上海2021年12月21日 /美通社/ -- 從AlphaGo到AlphaFold，算法不斷迭代，智能邊界不斷拓展，短短幾年，AI（人工智能）不僅從科幻走向現(xiàn)實(shí)，而且在技術(shù)層面實(shí)現(xiàn)了跨越式地發(fā)展。然而，對(duì)于大多數(shù)組織來(lái)說(shuō)，主要的挑戰(zhàn)在于規(guī)模化應(yīng)用AI，以及如何最大化挖掘AI價(jià)值。
近日，德勤AI研究院發(fā)布報(bào)告《AI案例精選》。該報(bào)告精心篩選六大關(guān)鍵行業(yè)（消費(fèi)，能源、資源及工業(yè)，金融服務(wù)，政府及公共服務(wù)，生命科學(xué)及醫(yī)療保健，科技、媒體及電信）里最引人注目、可應(yīng)用的AI案例進(jìn)行分析，每個(gè)案例都?xì)w納了關(guān)鍵業(yè)務(wù)問(wèn)題和機(jī)會(huì)，AI如何提供幫助以及可能的益處，這些案例或多或少隱含了未來(lái)趨勢(shì)，有望在未來(lái)產(chǎn)生重大影響。
德勤AI研究院聯(lián)席領(lǐng)導(dǎo)人及負(fù)責(zé)人Nitin Mittal 表示：“AI正在迅速成為競(jìng)爭(zhēng)的必需品，但許多企業(yè)管理者仍會(huì)質(zhì)疑AI實(shí)際上可以為他們的業(yè)務(wù)做什么，《AI案例精選》可以幫助企業(yè)管理者了解AI可以提供的價(jià)值，以及如何在當(dāng)今和未來(lái)優(yōu)先考慮對(duì)AI的投資。”
消費(fèi)行業(yè)
消費(fèi)行業(yè)涵蓋的業(yè)務(wù)范圍非常廣泛，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)好消費(fèi)者上，給他們以更好的用戶體驗(yàn)。消費(fèi)行業(yè)一直以來(lái)都在積極探索與AI相結(jié)合的各種模式，涌現(xiàn)出許多有價(jià)值的案例，例如AI助力交通路徑優(yōu)化，AI幫助提升客戶體驗(yàn)的個(gè)性化，AI賦能營(yíng)銷智能化等。未來(lái)，AI在無(wú)人零售店、自動(dòng)駕駛、自動(dòng)穿戴建議等方面會(huì)與消費(fèi)者有更密切的交互，同時(shí)也將給用戶帶來(lái)更好的體驗(yàn)。
能源、資源和工業(yè)（ER&I）
與其他行業(yè)相比，AI在能源、資源和工業(yè)（ER&I）領(lǐng)域的應(yīng)用和部署似乎不夠廣泛和成熟，挑戰(zhàn)主要圍繞數(shù)據(jù)。與其他許多以數(shù)據(jù)為中心的行業(yè)不同，ER&I仍然圍繞物理資產(chǎn)展開(kāi)，其中許多資產(chǎn)在地理上分散，與數(shù)字網(wǎng)絡(luò)斷開(kāi)。IoT相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用以及邊緣計(jì)算的興起正在開(kāi)始填補(bǔ)這一數(shù)據(jù)空白。目前來(lái)看，ER&I中AI應(yīng)用的重點(diǎn)領(lǐng)域是AI優(yōu)化工業(yè)機(jī)器性能預(yù)測(cè)故障，利用AI+IoT來(lái)優(yōu)化工業(yè)生產(chǎn)流程。此外，探索AI應(yīng)對(duì)極端天氣和其他難以預(yù)測(cè)的事件并自動(dòng)生成警報(bào)也是目前主要的方向。未來(lái)，AI在加速材料研發(fā)、供應(yīng)鏈規(guī)劃，通過(guò)數(shù)字孿生優(yōu)化工廠運(yùn)營(yíng)等方面將會(huì)迎來(lái)較大的突破。
金融服務(wù)業(yè)（FSI）
金融服務(wù)業(yè)（FSI）的大多數(shù)公司仍處于AI采用和投資的早期階段。盡管FSI領(lǐng)導(dǎo)人普遍認(rèn)識(shí)到AI的重要性以及AI對(duì)業(yè)務(wù)帶來(lái)的價(jià)值，但大多數(shù)AI應(yīng)用僅限于小規(guī)模試點(diǎn)和獨(dú)立的業(yè)務(wù)單元。在金融服務(wù)行業(yè)，AI應(yīng)用重點(diǎn)領(lǐng)域是利用AI來(lái)改善客戶體驗(yàn)，例如，聊天機(jī)器人、AI驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化定制金融方案等。