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對大多數的一般企業而言，人工智慧應用的範圍還不夠廣泛，可以說還是淺層，大部分還是應用了“人工智慧”這個概念來代替所謂自動化的現實。

2020年，到底人工智慧有哪些令人欣喜的應用成果？在哪些領域取得不錯的成績？

如果說，2020年以前的人工智慧技術還在摸索著落地應用場景，那麼2020年人工智慧已進入大部分人的生活空間。

應用在客戶服務上

在營銷、零售領域使用人工智慧的現象非常普及，也遠遠超過其他行業。聊天機器人無論是在接待客戶的問題回覆，還是主動去電爭取商機又或者是在簡單的售後回覆上，確實給企業帶來較大的時間節省，當然這些技術還有待提高，在部分方便的同時也造成了更多的不滿。

應用在醫療領域

人工智慧在醫療行業，尤其是醫療診斷的輔助（體檢、影像輔助判斷等）、電子健康記錄管理上有比較突出的展現，並且大大提高了醫療體系原有的效率。在疫情中也嘗試用人工智慧模擬疫情發展以及藥品開發。

在教育領域獲得廣泛應用

線上教育在疫情中得到了非常快速的覆蓋，人工智慧可用於線上學員狀態監控、作業管理、現場氣氛烘托、課後跟進等等環節。在學歷教育尤其是學齡前教育領域確實發展非常迅速，而且廣泛結合了移動端以及一些智慧硬體。

旅遊交通領域的開拓

在交通領域，雖然有很多企業投入了自動駕駛以及相關的研究、投資與專案，但是有較多專業人士認為人工智慧應用在交通監管上的效果遠高於個人使用人工智慧類的交通工具。

不過對於個人而言，目前廣泛應用的應該是導航、路線推薦、 包括旅行意見，比如競價的酒店選擇等。

助力金融監管

人工智慧在金融領域確實有助於風控管理，但應用範圍仍有很大的提升，尤其是傳統的金融機構，比如銀行、證券公司。目前較多用於推測投資或者理財組合，還是偏演算法交易的應用。

智慧家居並未完全智慧化

安全與保護

攝像頭的應用已經鋪天蓋地，結合人臉、聲音、行為識別，有很大程度提高了安全性監控，但是難點在於不同裝置的相容以及資訊打通，智慧保全機器人已經開始進入降低造價的環節。

科技公司的人工智慧部分未必比大眾認為的那樣更高階或者滲透更深入，技術也未必更先進，人工智慧的核心技術尤其是機器學習、神經語言等還在少部分企業手上。

2021年預測

2021年，大部分人認為人工智慧對於企業內部管理能夠進一步提升效率，也可以明確將對客戶智慧服務領域產生更大影響。

預計能夠對金融欺詐進行更有效的監控，也對物流產生更直接的影響，比如貨運、航運甚至最後一公里的配送。

政府參與人工智慧進行監管是必然，透過立法來規範人工智慧就是時間問題。

人工智慧應用忠告

所有的資訊化系統並不能立即在上線後給企業帶來直接的影響，更不會立即產生直接的價值，人工智慧也是如此，很多企業高層低估了人工智慧給企業帶來價值時所需要的時間和工作投入，也對人工智慧投入了過高的希望，需要調整高層對人工智慧的期望。

按照專家經驗，一般人工智慧6個月後系統才能給到洞見與預測支援，至少一年後才會真的產生收益。

當然這些人工智慧並不是我們財務資訊化系統簡單使用的影像掃描與識別系統，一定不要混淆，大部分人對於人工智慧的理解都比較淺顯。

所有企業數字化轉型的基礎都是資料，無論企業人工智慧的程度如何，都要給員工培養資料意識。

陳蓮 FSSC專家、財格網路總經理

曾任CFO良師益友副總經理、負責安越CFO最佳實踐中心、擔任行動教育旗下研發機構五項管理首席知識官、“數字管理之父尤登弘”研發助教。從事企業人力資源管理多年，就任培訓諮詢十餘年，負責有關知識管理、課程研發等，自2012年起接觸財務共享話題，累計訪談了近400名CFO、財務總監、四大合夥人、FSSC領域資深專家；

走入數家建立財務共享服務中心的知名企業深入溝通與交流；建立近百人的FSSC專家團，包括來自阿里巴巴、亞馬遜、立邦、TCL、孩子王、萬達、協鑫、友邦、陽光保險、美菜網、喜力、WPP、蒙牛、復星、中糧可口可樂、華夏幸福等共享中心負責人；財大、對外經濟貿易大學、人大院長、主任；撰寫財務共享領域唯一的案例冊以及訪談冊；財務共享領域內容第一媒體“FSSC” 主要撰稿人。IPA、IFA。