从疫情中窥机 - 人工智能商业潜力

 

疫情仍在持续。关于这次新冠疫情的影响，一个意外的结果是，中国经济出现了一批以“宅经济”为主的新行业机遇。

 

因为疫情防控过程中，宅在家里是有效的、被鼓励的措施。所以，各线城市的人每天都有足够长的时间使用各种互联网、移动互联网产品。

 

因疫情而受益的产业：

 

「游戏产业」

游戏股集体大涨，特别是春节前新上线若干游戏。莉莉丝公司的卡牌回合手游《剑与远征》在春节和延长假期期间投放了6-7次微信朋友圈广告。这个春节，很多人把省下来的拜年费用和压岁钱花到了各类游戏产品上。

 

「互联网医疗」

疫情之下，不断增长的确诊感染病患数，使得线下医疗机构不堪重负，医疗资源不足成为亟待解决的难题。另外，对于疫情缺乏基本了解而心生恐慌的人群，也迫切需要专业的健康咨询服务。关键时刻，线上医疗服务平台成为线下医疗机构的有力补充。

 

在这场没有硝烟的“抗疫”战争中，丁香医生、春雨、企鹅医生、平安好医生等多家线上医疗服务平台利用互联网的传播性和便利性，向大众科普疫情防护知识，并联动全国的医生、专家展开线上问诊、心理援助等行动，让用户足不出户就能寻医问药，共同为打赢这场疫情攻坚战赋能。

 

在线科普、远程问诊是主要诉求

 

「买菜APP」

叮咚买菜与普通生鲜配送还是有挺大区别的，只有叮咚才算是真正意义上的老百姓手机上的菜市场。半年前，叮咚买菜还在各大小区做用户推广，这次的疫情让新用户注册和订单量翻了几番。在巨大的需求背后，天猫超市，每日优鲜，京东到家，美团买菜等也都加入了买菜服务大军。

 

盒马生鲜相对网点少，配送范围有限制，不过订单量也是剧增，截止2月6号，包括云海肴、青年餐厅、蜀大侠在内的21个餐饮企业，1200余人加入盒马临时用工队伍。

 

「远程办公」

远程办公是近期的流行词。毫无疑问，经过大家对各种线上远程办公模式的探索，最终那些既能节约成本又能提高效率的服务与应用能够脱颖而出，给这一领域带来从技术到应用层面的各种变化。

 

「在线教育」

面对汹涌而来的流量，各个直播平台迎来创纪录的用户暴涨，钉钉、腾讯课堂、腾讯会议等纷纷冲进AppStore免费排行榜前列。各平台的服务器承受能力也纷纷告急，面对史上首次“线上开学”，不少平台都出现直播中断等情况。

 

应用层面的需求旺盛会助推基础架构层面的诸多产品，IDC，专线，服务器，网络设备，互联网加速等。

 

「机器人」

受疫情影响，特殊时期开工难、找人难以及人力成本高，制造业和服务业采用自动化的意愿和范围都会增加。这次疫情会让更多企业意识到自动化产线和无人工厂的重要性。短期看，疫情之后，极有可能会有一波自动化改造和赶工生产的浪潮，和疫情相关的包括医疗用品和试剂生产自动化。

 

除了工业机器人，AI机器人也会在疫情中后期被更多人关注。就拿Uipath公司的最新人性化Slogan来讲，“我们制造机器人，让人类不必像机器一样工作。”潜台词是，现在还有很多人像机器人那样在工作。

 

AI机器人话题中最引人注目的当属RPA机器人，2020年之后RPA机器人的需求增长是缓慢和持久的。

 

同时远程办公的需求和思考，会促进项目远程交付比例增高，提升整体效率和效益。

 

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除了疫情之外时下最火的话题之一，人工智能AI将会在商业领域中产生巨大影响，也将扩大早前多个通用技术的应用规模。就像很多新技术一样，AI也会让人们产生多种不切实际的期望。现在不少公司的商业计划书都会提到人工智能技术、机器学习等，但往往跟这些技术的实际能力并没有多大关联。

 

实际上AI的最大进步体现在两个领域：感知和认知。

 

感知让AI有感知真实世界的能力，能听懂了，能看懂了

认知让AI有一定程度的自我学习和问题解决能力了

 

尽管认知技术得到了各类资源的相助，已被应用于许多行业，但许多目标高远的人工智能项目如今却遇到了诸多障碍和推迟。AI技术的应用应该讲究循序渐进，而不要企图一上来就彻底颠覆。

 

从商业潜力视角 -> AI的三种类型

 

近两年许多人对AI技术的范畴和边界做过许多探讨。总体上分析，AI可以支持三个重要的商业潜力：业务流程自动化、数据分析洞见、以及客户沟通。

 

从欧美先流行起来的RPA机器人技术是AI应用技中最便宜和快捷的，而且通常能带来很高的投资回报。当然，许多人也觉得是最不“智能”的，因为目前的RPA还无法自主学习和改进，不过整体上RPA也正在朝着更加智能的RPA+AI方向发展。

 

也许有人以为，运用RPA实现流程自动化，会导致人类没有工作，但我们的研究发现因为RPA导致人类工作被完全替代的比例极低

--> 推动下一波成本合理化 (参考我们的报告)

 

重新设计业务流程

 

为确保人与机器相互补足、互相增益，重新设计特定业务流程变得尤为重要。使用RPA的技术的初级阶段是将现有的工作流程原封不动的丢给机器，应用进入进阶阶段后，或者服务商有更强的业务流程咨询能力的时候，需要重新定义业务流程。

 

--> 案例学习-万事达卡全球业务服务中心（GBSC）

 

认知洞见项目主要指运用算法在大量数据中寻找规律并进行解读。例如预测特定顾客可能会购买什么；实时识别信用欺诈或保险索赔欺诈；目标群体个性化订制广告 等等。机器学习提供的认知洞见与传统分析的区别主要有：数据密集程度更高、更详细，模型更具针对性，并且根据新数据进行预测和分类的能力可以逐步提升。

 

认知交互主要指通过NLP、智能座席和机器学习，构建客户与企业之间更加便捷的通道。包括目前国内应用也比较多的智能客服，产品及服务推荐系统，治疗方案推荐系统等。

（以上部分内容摘自 Artificial Intelligence for the Real World 作者 Thomas Davenport | Rajeev Ronanki）

 

人工智能正在慢慢成为这个时代的通用技术，特别是机器学习。完备的机器学习系统有能力自主提升表现。人类已经可以慢慢的开发一些自主完成任务的系统了，这对于我们来说意义重大。因为人类知道的比说的多，一线作业人员经常不太愿意准确说明很多任务的操作过程。

 

谁都没有想到这次疫情对中国人的影响会如此巨大，也正是这次慢下来的机会，也让更多人开始反思家庭、工作、以及对未来商业的影响。

 

风险突如其来，思考如何不只是活下去，而是从危中窥机，这是优秀创业者该有的姿态和动作。

 

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