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[導(dǎo)讀] 編者按: 作者王英驍目前是硅谷的人工智能反欺詐公司 DataVisor 的商務(wù)拓展主管,此前在智能硬件領(lǐng)域兩家公司 Pebble 和 Misfit 任職,分別負(fù)責(zé)過數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)和亞洲市場(chǎng)的拓展。在紐

編者按: 作者王英驍目前是硅谷的人工智能反欺詐公司 DataVisor 的商務(wù)拓展主管,此前在智能硬件領(lǐng)域兩家公司 Pebble 和 Misfit 任職,分別負(fù)責(zé)過數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)和亞洲市場(chǎng)的拓展。在紐約大學(xué)斯特恩商學(xué)院攻讀博士期間,曾幫助過多家紐約的初創(chuàng)企業(yè)的進(jìn)行數(shù)據(jù)建模的工作。

人工智能今天是一個(gè)全社會(huì)的大熱話題,各行各業(yè)都在關(guān)注是因?yàn)樗芯薮蟮臐摿D(zhuǎn)變整個(gè)市場(chǎng)和行業(yè)。 作為 AI 領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者,我認(rèn)為有幾個(gè)爆發(fā)性機(jī)會(huì)是 AI 創(chuàng)業(yè)者需要好好把握的。

瞄準(zhǔn)巨大市場(chǎng)特別是傳統(tǒng)行業(yè)智能化

成功的創(chuàng)業(yè)公司可以將人工智能有效的優(yōu)化現(xiàn)有的行業(yè)。比如 Citrine InformaTIcs 通過利用人工智能預(yù)測(cè)材料和化學(xué)的變化,有效幫助工業(yè)生產(chǎn)和新材料研發(fā)過程有效節(jié)約至少一半的時(shí)間和費(fèi)用。高盛已經(jīng)用自動(dòng)化軟件進(jìn)行貨幣交易,發(fā)現(xiàn)可以用一個(gè)計(jì)算機(jī)工程師代替四個(gè)交易員,麥肯錫全球研究院在今年 1 月的報(bào)告中稱,金融和保險(xiǎn)領(lǐng)域的工作,有 43%的可能會(huì)被自動(dòng)化取代。

關(guān)注重復(fù)性勞動(dòng)和重度人工參與的領(lǐng)域

人工干預(yù)多的行業(yè)正意味著存在利用復(fù)雜預(yù)測(cè)算法進(jìn)行優(yōu)化和自動(dòng)化的機(jī)會(huì)。 比如公司里的法務(wù)、會(huì)計(jì)、美工等都會(huì)成為最早被人工智能改變的行業(yè)。以色列公司 LawGeex 利用人工智能復(fù)核合同,JP Morgan 也開發(fā)了智能法務(wù)軟件,可在數(shù)秒內(nèi)處理普通律師在 360,000 小時(shí)內(nèi)處理的文件。最近我們還看到了可以輔助美工設(shè)計(jì)和音樂創(chuàng)作的人工智能工具出現(xiàn)。

物聯(lián)網(wǎng)等新的計(jì)算平臺(tái)

過去幾年,以物聯(lián)網(wǎng)和 VR/AR 為核心的下一代的計(jì)算平臺(tái)得到了非??焖俚陌l(fā)展,隨之而來新的數(shù)據(jù)采集和應(yīng)用場(chǎng)景,也創(chuàng)造了人工智能應(yīng)用的巨大機(jī)會(huì)。比如德國慕尼黑的智能傳感器和數(shù)據(jù)分析平臺(tái)公司 KONUX,正在為全球最大的德國聯(lián)邦鐵路公司有效節(jié)省超過 1/3 的基建維護(hù)費(fèi)用。

金融領(lǐng)域的合規(guī)和反欺詐

在所有金融企業(yè)服務(wù)里面,合規(guī)和反欺詐常常被看做是一個(gè)費(fèi)力不討好的后臺(tái)部門。一方面如果出現(xiàn)任何漏洞都會(huì)給公司造成巨大損失,另一方面要公司想通過嚴(yán)酷的政策審查標(biāo)準(zhǔn),必須要持續(xù)進(jìn)行大量的人工審查和規(guī)則系統(tǒng)更新。比如反洗錢就是一個(gè)非常好的例子,每年全球各大型銀行都會(huì)有大約 10 億美金的反洗錢相關(guān)支出。即便這樣也無法做到萬無一失,自 2008 年以來,僅摩根大通因?yàn)楹弦?guī)問題先后已向監(jiān)管部門支付了超過 360 億美元罰款,2017 年以來,先后有西聯(lián)匯款和德意志銀行,分別因?yàn)榉聪村X疏漏被罰款近 6 億美金和逾 4 億美金。

語音和圖像在企業(yè)當(dāng)中的應(yīng)用

語義和視覺的理解是人工智能領(lǐng)域發(fā)展速度最快的兩個(gè)領(lǐng)域,這主要得益于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN) 的應(yīng)用普及和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的快速發(fā)展。這兩個(gè)語義和視覺的理解領(lǐng)域在企業(yè)上的垂直應(yīng)用,我認(rèn)為也會(huì)是人工智能最先出現(xiàn)的垂直應(yīng)用機(jī)會(huì)。 比如Chorus 平臺(tái)利用語音辨識(shí)、自然語言處理和人工智能技術(shù)來轉(zhuǎn)錄并分析銷售電話的內(nèi)容,提升公司銷售能力。HyperScience 基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),實(shí)現(xiàn)文檔管理的自動(dòng)化,幫助大型企業(yè)和政府組織加快后臺(tái)處理的進(jìn)程。

醫(yī)療、金融和教育

人工智能的機(jī)會(huì)自不必說,但我想說除了算法之外要關(guān)注數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)所建立起的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。算法未來將越來越多將會(huì)是開源的,這使得擁有數(shù)據(jù)積累出的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)成為公司成敗的核心關(guān)鍵,創(chuàng)業(yè)公司要通過對(duì)系統(tǒng)的輸入和反饋提高模型的精度并且創(chuàng)建護(hù)城河。

 

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