发布日期:2020年5月4日
简介
我们跟踪多个行业的人工智能和机器学习用例，作为我们的一部分企业人工智能和机器学习之声个案研究。我们最近的一次调查是在2019年11月进行的，当时正值COVID-19疫情爆发的风口浪尖。因此，虽然我们没有询问受访者COVID-19将如何影响他们对人工智能的使用，但我们可以对领先和落后的用例做出明智的预测。
在这份报告中，我们关注三个行业:医疗保健、金融服务和零售。yabo07我们将有一份额外的报告，着眼于制造业、能源和媒体/娱乐的用例。
第451条
医疗保健
2015年，英国国民医疗服务体系(NHS)估计，每家NHS医院每年的纸张存储成本在50万英镑(合62.2万美元)至100万英镑之间。这还不包括低效率成本。COVID-19缩短了远程医疗等领域的采用障碍，在大流行期间，远程医疗的采用速度大大加快，主要原因是缺乏替代方案。
在这个用例列表中，治疗开发已经显示出最大的百分比增长——在两年内增加了26个百分点。这表明，医疗保健提供者已经对加快和扩大流行病学和遗传学研究以产生新的治疗方法感到兴奋——在covid -19之前，我们甚至认为这是不可能的。
长期以来，减少漫长、困难和昂贵的药物研发过程一直是人工智能的一个强有力的用例，因为它涉及到——除许多其他事项外——在大量不同的信息集合中搜寻，以确定模式。临床试验匹配过程是另一个成熟的提高效率的领域，使用NLP在医生的笔记和其他形成医疗数据的自由文本中进行搜索，而不仅仅依赖于电子医疗记录系统中的结构化数据。这有助于更快地识别患者，从而加快临床试验进程。
金融服务yabo07
随着全球大部分地区陷yabo07入衰退，金融服务公司显然将面临考验，而且是自2007-2008年危机以来从未经历过的考验。这一次，责任不能归咎于他们。希望这次危机后采取的压力测试和其他措施能让这些公司在面对不同类型的冲击时处于更好的位置。
在我们调查的用例中，数字/数据安全位居榜首，42%的人将其作为当前用例，56%的人将其作为未来两年的用例。在两年的时间里，欺诈侦查是第二选择。受访者预计这两个问题和后端流程自动化将是三个几乎并驾齐驱的用例。当然，在危机时刻，欺诈往往是不受欢迎的伙伴，金融公司需要保证客户和系统的安全。
后端流程自动化是银行在过去几年中广泛采用的技术，主要是以机器人处理自动化(RPA)的形式。科技行业似乎是从大流行中获益的一个明显选择，因为自动化原本由人类执行的流程将是节省成本的一个合理领域，并将使社会保持距离。
在2019冠状病毒病之前的调查中，支付处理是另一个受欢迎的机器学习用例，我们预计它会越来越受欢迎。随着默认支付转向非接触式支付以帮助保持社交距离，欺诈检测是这种扩张的一个重要组成部分，以防止误报，特别是在最大交易价值增加的情况下(例如，英国从4月1日的每笔交易30英镑增加到45英镑)。
另一个支付处理用例是收入优化——将交易路由到基于各种因素(卡类型、地理位置、一天中的时间)最有可能批准交易的支付处理程序。
零售
在我们在这些报告中看到的所有行业中，零售业可能会经历最深刻的变化。当然，随着消费者转向在线商务，这在很大程度上加速了已经发生的事情，但鉴于美国只有11.4%的零售额是在线销售(根据美国商务部人口普查局2月19日发布的2019年第四季度数据，因此在大流行对美国产生影响之前)，2019年第四季度美国13.9亿美元的零售额中有很大一部分是在实体店销售的。现在这种情况将会改变，我们已经看到了JC Penney和梅西百货等大公司的大规模休假和裁员。
网上零售正在成为以前涉水或完全避免网购的人的一种生活方式，新冠肺炎疫情表明，人们会尝试网购一些以前坚持要去实体店购买的商品。根据www.yabo11vip.com451 Research的客户之声:宏观经济展望，消费者支出2020年4月在美国，超过80%的人表示，经济危机至少使他们的部分支出从实体店转移到了网上渠道。其中一些变化会持续下去，而其他部分可能会恢复原状。
对于那些幸存下来的零售商来说，在线销售比例的提高将在两年内改变机器学习的头号用例，即客户参与度。我们的调查显示，56%的受访者预计它将在两年内升至榜首，而这一时间框架可能会因新冠肺炎而被压缩。
如果在线销售的比例大得多，一个好处是，零售商应该拥有比从实体店收集到的更多、更准确的数据来构建模型。我们以前看到过冠状病毒爆发对电子商务的影响——在现在著名的故事中，阿里巴巴在2003年中国发生非典期间蓬勃发展，有效地启动了中国的电子商务行业。
如果保持社交距离多年，那么无收银员商店的推出将会加速。因此，Amazon Go可能会从一个实验走向主流——亚马逊将有大量低成本的空置零售空间来扩展Go。因此，使用人工智能驱动的图像识别的物理安全将大幅扩展。
支付处理作为零售用例具有突出的特点，就像在金融服务中一样。yabo07“默认非接触式”效应已经被观察到，万事达报告称，2020年第一季度非接触式交易量同比增长40%。现金在许多零售行业将变得非常特殊，在一些地方可能根本不被接受。
供给和需求预测是受访者预测的最大增长领域(27个百分点)。我们预计，随着供应链的缩短，以及在离家更近的地方采购的趋势——随着中国成本的上升，这种趋势已经在发生。零售商的一个好处是，有可能更适合当地口味，所有这些都需要数据分析和机器学习。
尼克·佩辛斯是451 Researwww.yabo11vip.comch公司人工智能和机器学习的首席分析师，他自2001年以来一直在研究这个领域。他是该公司数据、人工智能和分析研究频道的一员，但也在整个研究团队中工作，以发现和理解机器学习的用例。
Jeremy Korn是451 Research的数据、人工智能和分析频道的副分析师，在那里他负责企业中的人工智能和机器学习。www.yabo11vip.com他尤其关注这些新兴技术所带来的法律和伦理挑战。此外，Jeremy还帮助领导了企业之声:人工智能和机器学习调查，该调查为人工智能的采用、用例和基础设施提供了定性的见解。
雷切尔·邓宁(Rachel Dunning)是451 Research的研究助理。www.yabo11vip.com在加入451 Research之前www.yabo11vip.com，她毕业于菲奇堡州立大学(Fitchburg State University)，获得认知心理学和经济学学士学位。在上学期间，她通过参与几个学术研究项目，接触到了研究方法和数据分析。她能用流利的德语交谈。