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1 # 先聲網際網路
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2 # 寒門甘露
AI已經滲透到各個行業,目前應用到的領域主要包含以下場景——AI+金融,AI+教育,AI+交通,AI+安防,AI+零售……各行各業都在住進映入AI,映入AI的最主要目的就是解放人類,提高效率。這是所有人類歷史上技術革命的目標。
AI技術的主要方向有:計算機視覺、自然語言處理、機器學習、語音識別……目前計算機視覺和自然語言處理方向已經取得了不錯的進展。尤其是計算機視覺方向,近幾年取得了很好的效果,人臉識別的準確率已經提升到很好的效果,並且已經在安防領域:諸如門禁、閘機、監控系統、人證識別等應用廣泛。安防領域作為人工智慧完美落地的天然場景,安防影片監控為人工智慧訓練模型提供巨量的資料支援,而經過深度學習的人工智慧系統再反過來為安防監控提供事前預警、事中響應、事後追查的功能。再加上預計至2022年,安防行業市場規模將達到近萬億。這麼既前景光明、市場巨大又利益無限、需求急切的市場機會不用說早已是各演算法新貴、IT巨頭和傳統安防大鱷傾心發力的地方。所以說,最快落地的安防行業。
但是最快落地,不代表著可大規模落地,雖然各家“AI+安防”的解決方案層出不窮,也不乏時常有小規模的試用報道,但是整體來看,並沒有得到公安的認可。一是當前主打的前端智慧攝像頭主要以人臉識別為主,不但價格昂貴,人臉識別的精準度也達不到公安實用的要求。二是後端集中化處理的方案受制於單機處理能力,同時有一定的延遲性,如果大規模實施,依然避不開高昂的成本。從技術角度來看,目前要實時分析一個城市的監控系統還做不到;從社會效益來看,這樣做成本太過於高昂。
另一個落地較好的行業就是AI+廣告,電商。電商的自動推薦功能已經做得越來越智慧。由於多年來積累了大量的使用者資料,同時諸如阿里巴巴憑藉阿里雲,又有著強大的計算能力,大資料+計算力已經成為人工智慧的基本技術支撐。
但是還是那句話,AI的實際落地對場景有著很大的限制,幾乎不存在通用的AI,未來各個領域都將會越來越深入,最快落地安防已經落地了,但是大面積的普及還是難題!
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3 # 得助智慧
智慧客服行業作為AI人工智慧技術較早實現商業化落地的領域,吸引了眾多企業爭相佈局,那麼智慧客服在各個行業中的實際應用情況如何呢?我們以如下幾個場景為例:
1、金融行業:
金融行業的業務種類繁多,監管把控嚴格,對客服人員的行業知識與綜合素質要求較高,在一些金融企業內還要求客服人員同時兼備銷售能力。因此,金融行業的客服培訓成本較高,招聘難度較大,客服人員上崗後的熟悉過程較長,無法很好的及時進行工作推進。基於此,智慧客服為金融行業提供了絕佳的解決方案。智慧客服系統提供的呼叫中心服務,解決了金融行業的電銷難題並且可以代替人工進行催收、回訪等工作。智慧機器人客服還擁有強大的資料知識庫可以迅速搭建、學習完整的金融知識體系,依照企業要求提供標準化、合規化的客戶服務,並且可以及時上崗即時工作,幫助提高客戶服務質量,提升客戶成交轉化率。
2、電商零售業:
