简介工业革命只在蓝天发生一次，然而，我们发现自己正处于一场深刻的革命之中，即人工智能(AI)革命。200多年前，蒸汽机被发明，我们经历了第一次工业革命。一个世纪后，我们发明了电，一个世纪后，我们发明了互联网。与所有这些发现一样，人工智能已经彻底改变了我们的经济并颠覆了你能想到的每一个行业。但首先，是什么让AI如此具有革命性？就像蒸汽机和电力一样，人工智能扩展了社会生产力的上限。与效率低下且容易出错的人类不同，算法全天候工作，并且不像人类那样容易犯同样的错误。除了生产力之外，人工智能当前的能力和未来的潜力基本上是无限的。AI应用程序可提高复杂流程的自动化程度、个性化客户体验、改进风险管理等。在本文中，我们将了解AI如何改变多个行业。根据麦肯锡关于人工智能与金融的报告，金融服务业是极少数采用人工智能技术的行业之一，因此，一些公司的利润率比行业平均水平高出10%以上.以下是人工智能如何改变金融业的一些常见应用。欺诈预防通常，AI应用程序寻求增加收入或削减成本。但在防止欺诈方面，人工智能可以做到这两点。必须偿还客户的钱是一种成本，加上由于无法投资而造成的收入损失。2016年，有160亿美元因欺诈和身份盗用而被盗，这就是为什么它是AI中最大的应用程序之一。通过分析客户的活动、位置和购买习惯，欺诈检测模型可以标记出可疑或异常的事件。算法交易者面临的最大挑战之一是控制他们的情绪。拥有一个合理的交易策略是一回事，而无论你面对什么样的动荡都坚持执行它又是另一回事。然而，通过算法交易，它消除了交易的情感方面。机器学习和人工智能极大地提高了算法交易能力，让算法在输入更多数据时每天都能学习和改进。个性化银行许多金融科技公司正在利用人工智能为客户提供个性化银行服务。客户可以获得基于其风险偏好的独特金融工具组合，以及基于其支出模式、收入和目标的个性化财务计划。随着人工智能的发展，您可以期待看到更多个性化的银行服务。如果您想了解更多关于人工智能对金融业的影响，请查看《 2020年银行业人工智能趋势》。人工智能与营销直到最近，长期以来，营销更像是一门艺术而非一门科学。随着机器学习和人工智能的出现，数据科学家能够量化营销决策并总体上改进营销实践。营销归因中最大的问题之一是弄清楚如何量化各种营销渠道的影响。这对于电视、广告牌或广播等线下营销渠道尤其困难。话虽如此，归因建模和营销组合建模已成为解决此问题的两种流行的营销建模技术。归因模型用于确定如何将销售和转化功劳分配给客户旅程中的不同接触点（例如，客户看到Facebook广告，然后看到YouTube广告，然后看到SEM广告）。归因模型的问题在于它们没有考虑线下渠道，而线下渠道正是营销组合模型的来源。营销组合建模是一种多元回归的形式，旨在根据花费的美元来估计营销渠道的影响，以确定对转化或收入的影响。客户画像客户画像或客户细分是分析客户以更好地识别他们的做法。通过使用聚类技术和其他机器学习技术，营销人员可以更好地了解客户的人口统计数据（年龄、性别）和地理位置（geo-location）。通过这种方式，营销人员可以更好地定位广告和消息传递以与他们的目标市场建立联系。人工智能和物流物流通常不是商业中最热门的话题，但在人工智能方面却不是。事实上，人工智能最大的潜力体现在物流领域，包括自动化仓库和自动化车辆。自动化仓库当您想到自动化仓库时，您可能会想到亚马逊仓库有数十万个移动机器人将亚马逊的库存从A点移动到B点。虽然这是真的，但实际上还有更多。仓库自动化还意味着使用数据来优化库存水平，从而减少所需的仓库空间、降低运输成本并降低总体成本。人工智能在物流中的另一个用例是自动驾驶汽车。正如我之前所说，人类效率低下且容易出错。在交通方面尤其如此。人类需要睡觉、吃饭、上厕所、休息等。有了自动驾驶汽车，交通不再局限于每周8天、每天8小时。特斯拉是自动驾驶汽车的典范，不仅生产消费类汽车，还生产自动驾驶卡车。另一个鲜为人知的例子是劳斯莱斯和英特尔。他们共同构建了一个情报感知系统，为自主船舶开辟了机会。案例研究：了解AI如何通过动态定价模型改变一家全球航运公司人工智能在整个产品和服务生命周期中以多种方式应用。以下是AI在零售业的众多用例中的一些。聊天机器人和机器人助手聊天机器人在过去几年取得了长足的进步。虽然他们不能完全取代客户服务代表，但他们擅长回答简单的问题，可以用来引导客户找到合适的支持团队。比聊天机器人更有趣的是机器人助手——Pepper，这是一款由软银设计的社交人形机器人，已经在实体零售店中用于与客户互动并为客户提供帮助。个性化推荐一些零售公司也在使用人工智能为客户提供个性化推荐。Frank和Oak声称使用AI通过询问一系列问题为每个客户提供一个独特的服装款式订购箱。亚马逊是另一个很好的例子，它使用人工智能根据以前的搜索历史和购买历史提供推荐产品。案例研究：了解AI如何改进预测需求以优化库存。人工智能和电信电信行业的价值估计为1.4万亿美元，每个方面都很重要，因此电信公司找到了AI的多个用例，以改善他们的客户体验并最终实现利润最大化。以下是人工智能在电信行业的三大应用。流失预测模型客户流失定义为客户停止与实体开展业务的比率。由于客户在技术上为电信行业提供永久收入，因此客户流失的成本很高。因此，电信公司已经开始利用人工智能，根据活动水平、投诉数量等，预测客户何时可能流失。网络优化人工智能已成为构建自优化网络的关键，它为运营商提供自动优化的功能基于流量数据的网络。根据IDC的数据，超过60%的运营商已经在投资人工智能系统来改善他们的网络。预测性维护我认为我们都同意，电信服务的最大破坏因素之一是网络故障——当WiFi无法工作时，您不讨厌它吗？那么，公司现在正在利用人工智能根据设备的状态分析网络模式，用于预测何时可能发生网络故障，从而能够主动预防网络故障。案例研究：了解人工智能如何改善电信网络运营并模拟消费者行为
