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，而且在技術(shù)層面實現(xiàn)了跨越式地發(fā)展。然而，對于大多數(shù)組織來說，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價值。
近日，德勤AI研究院發(fā)布報告《AI案例精選》。該報告精心篩選六大關(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，每個案例都?xì)w納了關(guān)鍵業(yè)務(wù)問題和機(jī)會，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趨勢，有望在未來產(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正在迅速成為競爭的必需品，但許多企業(yè)管理者仍會質(zhì)疑AI實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可以提供的價值，以及如何在當(dāng)今和未來優(yōu)先考慮對AI的投資?！?/p>
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)的共同點是：它們都將重點放在服務(wù)好消費(fèi)者上，給他們以更好的用戶體驗。消費(fèi)行業(yè)一直以來都在積極探索與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幫助提升客戶體驗的個性化，AI賦能營銷智能化等。未來，AI在無人零售店、自動駕駛、自動穿戴建議等方面會與消費(fèi)者有更密切的交互，同時也將給用戶帶來更好的體驗。
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，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)的應(yīng)用以及邊緣計算的興起正在開始填補(bǔ)這一數(shù)據(jù)空白。目前來看，ER&I中AI應(yīng)用的重點領(lǐng)域是AI優(yōu)化工業(yè)機(jī)器性能預(yù)測故障，利用AI+IoT來優(yōu)化工業(yè)生產(chǎn)流程。此外，探索AI應(yīng)對極端天氣和其他難以預(yù)測的事件并自動生成警報也是目前主要的方向。未來，AI在加速材料研發(fā)、供應(yīng)鏈規(guī)劃，通過數(shù)字孿生優(yōu)化工廠運(yùn)營等方面將會迎來較大的突破。
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)識到AI的重要性以及AI對業(yè)務(wù)帶來的價值，但大多數(shù)AI應(yīng)用僅限于小規(guī)模試點和獨立的業(yè)務(wù)單元。在金融服務(wù)行業(yè)，AI應(yīng)用重點領(lǐng)域是利用AI來改善客戶體驗，例如，聊天機(jī)器人、AI驅(qū)動的個性化定制金融方案等。AI的另一個迅速出現(xiàn)的應(yīng)用領(lǐng)域是自動化和增強(qiáng)關(guān)鍵的FSI流程，如欺詐檢測、支付處理、現(xiàn)金對賬、信用風(fēng)險分析、承保和索賠管理。其中一些過程是高度重復(fù)和勞動密集型的，這使得它們成為AI智能化的首選。從長遠(yuǎn)來看，AI扎根金融服務(wù)行業(yè)扎根的重要趨勢是，利用AI和數(shù)據(jù)來打破部門豎井，產(chǎn)生跨越整個價值鏈的見解。對于大多數(shù)FSI公司來說，重要的是開始擁抱AI并將其產(chǎn)業(yè)化，以便AI解決方案可以在整個企業(yè)中大規(guī)模部署，發(fā)揮更大的價值。
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)施對原有系統(tǒng)的依賴以及工作人員的適應(yīng)程度而異。國防、情報和執(zhí)法機(jī)構(gòu)正在普遍部署和擴(kuò)展AI，積極采用計算機(jī)視覺等先進(jìn)技術(shù)，利用圖像識別，分析發(fā)現(xiàn)可疑活動和參與者。另一個共同的趨勢是越來越多地使用機(jī)器人流程自動化來減少雇員的工作量。同時，新冠疫情所催化的AI在賦能公共健康與環(huán)境預(yù)測方面正發(fā)揮著巨大的價值。未來，利用AI技術(shù)更快、更準(zhǔn)確地檢測潛在的安全威脅，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)療保健（LSHC）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來自動執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)和標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)流程。例如利用自然語言理解技術(shù)解讀病例，實現(xiàn)自動化的臨床試驗數(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在加速藥物開發(fā)周期，幫助研究人員識別和驗證基因靶點，并設(shè)計新的化合物方面有巨大價值空間。
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，例如虛擬語音助手、AI翻譯等。未來幾年可能會普遍發(fā)生的是使用AI進(jìn)行預(yù)測分析，這可以將電信公司的大量客戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值的見解，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的大部分重點一直放在個性化內(nèi)容的推薦上，而且這種趨勢在未來可能會增加。
縱觀六大行業(yè)的所有案例，AI毫無疑問為各行各業(yè)創(chuàng)造了不少的價值：
“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，“當(dāng)企業(yè)接受并在整個企業(yè)中大規(guī)模部署AI時，他們就有機(jī)會充分發(fā)揮AI的全部潛力?！?/p>
