部分重點(diǎn)一直放在個(gè)性化內(nèi)容和客戶參與上——而且這種趨勢(shì)在未來可能會(huì)增加。在新冠病毒大流行期間，許多媒體公司的訂閱量和收入都大幅增長(zhǎng)，隨著危機(jī)的消退和人們開始恢復(fù)正常生活，將爭(zhēng)先恐后地留住盡可能多的客戶。成功可能取決于為消費(fèi)者提供最好的體驗(yàn)和內(nèi)容，這可能會(huì)產(chǎn)生對(duì)AI驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化的更大需求。利用AI通過微服務(wù)優(yōu)化合同制造流程，加速需求規(guī)劃，改善需求信號(hào)，緊密整合跨職能供應(yīng)鏈流程?？焖俚募夹g(shù)進(jìn)步增加了全球供應(yīng)鏈的復(fù)雜