2018年AI如何在醫療、金服、零售、營銷四大關鍵領域大展拳腳？
AI前線導讀：科技和金融行業已經率先采用了AI技術，而到了2018年，將會有更多的公司奮起直追，他們希望能夠利用AI技術來幫助公司獲得更好的發展。那么問題來了，AI產業是否有足夠的能力來滿足如此大規模的需求？
要想讓AI這艘大型火箭升空，最起碼需要三個東西：數據、計算能力和IT基礎設施。但我們又該如何利用這些技術來影響日常的業務運營呢？
健康醫療
2018年，AI至少會被用來解決健康醫療方面的一些已知問題，如重要信息缺失問題和長時間等待問題。預測分析技術可用于改進看病流程。在一些先進的醫療系統里，AI將會被用于診療，因為深度學習算法已經越來越擅長于模式識別，而診療本質上就是進行模式識別。通過數據分析，AI讓診療過程更順暢，結果也更準確。
通過使用大數據集、數據分析和數據建模，AI和機器學習可用來幫助臨床試驗更好地識別潛在的病患。
因為醫療服務費用高昂，AI可用于降低病人的看病費用。比如，使用聊天機器人與病人交談，詢問他們的癥狀，然后把信息傳送給醫生，確保在正確的時間開出正確的處方。
案例：IBMWatson
在智能診療的應用中，IBMWatson是目前最成熟的案例。IBMWatson可以在17秒內閱讀3469本醫學專著、248000篇論文、69種治療方案、61540次試驗數據、106000份臨床報告。2012年Watson通過了美國職業醫師資格考試，并部署在美國多家醫院提供輔助診療的服務。目前Watson提供診治服務的病種包括乳腺癌、肺癌、結腸癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宮癌等多種癌癥。Watson實質是融合了自然語言處理、認知技術、自動推理、機器學習、信息檢索等技術，并給予假設認知和大規模的證據搜集、分析、評價的人工智能系統。
金融服務
Fintech創業公司的崛起讓這個行業分崩離析，傳統的金融服務公司需要利用AI技術來鞏固他們的競爭地位，加強客戶的參與度和改進績效。
金融行為監管局（FCA）的一份報告表明，從2014年到2017年，數字攻擊事件從每年5起增長到了每年49起。在過去一年更是發生了無數起數據泄露和數字攻擊事件，所以毫無疑問，在未來會有越來越多的銀行和金融服務機構會采用AI和機器學習技術來防范威脅。
AI不僅可用于防范風險，也可用于檢測市場變化的早期征兆。
因為其他行業成功實施了個人定制化解決方案，客戶也會要求金融服務行業這么做，所以AI進入金融行業是必然的。通過分析數據找出共通的模式，客戶需求和金融公司服務之間的匹配度會越來越高。
案例：阿里巴巴的螞蟻金服
阿里巴巴旗下的螞蟻金服下設一個特殊的科學家團隊，專門從事機器學習與深度學習等人工智能領域的前沿研究，并在螞蟻金服的業務場景下進行一系列的創新和應用，包括互聯網小貸、保險、征信、智能投顧、客戶服務等多個領域。
根據螞蟻金服公布數據，網商銀行的花唄與微貸業務上，使用機器學習把虛假交易率降低了近10倍，為支付寶的證件審核系統開發的基于深度學習的OCR系統，使證件校核時間從1天縮小到1秒，同時提升了30％的通過率。
以智能客服為例，2015年雙11期間，螞蟻金服95%的遠程客戶服務已經由大數據智能機器人完成，同時實現了100%的自動語音識別。當用戶通過支付寶客戶端進入我的客服后，我的客服會自動猜出用戶可能會有疑問的幾個點供選擇，這里一部分是所有用戶常見的問題，更精準的是基于用戶使用的服務、時長、行為等變量抽取出的個性化疑問點；在交流中，則通過深度學習和語義分析等方式給出自動回答。問題識別模型的點擊準確率在過去的時間里大幅提升，在花唄等業務上，機器人問答準確率從67%提升到超過80%。
零售
2018年，電商行業將會更大范圍地應用AI技術，庫卡機器人，用于識別用戶的購買習慣。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。
聊天機器人將會給電商平臺帶來人性化的元素，客戶滿意度也會隨之提升。零售商通過AI技術與顧客互動，提供類似實體店的導購和建議。
商店客流量統計數據讓零售商更好地了解用戶對品牌的認同度，這些信息可用在任意的決策中，庫卡機器人何服電機維修，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的活動。
案例：星巴克的專屬咖啡師
被稱為最懂互聯網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，現在只需要對著手機說出自己所需，具有聲音識別功能的虛擬助理會把訂單發送到附近的星巴克門店，店內咖啡師接單后開始做咖啡，等消費者進店時，咖啡已經做好在等著他，幫他節省了排隊等候的時間。
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。例如，當它的算法監測到，一位消費者每天早晨都要搭乘班車時，就會在App里面向他推薦游戲，這樣在乘車的時間里，就可以玩游戲打發無聊的時光。隨著消費者數據積累得越多，星巴克虛擬助理提供的服務將更周到。
市場營銷
2018年，顧客對一般性的產品不會太感興趣。他們希望商家能夠實時地向他們推送相關度更高、對他們來說更有意義的產品。這個時候，AI就可以派上用場。
因為AI技術會越來越普及，可用于自動化處理那些費時的重復性工作，所以市場營銷人員就可以節省出更多時間專注于提升產品價值上。
市場營銷人員還會使用AI工具來掃描數據點，對顧客進行情感分析。這些信息可用于后續的營銷活動。
案例：喜力啤酒使用大數據、物聯網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的領導者，但今天，作為歐洲第一和世界第二的啤酒廠家，由于大數據和人工智能的助力，他們一直在提高自己的業績。為了在強大的美國啤酒市場更好的競爭，他們開始計劃利用收集的大量數據。目前，他們在美國賣出了旗下各種品牌啤酒總計超過850萬桶，但他們希望用數據驅動的改進和人工智能增強運營、市場營銷、廣告和客戶體驗，來提高這個數字。
從預測到優化配送路徑，喜力在供應鏈的每一個階段都利用了數據。數據為喜力的合作規劃、預測和補貨流程提供了信息，以消除整個鏈中的低效率。通過數據分析，廠家可以在出現高庫存、長生產或補貨提前期、以及產品需求的季節性變化時調整生產線。
喜力也不會放過物聯網的潛力。根據麥肯錫全球研究院的報告，到2025年，物聯網預計一年將產生高達11兆1000億美元的經濟價值。