中國的電商零售行業發展蓬勃,再加上如今電商下沉紅利的加持,電商行業可謂落地生根遍地開花,但與快速發展相伴而生的是電商行業亟待解決的客服需求。電商行業依賴多渠道覆蓋,微信、微博、網站、APP,甚至快手,抖音等都是客戶可以接觸到的商品資訊入口,如何多渠道統一解決客戶諮詢問題,就需要智慧客服的助力了。全渠道接入,統一化管理,為電商行業提供了更加智慧合理的客戶服務平臺,減輕客服人員壓力,提升工作效率。與此同時,智慧客服可以保持7*24小時線上,為客戶提供全天候的諮詢服務,用服務促交易。同樣需要多渠道整合的行業還有目前爆發式發展的醫美、酒店旅遊業等。
3、教育培訓行業:
教育行業客戶諮詢重複性比例較大,到最終完成課程購買的諮詢週期較長,且透過調查回訪發現,客戶的夜間諮詢率及突發性諮詢率較高。這些問題如果僅依靠人工客服進行解決,需要極大的人資投入。但如果企業使用智慧客服,服務時長將不受限制,智慧客服可以有效彌補人工坐席的空缺線上時間,透過重複性問題的預設定,智慧客服可在1秒內自動回覆客戶所諮詢問題的答案,提升客戶對品牌的認知度,幫助企業穩固核心競爭力。
4、娛樂行業:
娛樂行業的諮詢客戶年齡偏年輕化,一味固化的客戶服務並不為年輕人所喜,客服如何在提供標準服務的同時更加有趣,也是娛樂行業企業的思考點。智慧客服的引入,就為企業帶來了新的靈感。除了能夠做到隨時線上外,智慧客服所具有的閒聊、知識百科功能,可以很好的增進客戶與平臺間的互動。同時,智慧客服可以透過自定義設定與知識庫的學習,掌握更多年輕人所喜好的表達方式,增強客戶與平臺的溝通慾望,從而增強使用者粘性。
除了以上場景,智慧客服所應用的場景還有很多,隨著AI人工智慧技術的發展,智慧客服也會為更多的行業賦能,但人工智慧如何更好地服務於企業,關鍵點同樣在於企業如何駕馭並使用好這些智慧工具,利用智慧技術為自身融入AI能力,發揮科技最大效能。
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4 # 家電魂
5G即將到來智慧家居可能在諸多應用中最先受益
隨著資訊科技的快速發展,5G即將到來的曙光已經可以看到。屆時,在5G的推動下,一些產業和領域將會遭遇顛覆性的改變。其中,包括傳統家電、新興家電在內的智慧家居就是最值得期待的一個領域。
山石||撰文
從3月14日開幕的AWE2019展會上可以看出,AI成為最大的熱點和亮點。幾乎所有家電企業的產品,都與智慧化搭上界。能夠出現這種狀況,最大的推動因素就在於5G 的即將到來。不論是廠家提前佈局也好,搶佔市場先機也罷,都是欲在5G這個風口到來之前有所準備,不至於錯過即將到來的風口。
而在巴塞羅那召開的2019世界移動大會(MWC2019)傳遞出的資訊顯示,有全球包括中國、美國、南韓等企業已經推出5G手機,同時還紛紛公佈基於5G的服務計劃。可以說,一時間5G似乎是從遙不可及瞬間來到普通使用者身邊。
以家電產業為核心的智慧家居概念和獨立產品,在4G到來之前就已經開始佈局。雖然概念和想象非常美好而誘人,但是4G的頻寬速度和傳送質量,遠不能支撐智慧家居的真正落地普及。雖不能說概念已經激再不起多少熱情,家電廠商們只有把希望寄託的5G的到來上。
業界普遍認為,5G主要是提供更高的資料速度和覆蓋率。更高的資料傳輸能力,才能使得物物相連得以順暢。現在,智慧家庭只是概念不能落地,主要的障礙不是沒有智慧化產品,而是諸多的物物之間不能順暢連線。因此,人們就感受不到智慧化的美妙。換言之,也就是說還沒有一個絕佳的體驗感。但這種方向是明確的。
從覆蓋率上來說,5G的到來會將移動支付再提升到一個新的臺階之上。也會在任何時候都可以隨時上網選購,隨時進行支付交割。這對使用者來說,不用再回到家,或者尋找有網路的地方。5G的到來會因此推動線上交易的再次提升,獲將成為未來主流的交易支付方式。