AI的另一個(gè)迅速出現(xiàn)的應(yīng)用領(lǐng)域是自動(dòng)化和增強(qiáng)關(guān)鍵的FSI流程，如欺詐檢測(cè)、支付處理、現(xiàn)金對(duì)賬、信用風(fēng)險(xiǎn)分析、承保和索賠管理。其中一些過(guò)程是高度重復(fù)和勞動(dòng)密集型的，這使得它們成為AI智能化的首選。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，AI扎根金融服務(wù)行業(yè)扎根的重要趨勢(shì)是，利用AI和數(shù)據(jù)來(lái)打破部門(mén)豎井，產(chǎn)生跨越整個(gè)價(jià)值鏈的見(jiàn)解。對(duì)于大多數(shù)FSI公司來(lái)說(shuō)，重要的是開(kāi)始擁抱AI并將其產(chǎn)業(yè)化，以便AI解決方案可以在整個(gè)企業(yè)中大規(guī)模部署，發(fā)揮更大的價(jià)值。
政府和公共服務(wù)（GPS）
在政府和公共服務(wù)（GPS） 中，AI的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適應(yīng)程度而異。國(guó)防、情報(bào)和執(zhí)法機(jī)構(gòu)正在普遍部署和擴(kuò)展AI，積極采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)等先進(jìn)技術(shù)，利用圖像識(shí)別，分析發(fā)現(xiàn)可疑活動(dòng)和參與者。另一個(gè)共同的趨勢(shì)是越來(lái)越多地使用機(jī)器人流程自動(dòng)化來(lái)減少雇員的工作量。同時(shí)，新冠疫情所催化的AI在賦能公共健康與環(huán)境預(yù)測(cè)方面正發(fā)揮著巨大的價(jià)值。未來(lái)，利用AI技術(shù)更快、更準(zhǔn)確地檢測(cè)潛在的安全威脅，維護(hù)城市基礎(chǔ)設(shè)施方面仍有巨大潛力，讓城市運(yùn)行更加平穩(wěn)、安全、高效。
生命科學(xué)與健康管理（LSHC）
迄今為止，生命科學(xué)和醫(yī)療保?。↙SHC）領(lǐng)域的大多數(shù)組織只觸及了AI潛力的皮毛。他們主要使用AI來(lái)自動(dòng)執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)和標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)流程。例如利用自然語(yǔ)言理解技術(shù)解讀病例，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理，AI智能導(dǎo)診、AI輔助閱片等。然而，AI如何更好地與生命科學(xué)結(jié)合，現(xiàn)在被廣泛認(rèn)為是這一領(lǐng)域的戰(zhàn)略性議題。特別是，AI在加速藥物開(kāi)發(fā)周期，幫助研究人員識(shí)別和驗(yàn)證基因靶點(diǎn)，并設(shè)計(jì)新的化合物方面有巨大價(jià)值空間。
技術(shù)、媒體和電信（TMT）
在該領(lǐng)域，AI的采用和成熟度因行業(yè)而異。AI技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于面向客戶的活動(dòng)，例如虛擬語(yǔ)音助手、AI翻譯等。未來(lái)幾年可能會(huì)普遍發(fā)生的是使用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(jiàn)解，從而進(jìn)一步促進(jìn)獲取更多的數(shù)據(jù)。在媒體領(lǐng)域，AI的大部分重點(diǎn)一直放在個(gè)性化內(nèi)容的推薦上，而且這種趨勢(shì)在未來(lái)可能會(huì)增加。
縱觀六大行業(yè)的所有案例，AI毫無(wú)疑問(wèn)為各行各業(yè)創(chuàng)造了不少的價(jià)值：
“雖然AI的采用率和成熟度因行業(yè)而異，但AI正在助推各規(guī)模的企業(yè)到達(dá)效率和績(jī)效的新水平，”德勤AI研究院聯(lián)席領(lǐng)導(dǎo)人及負(fù)責(zé)人Irfan Saif說(shuō)，“當(dāng)企業(yè)接受并在整個(gè)企業(yè)中大規(guī)模部署AI時(shí)，他們就有機(jī)會(huì)充分發(fā)揮AI的全部潛力。”