便捷性在4G時代已經有所展現,最佳的體驗就在移動支付上,現在城市農貿市場上幾乎每個攤點都可以做不用現金。而在5G技術普及之後,所有的遙控器可能會消失,甚至人們的一舉一動都可以被智慧化裝置所感知。人們的所求所需,都可以在不用遙控的情況下得以完成。
手機應用5G是最早,也是最普遍的。5G將改變現在業務和服務,並提供一系列令人興奮的新服務,也有助於縮小連線差距。不僅國內電信應用商——中國移動、中國聯通、中國電信都已經開始試點運營,手機制造商——華為、小米、聯想都已推出5G手機。手機的率先嚐試5G的快速、流暢、便捷,給其他領域的使用開了一個頭。
相關專家就指出,“5G是智慧家庭的一個重要前提,將來的彩電、冰箱、空調、洗衣機,甚至是桌子、椅子這些居家物品都可能會聯網,經過大資料採集,很多引數會上傳至‘雲端’進行智慧化管理。”現在制約智慧家居體驗感的障礙將在5G面前被徹底打破,智慧家庭從概念變成現實已經能看到曙光。
當然,受惠5G的不僅僅是家電為核心的智慧家庭領域,而是生活的各個方面,像智慧製造、遠端醫療、自動駕駛、遠端教育,甚至軍工國防、航天入海等都會因5G的到來而再上新臺階,從期待變成現實已是指日可待。
當然,5G的真正落地,還需要經過三大關口:即,5G究竟能帶來多少價值、成本考慮、部署依賴性。其中,成本因素是最大的障礙。不過這一問題,隨著試驗的不斷深化,參與的廠商越多,使用者群體人數越多,成本下降的速度會加快,突破成本障礙也不會遙遙無期。
總之,5G和圍繞5G帶來的下一個家電產業變革方向是明確的,家電廠商們不應再在概念上打轉轉,是該到真正佈局規劃的時刻了。不論是廠家的產品還是商家的流通,抓住了5G這個時代的抓手,就猶如插上了展翅騰飛翅膀,進入到5G時代智慧家庭新領域!
回覆列表
看這個問題需要一個邏輯,一定是資料多、好標準化、需要感知、認知多的行業,並且政策監管不嚴的行業:
1.安防:AI可以很好的識別出個人、人流量、車牌等特徵,一個大腦頂無數警察、監管人員。並且有政策扶持,中國的“天網”計劃要部署1億個智慧攝像頭。
2.無人駕駛:這個場景非常之大,以至於最近的風險投資將很多錢投向這個領域。 可以應用在無人駕駛系統、識別人的情況精準推薦服務和調整溫度座椅、完全無人駕駛到來之前的司機狀態監控。無人駕駛真正全面普及還需要時間,但垂直領域有很多機會,比如園區、旅遊區等。
3.金融:有大量資料,也好標準化。1)可以用在智慧投顧,幫助顧客理財;2)營銷,根據消費習慣推薦不同的金融服務和分期、辦卡;3)風險控制,透過銀行資料和網路公開資料,比較精準的刻畫出客戶償還能力 減少風險。
4.醫學:1)醫學影像方面,可以快速幫醫生看出癌症等細小的病變,能夠提早發現,比醫生更快速看片子;也可以透過攝像頭、心率感測器等檢測或看出人的問題;2)語音識別幫助醫生記病歷,現在醫生記病歷花了大量時間;3)導醫機器人,引導就診者檢視掛號、科室等資訊。
5.智慧手機&IOT裝置:手機的拍照、攝影,解決系統的卡頓,處理器等都已經用到AI;IOT裝置中的智慧音箱、陪伴機器人、服務機器人、掃地機器人、家庭智慧攝像頭等等等。
6.智慧晶片:有這麼多硬體,服務需要AI化,一定需要更匹配的AI晶片,無論是終端層面,還是雲服務中。
其他:看到有回答提到工業,工業也是一個很大的場景,但有幾個原因導致短期很難普及:中國大多工廠話還沒有自動化和資料化,無法讓AI發力;工業產品非標品複雜,而標品AI短期很難超過自動化;裝置的精準度等也需要保證。但在部分環節,比如檢驗殘次品已經可以適應。